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人脸识别企业的“三分天下”

2019-12-20 09:42 亿欧智库

导读:2018年中国计算机视觉人脸识别市场规模为151.7亿元,预计2021年将达530亿元,随着新兴市场规模的扩大发展,参与企业形成了“三分天下”的市场格局。

根据亿欧智库《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,2018年中国计算机视觉人脸识别市场规模为151.7亿元,预计2021年将达530亿元,随着新兴市场规模的扩大发展,参与企业形成了“三分天下”的市场格局。

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东汉末年,地方割据势力壮大崛起,割据势力之间争斗兼并不断,以曹操、刘备、孙权为代表的三方割据政权最终留下,此后三方势力彼此之间既有合作又有争夺,形成了三国鼎立的格局。

二十一世纪的如今,在人工智能科技不断发展的情况下,仿佛可以再次看到“三分天下”的局面呈现,而发生这一幕的却是在当下最为火热的计算机视觉人脸识别领域。

计算机视觉人脸识别技术经过早期的研发、实践,目前已经进入到大规模商业落地阶段。而在人脸识别技术研发初期,只有寥寥数家企业参与其中,当技术发展愈发成熟,应用前景愈发显现时,众多企业玩家纷纷入局参战,通过自身的发展优势,不断攻城掠地,争先抢占人脸识别商业落地场景。

从目前人脸识别产业链所处中下游位置及终端用户触达层面来看,可将人脸识别企业分为三大阵营。分别是以核心识别算法为主打优势的初创企业技术型阵营;拥有庞大数据积累资源和资金研发优势的互联网巨头企业生态型阵营;以硬件设备生产制造为代表的传统企业制造型阵营。

技术型:初创企业的崛起

根据亿欧智库最新发布的《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,计算机视觉人脸识别初创企业TOP10融资金额合计约达350亿元,其中TOP3企业的融资金额合计超过300亿元,吸金能力惊人。

现如今,人工智能初创企业融资靠的不仅仅是动人的创业“故事”,更重要的是要拥有真正发展前景的技术实力,离开了技术发展的前瞻性和商业落地的可行性,一切都是空谈。

2019年计算机视觉人脸识别初创企业TOP10融资概况.png

从TOP10融资企业来看,汉柏科技最早成立于2009年,最晚的云从科技成立于2015年,TOP3企业商汤、旷视、依图分别成立于2014年、2011年和2012年,以上都属于典型的人脸识别早期初创公司。各家依靠识别算法方面的研发投入,在检测率、误检率、漏检率、检测速度方面具有明显的技术优势和行业领先度。

行业领先的技术优势是初创企业的最大特点,但如果只是单一的技术领先,却没有落地应用中的硬件产品作为发展载体,也可能成为技术型企业的致命缺陷。就像熟读兵法,善于排兵布阵的将军,如果缺少冲锋陷阵的将士,也难免会陷入尴尬之境。

纯靠软件为生的技术企业在整体产业链中的价值环节相对薄弱,无法通过硬件产品打通下游应用,就无法实现多元场景融合渗透,竞争实力将明显受限。

因此,技术型企业通常选择与硬件设备厂商和系统集成商之间进行合作,赋能产品应用,布局多元化产品,以此延伸产业价值并实现终端用户触达;同时,也有部分企业选择依靠自身实力发展软硬一体设备,立足实现产业链全线贯通,典型代表如旷视科技、依图科技等。

生态型:互联网企业的渗透

人脸识别在商业落地应用当中,不仅需要精准的算法技术,同样也需要庞大的用户数据做背后支撑。

以百度、阿里、腾讯为代表的互联网巨头企业经过多年的产业深耕,分别形成了各自强大的企业生态,并积累了丰富的用户数据。

在这样的背景下,通过人脸识别技术的研发、应用,不仅可以进一步丰富互联网企业的产品服务生态,同时还可以依托企业成熟的生态领域和庞大的数据资源池,快速实现场景渗透和应用落地。

2015年,阿里巴巴发布由蚂蚁金服与Face++合作研发的支付宝的人脸识别技术“Smile to Pay”;2017年6月,阿里云正式发布了“图像识别”和“人脸识别”两项视觉智能服务。

2012年,百度基于人脸识别技术推出了国内第一款全网人脸搜索引擎;2013年,百度媒体云正式推出人脸识别服务;2016年,包含人脸识别技术的百度大脑正式对外发布。

2012年,腾讯优图成立,2012-2013年之间,基于腾讯优图研发的人脸识别技术在QQ空间中进行运用;2015年,腾讯优图开放平台V1.1全新发布,推出优图自研UFace深度人脸识别系统;2016年,腾讯优图团队独立升级为公司级的优图实验室,并发布全新3.0开放平台;2018年,腾讯优图实验室再次升级为腾讯计算机视觉研发中心,加码研发投入。

从互联网企业识别技术发展路径可以看出,互联网企业一方面会同技术型企业加强在算法技术上的合作,另一方面凭借自身雄厚的资金实力,不断加强研发投入,实现核心技术创新可控。

依托丰富的互联网用户生态,互联网企业基于自身公有云平台快速对外开展人脸识别业务,同时通过内部多元化的互联网服务进行横向拓展,如人脸识别在阿里金融支付生态领域的应用延伸和在腾讯社交娱乐生态领域的应用延伸。

然而,由于没有成熟的全国销售渠道,同时也缺乏大型项目的承包能力和实施能力,传统互联网的发展模式使得互联网企业在TO B和TO G业务领域显得尤为吃力。因此,互联网企业通常会选择与系统集成商合作,以此加强弥补人脸识别生态发展环节中的不足。

制造型:传统企业的进阶

传统设备制造企业体量巨大,拥有各自企业所在领域的特色优势硬件产品,在行业领域深耕多年,同时具备项目集成与实施能力。

根据亿欧智库最新发布的《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,传统硬件设备上市企业中,目前主要涉及人脸识别技术的共计28家企业,亿欧智库根据企业所处产业链中下游位置,整理出2018年收入TOP 10相关企业。

2018年涉及人脸识别的传统硬件设备生产制造企业TOP收入.png

从能力范围来看,10家企业即可提供硬件产品,同时也可提供综合型解决方案,并具备项目实施能力。相关代表产品有视频监控设备、金融自助服务设备、闸机出行设备等,涉及领域涵盖了目前人脸识别主要商业落地的安防、金融、交通出行、智慧园区等场景。

因此,传统设备制造企业只需通过人脸识别软件算法的开发植入,便可轻易实现商业应用。虽然目前传统设备制造企业所用的算法大多是通过同初创技术企业合作,联合研发、授权所得,但越来越多的传统制造企业在核心人脸识别技术研发方面的投入不断加大,争先打造基于自身算法能力的软硬一体化识别设备。

从技术优势来看,传统制造企业虽然短期内难以超越初创企业和互联网生态企业,但随着研发的投入和应用的实践,传统制造企业的识别技术将会快速得到完善和提升。

反观产品方面,传统企业的硬件产品完善程度、生产制造能力和覆盖全国的销售网络渠道都是其余两大阵营企业短期内甚至中长期内都难以实现超越的。

以渠道建设为例,传统企业目前覆盖各自领域的全国销售网络不仅需要大量资金铺垫建设,更是企业经过十年甚至二十年的经营积累所得,具备完善的销售、实施、服务等综合能力。

因此,传统制造企业通过人脸识别技术上的追赶,便可依托自身的生产实施能力,快速实现所在领域的商业落地,抢占新兴市场份额,实现企业转型进阶。

结语

三大阵营企业各有特色,彼此之间相互交叉,既有合作又有竞争。从长期发展来看,虽然目前部分传统制造企业同其余两大阵营企业之间有相互合作和彼此依托的关系,但当人脸识别技术完善成熟且无实质性应用差异后,传统企业极有可能成为最大的潜在威胁,实现弯道超车。

在这片新兴崛起的市场之中,三大阵营企业各自不断发力,完善产业生态,凭借商业创新造就了三足鼎立的市场格局,但“三分天下”的格局是否会因技术的突破或者企业的崛起而就此打破,让大家共同拭目以待。