《互联网周刊》2018年识别技术公司分类排行:中控智慧、中科唯实、银河水滴、通元微智能

来自:互联网周刊(微信号:ciweekly),作者:夕拾


无论是从钢铁侠到星际迷航,还是从007到变形金刚,生物识别技术和人工智能永远是科幻电影中必不可少的酷炫标志。在今天这种酷炫已经变成了人们日常生活中的必需品,手机指纹解锁,安检人脸验证,出行语音翻译等等,这些从1.0到2.0到3.0不断演进的“黑科技”,正让科幻电影离现实越来越近。

市场前景可期

凭着安全、可靠、便捷等优势,指纹识别、人脸识别、虹膜识别等逐渐融入人们生活,近几年中国生物特征识别市场规模保持高速增长,在信息技术、信息安全、金融交易、社会安全等领域的发展渐入佳境。2002至2015年,国内生物识别市场的年复合增长率达到50%,2016年生物识别市场规模达到120亿元左右。预计到2021年,中国生物识别行业的市场规模将突破340亿元。

从各主要生物识别技术应用的发展现状来看,指纹识别技术最成熟且成本低,其占生物识别技术的份额最高,但整体呈下降趋势;人脸识别使用方便,技术落地却难,产品质量参差不齐;虹膜识别安全性高但成本过高,普及尚需时日;语音识别与人工智能相结合日趋兴盛,与人脸识别、虹膜识别所占份额不断增长。

不断突破各个行业应用“阈值”的生物识别技术,在带来日趋丰富的应用场景之时,也将各产业推向了建设的高峰。一些生物识别技术目前在部分场景甚至可达到99%以上的识别率,在安防、智能家居、泛金融等行业已经落地,其需求呈现爆发式增长。

金融领域应用日渐成熟

随着生物识别的算法不断优化创新,生物识别技术在金融领域的应用可谓是方兴未艾,主要应用在远程开户、转账取款、支付结算和核保核赔等金融场景中。

在远程开户方面,英国的Atom银行已成为全球首家应用人脸识别技术验证客户身份、为客户开户的银行;新韩银行的新用户可在无人网点内使用静脉识别技术作为认证手段自助开户;汇丰银行、浦发银行、微众银行、中原银行等均已推出人脸识别开户功能,为银行客户提供安全便捷的金融服务;而指纹识别技术应用于柜面系统柜员登录、交易本地授权及厅堂自助设备交易本地授权、信贷系统征信查询授权和手机银行APP身份识别场景等方面,还有一些银行正在规划应用指静脉识别或虹膜识别功能代替银行卡介质,探索应用识别率高、失误率低的虹膜识别技术取代客户的密码。

借助生物识别技术推进自动化、智能化转型的银行业,可以用较低的人力投入成本,将优先资源利用到高价值领域,从而创造更高效益。此外,还能基于生物识别技术提供更多样化的金融服务,进一步扩张业务规模。据悉,国内多家股份制商业银行已经陆续启动了虹膜识别加人脸识别的融合商用进程,2018年有望实现大规模应用。

正在前行的数据安全生态

虽然在各领域大展拳脚的生物识别技术,为人们切实带来了方便快捷的生活方式,但用户仍不禁担心个人隐私安全。Yahoo、Facebook、Twitter、Equifax等知名公司的丑闻频发,更是将个人隐私的商业价值暴露无遗,而生物识别技术在使用过程中免不了会收集用户的隐私信息。一旦这些信息得不到妥善保管而被泄露,那用户的个人隐私就无异于处在“裸奔”状态,其安全必然得不到有效保障。

所以在面对生物识别技术产生的个人隐私问题,需加强多角度共同努力,来保护公民的隐私权。在政府监管层面,通过立法方式强化对于面部识别领域的监管力度,进一步保障公民个人信息安全;相关行业和企业应提升面部识别应用软件等载体以及储存设备的安全技术水平,提升网络安全意识,避免公民隐私信息泄露或遭非法转卖。对于非必要的隐私数据,不应非法采集。在技术管理层面,打破数据孤岛的同时,建立各类标准,相关行业及企业应当积极担负起社会责任,主动积极地规范行业标准,自觉维护所采集、储存的公民隐私数据安全。在个人意识层面,用户需提升隐私安全意识和自我保护意识,对于有关个人信息安全的事项应当积极、主动予以处理,避免被不法分子利用。

以AI强化生物识别技术准确度

在这个正在快速智能化的时代,人们必将越来越重视个人的身份安全,在这其中生物识别技术就像一把双刃剑,算法决定不了内容,是利是弊终究还是要看使用者如何应用。而今生物识别技术的应用普及早已超出人们的想象,可以预见的是,未来在较完善的法律法规的监督下,或将更多的依赖于强大的智能生物识别技术。现在的生物识别技术既需要它从客观的角度来辅助监察,拓展更多的应用层面,也需要它使技术更加精准落地。

随着人类年龄的变化,外观、声音等特征也会有所变化。生物识别特征因素的不确定性会影响识别结果的准确性。如非法用户通过制造有着相同指纹的“橡胶手指”,冒认合法用户,会导致指纹识别技术失效;感冒之后说话的声音会有变化,由此会导致声纹识别的准确性降低;佩戴有色隐形眼镜时,虹膜识别技术会受到干扰,导致准确性下降等等。

为了解决这一痛点,部分生物识别已运用以深度神经网络(DNN)所建构的人工智能(AI)技术。比如,3D人脸识别与语音验证等生物特征识别机制都是采用DNN技术,让不该放行却通过的接受误差率(FAR)压到极低的水准。还有现在如火如荼的AI翻译机,它将语音识别技术与人工智能技术完美结合,不仅弥补了语音识别技术的弊端,还提升了准确度和识别效率,并用其语音智能交互技术将翻译机推向下一个风口。

红海蓝海交错间,多模态技术融合发展是未来

伴随生物识别技术在智能领域开辟出各种新天地,其“势力范围”也随之拓展到移动设备或商务应用,生物识别技术的市场发展也较过去更加蓬勃。

众所周知,指纹识别技术在智能手机上不到3年的时间便成为标配。虹膜识别或人脸识别市场,则因刚起步,可说是相关厂商可以追求的蓝海商机。中国中科虹霸副总经理邱显超指出,金融领域对于用户的身份认证有较强需求,而虹膜识别的高安全性、稳定性、防伪性和在超大规模信息库上的快速匹配等优点,特别适合应用于银行等高安全、人数众多的领域。

当前的单一的生物识别技术各有优缺点,在应用上难免会出现一些问题。所以,在一些安全等级要求较高的应用场景当中,往往会采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证,取长补短融合发展。随着物联网时代的到来,生物识别技术也将迎来新的变化和需求,其与互联网、物联网的交集将成为各行业的着力点,市场前景值得期待。

技术层面仍有障碍,如何落地是关键

如此看来,生物识别技术的远景着实令人期待,但对于各行各业而言,不断提升技术的精准度、提高识别的速度、优化用户体验、研究隐私保护政策等,则是需要不断推进的工作。

现今生物识别技术仍存在一些需要克服的技术难题,能否解决现有技术瓶颈,成为生物识别行业未来发展的掣肘之处。比如,在目前主流生物识别技术中,指纹识别技术相对成熟,应用比较广泛,却较容易被复制;人脸特征也不是一成不变,采集图像的过程中易受到光线等因素的影响;虹膜能成像的距离很窄,如果用户的姿势稍有不对,就有可能采集不到清晰的虹膜,同时识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题也将影响虹膜识别的精准度。

尽管有很多生物识别公司宣称达到90%以上的识别率,但真正应用到产品中仍能保持高识别率的企业却是寥寥无几。比如一个成功的人脸识别项目,需要算法50%+现场调试30%+环境控制10%+客户预期控制10%。现在往往是技术算法都有了,但是在应用时无法保证百分百的落地,因为技术与产品需要长时间的磨合,才能达到最终的预期效果。这也就是为什么会出现橘子皮可以开手机,双胞胎可以用人脸识别互开手机等乌龙事件的原因。

实际上,很多生物识别技术都是一种基础型的算法,并不具备行业纵深能力。它们需要依靠在产品上实现多种应用,才能将技术变现。而各家生物识别技术之间差距其实都不足以互相碾压,最终比拼的仍是市场和渠道,以及切入场景后的用户体验。

未来属于那些愿意弄脏自己双手的人

所谓创业维艰,守业更难,深耕于生物识别技术产业的人们恐怕更是能理解这句话的含义。没有个五年来转换生产力,几乎不可能真正做到技术落地,如今的佼佼者都是当初在这个领域没有被唤醒前,一直坚持砥砺前行的企业。

时至今日,作为全世界首批上线人脸识别技术的国家,没有人会怀疑中国生物识别技术已整体性领先世界,且拥有全球最丰富的识别方式和应用场景。这些解开人类身体密码的技术,正在引领世界走入“无密码时代”,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。此时锐意进取、埋头苦干的人不会被时代淘汰,与时俱进、脚踏实地的企业也不会被时代淘汰。这类少数人和少数企业终将摆脱时间的束缚,诠释何为长青之基业。

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