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            多模態(tài)生物識別技術(shù)落地應(yīng)用將面臨的挑戰(zhàn)

            發(fā)布時間:2019-06-18 12:00

            導(dǎo)讀:多模態(tài)的生物識別技術(shù)已經(jīng)從概念包裝、探索商業(yè)模式來到行業(yè)落地的階段,應(yīng)用時機已到,未來增長潛力有望持續(xù)釋放。

            隨著生物識別技術(shù)日趨成熟及應(yīng)用場景的不斷拓展,近十年來,我國生物識別行業(yè)市場一直保持著穩(wěn)定性的高速增長。據(jù)前瞻研究院發(fā)布的《2018-2023年中國生物識別技術(shù)行業(yè)市場調(diào)研與投資預(yù)測分析報告》顯示,2002至2015年,國內(nèi)生物識別市場的年復(fù)合增長率達(dá)到50%,2016年生物識別市場規(guī)模達(dá)到120億元左右。預(yù)計到2021年,中國生物識別行業(yè)的市場規(guī)模將突破340億元。

            從幾大主流生物識別技術(shù)的市場應(yīng)用情況來看,指紋識別技術(shù)發(fā)展最為成熟且成本較低,因此應(yīng)用范圍也最為廣泛,基本占據(jù)了生物識別總市場規(guī)模近三分之一的規(guī)模。人臉識別隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)和算力的提高,這幾年市場規(guī)模增長迅猛,當(dāng)前正處于技術(shù)落地應(yīng)用的沖鋒階段。而以安全性著稱的虹膜識別技術(shù)相對還處于新興階段,技術(shù)也日趨成熟,在一些特定場景下已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)很好的應(yīng)用,目前也正在朝著越來越廣泛的應(yīng)用方向拓展。

            除了指紋、人臉、虹膜三大主流生物識別技術(shù)之外,基于人體生物特征屬性,諸如指靜脈、掌紋、聲紋、步態(tài)等次常規(guī)生物識別技術(shù)也隨著應(yīng)用場景的開啟紛紛迎來了技術(shù)商用的機會,拓展出各自的應(yīng)用市場。

            生物識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用很大程度上是為了提升各場景下個人身份認(rèn)證的安全性、認(rèn)證效率及認(rèn)證過程中的用戶體驗。然而,在諸多實際應(yīng)用場景當(dāng)中,由于單一生物識別技術(shù)仍存在一定應(yīng)用缺陷,比如指紋易磨損、易復(fù)制,人臉識別對外界環(huán)境要求高且具有“照騙”隱患,虹膜識別應(yīng)用成本相對較高等因素,因此,越來越多基于多模態(tài)生物識別技術(shù)的產(chǎn)品和方案開始誕生并受到市場關(guān)注。

            通過將兩種及兩種以上的生物識別技術(shù)進(jìn)行組合,其所構(gòu)成的多模態(tài)生物識別可以很好的補齊單一生物識別存在的技術(shù)應(yīng)用缺陷。例如,可以把人臉決策權(quán)重和指紋決策權(quán)重結(jié)合在一起,既能提高準(zhǔn)確率,又能擴(kuò)大應(yīng)用場景。

            當(dāng)下,多模態(tài)已然成為生物識別技術(shù)領(lǐng)域的顯著趨勢,尤其在一些安全等級要求較高的應(yīng)用場景當(dāng)中,往往會采用兩種甚至兩種以上的生物識別技術(shù)進(jìn)行身份驗證,取長補短融合發(fā)展。

            在這個過程中,融合不是固定的,而是靈活的,需要根據(jù)不同的應(yīng)用需求和場景需求來選擇合適的融合方式和權(quán)重。從目前市場的發(fā)展情況來看,多模態(tài)生物識別技術(shù)已經(jīng)從概念包裝、探索商業(yè)模式邁入到行業(yè)落地應(yīng)用的階段,隨著諸多行業(yè)領(lǐng)域精細(xì)化發(fā)展的目標(biāo)驅(qū)動,無論是為提高B端用戶的安全和管理效率還是C端用戶的使用體驗,多模態(tài)生物識別的市場潛力已經(jīng)被全面激活。

            如何推進(jìn)多模態(tài)生物識別技術(shù)的場景化落地?

            隨著市場商機的涌現(xiàn),也有越來越多原本專注于單一生物識別技術(shù)的企業(yè)開始嘗試朝多模態(tài)生物識別技術(shù)和方案提供商的企業(yè)角色轉(zhuǎn)型。

            然而“機器視覺”也好,“圖像識別”也好,“生物識別”也好,其實都屬于模糊識別,也就是只能告訴你“有多像”,而無法告訴你“一定是”。這就意味著每一種單一的識別技術(shù)都會有或多或少的局限性和識別極限,或者不適合的應(yīng)用場景。

            對于多模態(tài)生物識別技術(shù)企業(yè)而言,不論大家在算法、產(chǎn)品或解決方案單一方面的能力多么出眾,最終考驗企業(yè)的主要還是技術(shù)在場景中的落地能力。即通過多模態(tài)生物識別的統(tǒng)一融合,如何覆蓋更多的應(yīng)用場景和應(yīng)用人群,進(jìn)而創(chuàng)建完整的場景生態(tài),從而進(jìn)行大數(shù)據(jù)積累以及數(shù)據(jù)價值的挖掘。

            那么如何推進(jìn)多模態(tài)生物識別技術(shù)的場景化落地呢?這是一個需要理性規(guī)劃的問題。

            一項技術(shù)從研發(fā)到落地可能需要好幾年的工夫,要想真正實現(xiàn)商業(yè)化或者盈利需要更長的時間。人工智能技術(shù)不像互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是比較單一的一種產(chǎn)品形態(tài),它的應(yīng)用場景、技術(shù)范圍也非常復(fù)雜。

            生物識別作為一項典型的AI技術(shù),要真正的落地到實際場景當(dāng)中,為行業(yè)賦能,從技術(shù)廠商的角度來看,首先要有一個核心的算法作為驅(qū)動力,同時要有相適配的部分,即與不同場景相匹配的智能硬件連接客戶作為觸角。與此同時,軟件平臺也必不可少,它是對接用戶復(fù)雜業(yè)務(wù)需求的“中控臺”?;谠撈脚_實現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的數(shù)據(jù)挖掘和智能服務(wù),從而真正體現(xiàn)多模態(tài)生物識別技術(shù)帶來的商業(yè)價值和數(shù)據(jù)價值。

            也就是說,對于廠商而言,要推進(jìn)技術(shù)在行業(yè)市場的真正落地,需要構(gòu)建起從算法到硬件到后端平臺端到端的解決方案能力,在完善的方案架構(gòu)基礎(chǔ)之上,再去針對性的響應(yīng)不同客戶的差異化訴求。

            AI產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展有賴產(chǎn)業(yè)鏈上企業(yè)共同推進(jìn)

            生物識別產(chǎn)業(yè)鏈上,以芯片、算法、軟硬件產(chǎn)品或解決方案立身的企業(yè)比比皆是,大家立足于自己擅長的領(lǐng)域,從單點或多點切入,共同推動著生物識別市場的發(fā)展壯大,上下游之間的密切合作也由此構(gòu)成了完整的產(chǎn)業(yè)閉環(huán)。

            目前包括百度、騰訊、京東、科大訊飛等科技企業(yè)均推出了自有的AI開放平臺,甚至免費開放一些基礎(chǔ)的生物識別相關(guān)算法,這意味著AI算法能力的獲取將比以前更為容易。而隨著越來越多AI開放平臺的推出,這其中蘊含著兩種信號:一是AI算法紅利將提前進(jìn)入弱化期,原本以算法彰顯技術(shù)能力的企業(yè)不得不進(jìn)一步強化自身的技術(shù)壁壘,以保持核心的競爭力;

            二是AI開放平臺的推出,是人工智能發(fā)展到一定階段的必然性趨勢。從這個角度來說,人工智能技術(shù)不僅僅屬于某一家公司,而是屬于全人類。開放AI技術(shù)可以滿足開發(fā)者和合作伙伴不同層次的需求,更快速的推進(jìn)人工智能技術(shù)的優(yōu)化,從而轉(zhuǎn)化成賦能行業(yè)領(lǐng)域的核心驅(qū)動力。

            在這樣的產(chǎn)業(yè)生態(tài)之下,行業(yè)內(nèi)的伙伴,一方面需要不斷加強自己的技術(shù)壁壘,從算法、產(chǎn)品化能力上塑造核心的競爭力,找到自己的市場定位和商業(yè)模式,并且精耕細(xì)作。另一方面也應(yīng)當(dāng)抱團(tuán)取暖,共同探討如何分享蛋糕,如何規(guī)避風(fēng)險,如何在巨頭涌入的環(huán)境下找到自己的生存發(fā)展之道。

            未來,可以預(yù)想,隨著人工智能技術(shù)的日趨成熟,即便是技術(shù)門檻較高的人工智能行業(yè),也同樣可能陷入算法、產(chǎn)品或方案同質(zhì)化的“怪圈”。這個怪圈的出現(xiàn)很大程度源于一些急于“上馬”的AI開發(fā)者和平臺提供商,為了追求速度,會將AI落地變得過度扁平化。

            AI市場本身應(yīng)該是創(chuàng)意、多元和深度的,要想避免這種局面的出現(xiàn),首先企業(yè)自身還是要不斷強化自身的技術(shù)實力,爭取在行業(yè)市場的話語權(quán);其次企業(yè)應(yīng)該對AI本質(zhì)規(guī)律、開發(fā)規(guī)律、未來走勢有更理性的認(rèn)知,避免急功近利;最后也離不開綜合優(yōu)勢的加持,企業(yè)需從技術(shù)水平、團(tuán)隊建設(shè)、落地能力、商業(yè)模式、客戶基礎(chǔ)以及盈利能力多維度上構(gòu)筑綜合的企業(yè)實力。

            強化短板 塑底層核心技術(shù)

            一直以來,多數(shù)企業(yè)普遍注重應(yīng)用層面的開發(fā),在底層核心技術(shù)上鮮有投入,雖然可以迅速積累發(fā)展資金,但在技術(shù)鏈、供應(yīng)鏈上會存在不少斷點,忽視底層技術(shù)領(lǐng)域而導(dǎo)致的短板,就有可能成為企業(yè)的致命罩門??v觀全球,科技強則國強,而底層技術(shù)作為高科技領(lǐng)域的發(fā)展基礎(chǔ),正不斷引起國家重視。

            任何一種技術(shù)從研發(fā)到應(yīng)用,到實現(xiàn)商業(yè)化,都需要經(jīng)過漫長的積累過程,需要不斷的驗證和積累,需要不斷去趟坑去填坑,需要行業(yè)內(nèi)的伙伴共同把“蛋糕”做大。因此理解多模態(tài)生物識別技術(shù)賦能的真正的價值,找到最適合的場景去應(yīng)用落地,包容和不斷優(yōu)化生物識別技術(shù)的應(yīng)用缺陷,才能推進(jìn)這項技術(shù)的持續(xù)演進(jìn),更好的實現(xiàn)多模態(tài)生物識別技術(shù)的商業(yè)化落地。

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