去年4月30日，在微软的开发者大会上，其介绍了一个网站——“How-Old.net”，然后各路神魔都开启了疯狂的“刷脸”模式，比如那张经典的郭德纲、四爷和小志测龄图，让人不禁掬一把同情泪。
不过，不管是被系统认定为小鲜肉，还是老腊肉，如果忽略年龄的话，单从结果来看，该软件的鉴定效果还是相当不错的。而在这其中，关键因素就是现在被人们称之为“人脸识别”的人工智能技术。在跨越了一年多的时间后，人脸识别已经成为语音识别之后又一广受关注的领域。
此前，“How-Old.net”网站的火热传播让普通大众初步认识了人脸识别技术，对其拥有了一定的认知。而说到引爆国内人脸识别行业的一个重大节点，在众多人脸识别企业的眼力，当属2015年3月的德国汉诺威电子展上，马云爸爸亲自上阵，现场用支付宝“刷脸”支付，买了一套纪念邮票。
在此之后，支付宝推出“刷脸”解锁功能；微信钱包推出了微证券产品，推荐用户“刷脸”开户；招商银行、上海银行试水ATM机“刷脸”取款；平安普惠推出的刷脸贷款产品“平安i贷”……
而随着这些功能和产品的出现，我们从中也可发现，虽然许多资本、企业都加入了人脸识别的大染缸，但是目前的开拓方向主要集中在金融和安全领域，而在此领域之下，人脸识别公司又几乎盘踞在B端市场，这其中有着什么样的说道呢？
各路资本纷纷加码人脸识别
人脸识别，顾名思义就是基于人脸的识别。
说到此，应该有一部分人会将其与电影《速度与激情7》中“黑科技”之一的“天眼”混淆，事实上，人脸识别与“天眼”之间并不是一个相等的关系。
在电影中，“天眼”是一个综合系统，它囊括了人脸、服装、发型、步态、体态、声音等多方面的特征检测，其中，人脸、发型、步态、体态的识别属于计算机视觉，声音检测则是语音识别。
不过，在这两个领域，目前我国的技术都已经走在了国际的前列，获得了国际相关认证机构及巨头企业的认可。
就如前文所讲，是马云对于人脸识别的亲身演示引爆了国内人脸识别行业的热潮，但是，早在几年前，包括阿里巴巴在内的多家资本和企业就开始了在人脸识别的布局：
- 旷视科技：旗下有Face++人脸识别云服务平台。在2011年由三位清华学子，2012年获得联想之星的天使投资，2013年初又获得创新工场的A轮融资，融资规模约为百万美元，其后在2014年获得4700万美元B轮融资，投资方包括了启明创投、创新工场、蚂蚁金服等多家公司；
- SenseTime商汤科技：2014年获得IDG（美国国际数据集团）1000万美元A轮融资，之后公司注册成立，2016年4月获得明星风险投资机构StarVC的千万美元的B轮融资，紧接着在5月份，浦发硅谷银行宣布向其提供战略融资支持；
- Linkface脸云科技：由四名女性联合创始人在2014年创立，于今年5月获得借贷宝的战略性投资入股，此番过后其估值或达30亿元；
- 依图科技：2012年成立，2013年获得真格基金天使轮融资，2014年获得了红杉资本领投，高榕资本跟投的A轮融资，今年获得了由云锋基金领投的数千万美元B轮融资。
以上所举只是一部分人脸识别创业公司的情况，而BAT等国内科技巨头当然也没放过这个机遇，比如腾讯的人脸识别APP优图，百度和搜狗各自在自家搜索引擎添加的以图搜图功能，以及阿里巴巴旗下公司蚂蚁金服推出的“蚂可机器人”等等，其中都运用到了人脸识别技术。
此外，除了创新公司和科技巨头内部团队，也有一些企业是背靠国家的，比如由中科院李子青教授创立的中科奥森，以及拥有拥有中国科学院与上海交通大学两个联合实验室的云从科技等等。
人脸识别公司主要有三大盈利模式
从以上情况，我们可以得知，在当前，人脸识别领域正在成为一个资本风口。既然在资本风口当中，一个公司或团队想要赢得投资者的目光，或是站稳脚跟，除了拥有一定的技术实力之外，盈利能力也是考量因素之一。
据了解，目前人脸识别企业主要以三种服务或产品来实现盈利：
提供人脸识别API接口、SDK等服务：这类人脸识别公司主要有Face++、linkface等，其主要收费形式为按使用次数收费。比如支付宝的人脸支付和人脸登录，这些功能就是在Face++所提供的API借口和SDK的基础上进行开发的。
提供行业解决方案：这种盈利模式就像建筑商造大楼，根据客户的需求，建造一栋符合他们要求的“私人订制”大楼，收费方式为一次性收费。此类代表公司有商汤科技、阅面科技、小视科技等等，而最广泛的应用领域主要集中在银行金融。
提供人脸识别硬件：卖一件产品，收一件产品的费用，这是另一种一次性收费的收费方式。在此模式之下，公司直接向客户提供人工智能硬件产品，比如湖南创合公司，他们主打人脸识别门禁，业务内容主要是向银行、企业等行业型的安防管理通到提供人脸识别门禁硬件。
市场对比之下：红海B端&蓝海C端
现实生活中，每个人每年都要进行上千次的身份认证，比如购买火车票、网上支付、考试、办理各种证件等等，此外，对于相关隐私，人们的保护意识也越来越强，就像手机必设密码、安全门的猫眼等等。
而从2012年到2015年，我国的人脸识别安防设备市场规模从当初的16.7亿元上升至75亿元，其增长速度之快也从一方面证明了国内人脸识别的未来市场之广阔。
根据前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》预计，到2020年，国内人脸识别的市场规模可能将达到1000亿元。
目前，我们所接触的人脸识别应用多出现在银行、超市、公安及APP之内，而这些都隶属于B端市场的运用。
“一个技术从研发到成熟，再到市场普及，它需要经历一个很长时间的市场培育阶段。2B市场的培育肯定要快于2c，尤其是像人脸识别这种技术，因为2C很难找到一个切入点。”创合科技的联合创始人陈俊逸表示。
确实，对于大部分技术而言，B端市场的开拓总是比C端更容易，就像国内的语音识别技术提供商科大讯飞、思必驰等，纵然技术再完美，其主要业务仍然是与科技企业进行对接。
在目前，鉴于其他领域的对接难度，需求量极大的金融和安防领域成了人脸识别公司眼中的“香饽饽”。尤其在近几年，随着技术的逐渐成熟和渐受关注，人脸识别公司如雨后春笋般冒出来，从而导致了人脸识别B端市场的竞争之激烈。
用阅面CEO赵惊雷的话讲，当前人脸识别的B端市场正呈现出一片红海化，与此相对的，C端市场还是一片尚未“开发”的蓝海。
在面向消费者的电商平台上，镁客君以“人脸识别”作为搜索关键词，页面中显示的产品基本都是人脸识别考勤机或是人脸识别门禁设备。
再具体一点，以某宝为例，一共搜到约4400款产品，其中月销量达到1000台的产品总共只有3款，月销量最高的达到1314台，而月销量100台以上的产品约有24款。
看到此结果，我们应该就可以预见到人脸识别技术在C端市场的产品类别之稀少，以及市场销量之低。不过，虽然目前的情况十分之糟糕，但从另一个角度，对于人脸识别企业而言，C端市场何尝不是一块等待挖掘的“处女之地”，等待着第一个探索者的出现。
C端市场潜力很大，但仍需突破
根据前文内容，我们已经知道人脸识别B端市场的竞争已经进入红海化，而红海化在某一层面则意味着市场的饱和。如此，随着B端市场的逐渐饱和，C端市场必然成为人脸识别企业的下一个制胜点。
不过，既然当前还没有一家人脸识别公司去“染指”C端市场，这其中一定有着一些尚不成熟的因素，在阻碍企业前进的脚步，因而，若想进入C端市场，人脸识别公司还需做出一些突破。
- 提升人脸识别技术，让识别更准确
相对于B端，C端市场对于人脸识别技术的要求更为严格。
此前，赵薇老公的司机冒充雇主，并成功“骗”过公证处的人脸识别系统，卖掉了雇主的一套房，这件事在当时引起了轩然大波，而这是消费者所不能容忍的，另外像网络的时延和不稳定等因素也是消费者所不能接受的。
如今，时隔一年，在精准度和真伪识别等方面，人脸识别技术已经有了相当大的成功。
不过，镁客君的boss曾在苏州银行体验过一把人脸识别，结果系统的识别并不成功，且镁客君也体验了几回支付宝的刷脸登陆，精准度可以，就是极易受到光线的影响，从这两件真人真事中，我们可以获知，在应用上面，人脸识别技术还需要做出一些改进，以进一步提高人脸识别的精准度以及对于不同环境的适应性。
- 联合新媒体，加强消费者认知度
目前，消费者对于人脸识别的应用还是偏娱乐化的，比如此前的How-Old.net网站，以及腾讯的优图等产品。
而不管是赵京雷，还是陈俊逸，在消费者需求这一块，他们都对未来表示出了极大的乐观态度。在他们看来，出于对安全的愈加重视和智能化生活的需要，消费者对于人脸识别技术的需求还是极大的。
在消费者看来，只有对产品产生信任感，或者说这个产品确实是能够给他带来一些便捷，他们才会去考虑接受这个产品。
然而，在这段话前，我们得先加个前提，那就是让人们知晓产品的存在，且对产品有一定的认知。这时候，新媒体推广的作用就显现出来了，毕竟现在早已不是那个“酒香不怕巷子深”的年代，而作为当今传播效益最广阔的渠道，新媒体与公司的合作势在必然。
- 拓宽产业链，寻找市场突破点
在C端市场，仅仅让消费者对产品有一个认知度还是不够的，还需要培养用户习惯，这就涉及到了上文周守业所讲的两个点：让消费者信任和给消费者带来便利。
2011年1月21日，在已经有了QQ的情况下，腾讯又推出了一款即时通讯工具“微信”。在时隔一年之后，处于QQ威力之下的微信突然之间火了起来，而关键就在于它的“语音通信”功能，带来了一种便捷，从而潜移默化的改变了用户的习惯。这个道理同样适用于准备进入C端的人脸识别技术。
当前，人脸识别的消费者产品主要包括在娱乐APP（网站）或是门禁和考勤机等硬件设备，相对而言，该产业链的范围是相当狭窄。
为了打开C端市场，人脸识别公司应该打造一个多元化的产业链，扩宽人脸识别产品的类别，或是在现有产品中做出一些改变，找到一个突破点，这个点能够让消费者在有了认知的基础上，也对它的使用产生兴趣，继而改变用户习惯。
比如一款人脸识别保险箱，其在未能识别对象试图打开保险箱时，能够将情况实时反馈给消费者，再根据反馈决定是否报警，比之密码，人脸的验证显然更为有保障。
根据预测，到2020年，国内人脸识别市场的规模将达到1000亿元，而现在的情况是B端市场正趋于饱和。因此，可想而知，在这1000亿元里面，C端的市场潜力之大。不过，在潜力大的背后，我们也不能忽视C端市场的现状。
总而言之，照目前的情势来讲，技术缺陷和消费者对其认知的不足使得人脸识别还没有达到进入C端市场的基本要求，而这是其当前首要解决的问题。
当然，在解决问题的同时，人脸识别公司也得对消费者进行一个深度的挖掘，包括他们对于人脸识别的期待或担忧，以及希望人脸识别给生活中带来哪些改变等等。在技术提升的同时，以挖掘的信息为参考标准，找到符合消费者需求的那一款产品作为C端市场的突破口。
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