从这场万亿级的隐形战争中，我们已可以预见刷脸时代商业竞争的残酷

“你们有更智能的摄像头吗？人脸识别那种。”地产开发商老张费力挤进展台前熙攘的围观人群，满怀期望向参展厂商问道。

这是11月初的十六届中国国际公共安全博览会(以下简称：安博会)现场。老张带着助理，特意从天津赶到深圳，为旗下高端小区寻找一套门禁安防设备。

每年，行业顶级玩家都带着最新最全的摄像头方案汇聚而来。而最近两年，越来越多的新贵也涌入其中，大秀先进算法和黑科技——人脸识别，现在是安防这个每年6000亿元市场讲得最多的故事。

这个故事看上去未来会更好——根据第三方数据公司智研咨询数据显示，安防行业将在2022年达到万亿级水平。对商汤科技、旷视科技、格灵深瞳、云从科技、依图科技等一众高估值、高估值、急需商业模式落地的人脸识别明星创业公司而言，安防是他看上的第一个，也是最重要的金矿。

“隐形房地产”的新故事

老张要找的“更智能的摄像头”，是要抓拍到人像后，1秒内和住户人脸图像做比对，识别出是否是小区的人。

这样的应用要求，在国内越来越多的高端小区并不新鲜。不过，和目前大多数必须对准摄像头或智能闸机的解决方案相比，老张的要求更高：不需要机房和服务器，用户不但能立即人脸识别、自动开门，而且不要智能闸机，人不用对准屏幕或摄像头就能识别。“因为这对高档小区用户来说，体验不够好。”

一位业内人士对记者说，这种方案，业内叫做前后端无缝连接的“深度智能”。它在摄像头中植入深度学习算法，能对特定人和物进行识别、计算和判断，像一个“摄像头机器人”，而现在的人脸识别技术，只是这个“深度智能”的第一环。

老张并不在乎这是什么“黑科技”，他只是敏锐的判断，这些“黑科技”，不但能为他省下多少搭建机房、购买服务器、配置宽带等的大笔费用，还能让他在下一次的市场竞争中，占据多少潜在先机。

几个月前，他曾特意拜访了当地的海康威视、大华等当地销售商，商讨采购方案。到了安博会，老张决定亲自再来一趟，他希望能现场验证产品的实际效果，同时也能和市面上的同类方案做一个横向对比。

过去十年，安博会都是一个十分冷门的专业展会，但今年10月底的第十六届安博会却异常火爆——主办方申报的预计日均人流量为3万，但是开展后日均人流量超过13万人，造成拥挤和大量人员滞留。

其中一个重要原因，就是它几乎变成一场人工智能大会：大数据平台、智能摄像机、人体扫描仪等人工智能元素随处可见。从占据国内大部分市场的海康、大华、宇视，不甘示弱的霍尼韦尔、索尼等“外来和尚”，到最新亮相的云从、旷视、商汤科技等新兴AI公司，以人脸识别为首的AI元素都是最重要的宣传武器。

安防是一种围绕摄像头展开的生意，最早在上世纪80年代后期的沿海城市兴起。随着“平安城市”、“智慧交通”等重大国家级项目的落地，中国已成为全球最大的安防市场。

这是一个“隐形的房地产市场”，每一个摄像头背后都流淌着财富——在摄像头密度最高的北京，平均每17个人就“拥有”1台摄像头。2016年，中国仅视频监控产品市场规模为962亿元。这还仅仅是整个产业链条中的一环，它还包括工程安装、系统运营、大数据分析、服务营销等环节， 2016年市场总值高达5400亿元，牵动着中国1%的GDP。

并且，这个大蛋糕还在快速膨胀中，多方数据显示它将在2022年达到万亿级水平。此外，这又是安防市场对技术升级的强需求节点——中安协发布的《中国安防行业“十三五”（2016－2020年）发展规划》指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级。

这意味着，那些人脸识别创业公司在这个市场至少具备了高成长性的可能。以旷视科技为例，今年10月，旷视科技发布了一款智能摄像头MegEyeC1，能够一体化实现人脸检测、追踪和识别。10月底，它又宣布获得新一轮4.6亿美元融资。对这家估值超过20亿美元的人脸识别创业公司而言，需要找到可以变现的商业模式——安防领域一直被认为是人工智能技术落地最好的行业之一，因此在这些人脸识别创业公司看来，无论是它的技术、产品还是商业模式，都是其中可以找到的美好金矿。

这也是云从科技创始人周曦的信心来源，去年他就曾经公开预测“未来5年之内，国内人脸识别的市场规模要达到1000亿元”。 尽管在一些业内人士看来，单纯从技术层面来看，“1000亿”是有些夸大。 “如果提供的只是核心算法或者提供一些人脸识别设备的话，这个市场可能没有到千亿规模，但把所有上下游硬件摄像头与软件服务都算上，那就没问题。”

刷脸，起源破案需求

事实上，人脸识别技术的发展，以及创业公司的涌现，从一开始就和安防密不可分。

“可以说，中国的人脸识别应用走在世界前列，国内最早的研究始于破案的需求。”在国内人脸识别技术方面极具权威的清华大学电子工程系教授苏光大表示。

在过去，安防监控主要依靠警方人眼检索，摄像头装得越多，警方压力越大：人眼难以在海量视频中找出嫌疑人，24小时人工监控不仅浪费且低效，且仅靠人眼往往不能事前发现，总要事后一帧一帧筛查。

于是有人开始思考用计算机来解决这个问题，此时全世界对人脸识别有了一定的研究。1989年，苏光大承接了公安部的“GA计算机人像组合系统”项目。然而这种基于几何特征的人脸识别技术并不成熟，识别率不高，且在应用上也仅限于极少数地区的公安系统。

1991年，麻省理工学院媒体实验室的Turk和Pentland提出了对于人脸识别具有里程碑意义的“Eigenfaces”，也就是把一批人脸图像转换成一个特征向量集的特征脸方法，人脸识别的的研究开始成为计算机领域的热点之一，识别算法逐渐可以适应各种光线、角度或脸部本身的变化。

 深度学习和神经网络的兴起把人脸识别技术带入了新的阶段——2010年ImageNet大赛创办以来，标记过的图片数据量以指数级增长；另一方面，GPU日渐成熟，处理能力大幅提升，支持用上千万、甚至上亿的数据进行训练。因此，图像识别错误率快速降低，2015年已降到3.5%，低于人眼5.1%的识别错误率；人脸1：1识别的正确率一路从90%刷到99.5%以上，逐渐进入商用阶段。

在中国，第一次国家层面的人脸识别技术应用，是2008年北京奥运会安防需求——进入鸟巢前，除门票外，还要逐一在进场通道前拍照。摄像头会在两秒内抓拍人脸，定位面部关键点，并提取特征，随后将认证结果同时上传到计算机，计算机与观众身份信息进行比对。

国内第一次大规模应用是在2011年户籍查重。发现这一用途的，正是苏光大在湛江协助调查案件时的一次偶然发现，当时警察拿着两个不同身份的人咨询，通过人脸识别，两张照片显示为同一个人，之后湛江市展开了库内身份查重，发现上万个重复户籍，其中8名逃犯。

由此，公安部要求各省市公安厅全部引用人脸识别系统进行查重。截止到2013年，通过人脸识别注销重复户籍79万个，其中最典型的案例一个人同时拥有8个身份。

人脸识别技术在安防系统的逐渐大规模应用，也推动了技术的逐渐发展，以及涌现了大量的专注人脸识别的创业公司。

这包括2011年，印奇、唐文斌、杨沐3人在清华园创立的旷视科技。加州大学洛杉矶分校统计学博士，师从Alan Yuille教授的朱珑，在2012年创立的依图科技。

还包括香港中文大学教授汤晓鸥带领一帮学生在2014年成立，现在已是国内人脸识别公司最高估值的商汤科技；以及2015年从中科院辞职创立云从科技的周曦，都从一开始，就把布局目标对准了安防行业。

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