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提到面部識別技術，很多人一定不會感到陌生，支付寶、微信這些日常使用的 APP 都具有人臉識別功能，在支付界面就可以設置人臉識別支付。而通常提到的面部識別技術，一般專指人臉識別技術。就在近日，曠視科技公布了“狗臉識別”的技術專利，把面部識別技術的應用擴展到寵物領域。
在人臉識別技術日漸成熟的情況下，“狗臉識別”技術研發(fā)起來自然也是得心應手。而曠視科技研發(fā)的狗臉識別技術，則是為了增加 AI 識別技術在更多場景的應用。
一直以來，AI 領域發(fā)展勢頭迅猛，但應用場景有待開發(fā)、商業(yè)化滯后的現(xiàn)狀一直沒有得到改善。曠視科技擴展 AI 技術應用則不僅可以開拓新的市場，也能推動 AI 領域的商業(yè)化進程。
在面部識別領域，曠視科技在業(yè)內已經(jīng)處于領先地位。之所以能夠取得這樣的成就，跟曠視科技 Face++平臺的強大 AI 研發(fā)力分不開
Face++成就面部識別技術大牛
曠視科技風靡人臉識別領域，依賴的正是 Face++技術，在 106/83 多點識別、多場景復雜識別、不受光線影響等多方面的技術優(yōu)勢。2011 年開始，曠視科技就把 AI 技術放在核心位置，而這也直接促成了它在視覺識別技術業(yè)內領先的地位。
在產(chǎn)品技術方面，曠視科技的 Face++在人臉識別、人體識別、SDK 技術等多技術領域，已經(jīng)比較成熟。作為新一代的云端視覺平臺，F(xiàn)ace++為用戶提供世界領先的人臉檢測、面部識別、面部分析的視覺服務，在地鐵閘道、監(jiān)控識別等多個領域廣泛應用。但和百度 AI 人臉識別以及騰訊優(yōu)圖相比，曠視科技的 AI 識別技術更加精確，因而更受市場好評。
在業(yè)務布局方面，曠視科技在金融、營銷、教育、手機、汽車等多領域都有廣泛布局，并且其產(chǎn)品還實現(xiàn)了安防、物聯(lián)、零售等行業(yè)技術、方案的落地。相比之下，百度的 AI 人臉識別產(chǎn)品更偏向于多方面的應用場景和用戶體驗，騰訊則更為注重 QQ、企鵝 FM 的生態(tài)整合。
從三家的對比不難看出，在人臉識別技術上，曠視科技在人臉識別技術的優(yōu)勢更為明顯。
Face++人臉識別技術領先，曠視科技自然想將其向多個應用場景擴展，寵物市場的熱火，讓曠視科技看到了其應用前景。這種情況下，圍繞“狗臉識別”技術做應用也就水到渠成。
加碼“狗臉識別”
在 AI 識別技術的支持下，寵物保險、失主尋找等方面業(yè)務得以實現(xiàn)。而曠視科技“狗臉識別”技術高達 95%的識別率，等同于給每只寵物狗頒發(fā)了一張獨一無二的“身份證”，為業(yè)務端的應用提供了強有力的保障。
而曠視科技加碼 AI 技術應用布局的背后，也有些許的無奈。AI 技術積累廣泛，但其應用場景急需開發(fā)、市場競爭激烈成 AI 企業(yè)普遍面臨的難題。在 AI 領域，AI 技術的應用領域非常廣泛，但諸多領域的技術應用開發(fā)卻相對滯后，現(xiàn)有的應用產(chǎn)品不足滿足市場的需要，亟待實現(xiàn)新的創(chuàng)新。畢竟，在較為成熟市場，市場競爭則更為激烈。
例如智能物流行業(yè)，除極智嘉、海康威視、快倉等新興科技企業(yè)外，阿里、京東等電商巨頭也加入賽道爭奪市場。這種情況下，曠視科技擴展 AI 技術的場景應用就成了必然。
隨著 AI 市場競爭愈演愈烈，曠視科技也會面臨更大的壓力。這樣的情形下，AI 技術多元化布局似乎成為曠視科技最好的的選擇。
不只是“狗臉識別”
2019 年，曠視科技的 AI 應用布局，則從城市管理、物流、零售等行業(yè)，升級為城市大腦、供應鏈大腦、個人生活大腦的綜合業(yè)務群，來推動應用落地。這次戰(zhàn)略布局的升級，讓曠視科技的 AI 技術的應用場景提升了一個檔次。
而曠視科技布局升級的背后，是來自市場和自身的雙重壓力。除市場競爭壓力外，財務方面的壓力也讓曠視科技不得不探索新的市場。2019 年上半年，曠視科技的虧損達到 52 億元。業(yè)績承壓下，任何 AI 技術變現(xiàn)的渠道都成了曠視科技必須緊緊抓住的機會。
從 AI 技術的發(fā)展和商業(yè)化兩個方面來看，多元化布局仍將會是曠視科技未來發(fā)展的重點。一方面，多元化布局可以開拓新的市場，探索 AI 技術在新領域的應用；另一方面，新的應用場景也意味著更小的競爭壓力和更高的商業(yè)收益，能為曠視科技緩解財務壓力提供助力。
而曠視科技在物流機器人、狗臉識別等領域頻頻布局的真正原因，是其生態(tài)鏈存在明顯缺陷。
難去的商業(yè)化隱憂
曠視科技的 B 端客戶，主要是阿里、華為、螞蟻金服、聯(lián)想等行業(yè)領先企業(yè)，而 G 端則是國家公安部、招商銀行、華潤集團等政府部門和央國企業(yè)。在 C 端的用戶群體，曠視科技的生態(tài)布局極為薄弱，幾乎沒有成型的 C 端應用，這也是曠視急于尋求新應用場景做開發(fā)的原因。
和曠視科技相比，騰訊的優(yōu)圖有著微信、QQ 等多項 APP 的流量優(yōu)勢，并且騰訊在支付、社交多方面的生態(tài)鏈已經(jīng)成熟，這對優(yōu)圖在 C 端的推廣有極大幫助，而這正是曠視科技無法企及的。
除 C 端不足外，對 G 端的高度依賴也是曠視科技生態(tài)鏈的另一個隱憂。2017 年曠視科技的財報中，城市建設的政務營收占比就超過了 50%。但智能交通識別、智能閘機等基礎建設業(yè)務可持續(xù)性較低，基礎設施建設完成后市場需求必然驟減。而 G 端需求驟減后，曠視科技的業(yè)務增長將面臨很大困境。
生態(tài)鏈存在的隱憂，讓曠世科技進一步發(fā)展受到限制。這樣的情形下，多領域布局、擴展 AI 技術的應用場景自然成了曠視科技最好的選擇。但曠視科技的多元化布局實際效果幾何，還是一個未知數(shù)。在未來的 AI 市場，曠視科技仍面臨不小的挑戰(zhàn)。
