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著名科技评论杂志MIT Technology Review（中文：《麻省理工科技评论》，简称：MIT TR）首次中美两国同步发布了年度“全球十大突破性技术”榜单。如下：
2017全球十大突破性技术榜单
强化学习(Reinforcement Learning)
360°自拍(The 360-Degree Selfie)
基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)
细胞图谱(The Cell Atlas)
自动驾驶货车(Self-DrivingTrucks)
刷脸支付(Paying with Your Face)
太阳能热光伏电池(Hot Solar Cells)
实用型量子计算机(Practical Quantum Computers)
治愈瘫痪(Reversing Paralysis)
僵尸物联网(Botnets of Things)
显然，人工智能领域的相关技术占了很大比例。再来看看发布榜单的杂志本身，MIT TR创刊时间蛮久的，不过做评选工作是从2001年发起。17年的榜单中很多技术都已经走向市场成为主导产业的动力，从这一点来看，全球十大突破性技术评选的份量还是沉甸甸的。不仅如此，榜单也是很多机构和政府判断科技商业化发展趋势的重要依据。所以，这个杂志的评选结果还是蛮值得推敲一二的。如果你只是开心的数一数上榜了哪些中国公司，那还真是舍本逐末了。
今天所长就以“刷脸支付”这一项突破性技术聊聊，技术之后的商业模式、生态系统该怎么玩。本次刷脸支付上榜的公司有：科大讯飞；旷视科技（Face++）；百度；阿里巴巴。旷视最近势头很猛，媒体曝光率颇高。四家公司里，旷视是专做人脸这块的垂直型公司，就从它开始聊聊。
旷视（Face++）：AI+行业，开辟人脸刚需市场
印奇这个人虽然是捣腾创业公司，但他是有商业头脑的。比如，作为一个以垂直领域科技发家的公司，旷视的三位合伙人都是技术出身。当时印奇的头脑就很清晰，公司的初期就需要找到市场、行业的痛点，打造人脸技术的刚需市场。这一点值得很多公司反思，技术本身的壁垒会不断被削弱甚至消失。在这种情况下，如何更好的将技术对接到不同的市场细分领域，显得尤为重要。
最初，旷视也是想走2C模式的，还做了三款产品：一款用于刷脸解锁屏幕；一款看面相的面相大师；还有一款是自动服饰推荐。但实际效果不如预期，非刚需的产品属性很难成气候。也正因为如此，旷视放弃了2C产品，转而定位2B领域。关于自己未来几年的商业模式，旷视目前还算是清晰：赋能行业用户和企业级用户实现智能化升级。B端市场无疑是座金山，大家都拿个铲子挖点金子回去。所以，竞争的激烈程度可想而知。
所长觉得，旷视可能更对标其余几家未上榜的人脸技术公司，像格灵深瞳、云从、商汤、依图、海鑫等等。这几家也是将大部分市场精力放在了2B领域：安保、金融、教育……既然入选榜单，旷视也是有自己的套路，根据“技术-产品-数据”的商业闭环树立核心技术壁垒，通过产品化向金融、安防、地产、零售等多个行业输出端到端的整体解决方案。顺便，人家还玩了个跨界营销，春节7天乐的时候，上了《天天向上》综艺节目，秀了一把人脸识别。知名度，有了！不过，人脸只能是人工智能圈子里的一小部分，真要想打造人工智能整体解决方案，回应客户脑洞大开的需求，也许有些后劲不足。
科大讯飞：人脸技术想要更好立足市场，整体解决方案是必须的
在以往的了解中，讯飞主推语音相关的技术比较多，当然还有AIUI这种人工智能交互界面也是被常提起。讯飞似乎没有专门拎出来说过人脸技术。不过，在很多整体解决方案中是加入了人脸识别这项技术。
人脸技术是整体解决方案的一部分
像很多公司一样，人脸技术在讯飞公司内部已经处在应用阶段。上班打卡就是采用了“声纹+人脸”融合认证的方式，当然这是很基本的识别方式。除此之外，在教育、智慧城市、社会管理、公共安全以及金融等领域，讯飞也是将人脸技术融入其中。如果单看市场领域，也是典型的2B路径。正如前文提到的，人脸是作为附加功能融入整体解决方案中的，这不仅避免了过分倚重人脸技术的识别性能，同时也能真正给到行业领域最全面的方案。
比如，讯飞和中国最大的银行卡联合组织合作开发了“声纹+人脸P2P转账”产品：“声纹+人脸”融合认证个人转账应用，就是个非常典型的整体解决案例。转账这种行为本身就是大家敏感且慎重的事情，如果说仅凭人脸识别就认证通过，可能很难让用户相信这个方式的安全性能。所谓双重保险，就是这个意思。当然，讯飞估计是不会止步于双重保险这层的。毕竟，物联网的趋势很明显，未来社会的很多习惯都将转移到线上，安全认证不多上几把锁总归是说不过去的。
当然，除了人脸识别技术，图像识别可能也将会是讯飞以及各家人脸技术公司的重点。就最近的科技报道来看，有关图像方面的技术不断出新：类似Google恢复马赛克图像技术、图像不全技术等等。类似的技术发布足以证明，人工智能浪潮下，任何一个对外交互的接口都大有文章：语音、图像、人脸等等。至于图像识别能在哪些应用场景发挥用途，其实已经有不少案例。比如，前段时间腾讯优图通过图像识别技术分析出95后最喜爱的95°黑，并且在纽约时装周办了场AI+时尚走秀。据说之后会推出黑色系列服装，相信这个噱头也会引来很多人的消费。阿里这边使用的扫图找物的功能也一直受到大家的欢迎。看到喜欢的东西，拍个图回来网上扫一扫，几秒就能给出好几家网店链接。单就这一个应用场景就已经让很多剁手党刹不住车了，所以，图像识别市场还是很乐观的。如何细分，如何瞄准刚需是接下来要注意的。
所长说：这次上榜的是刷脸支付技术。作为人脸识别、图像识别里一个突破性技术，足以窥见整个市场的活力。有关整体解决方案其实就是“懒人经济”，只是你愿不愿意花心思去整理思路。市场反推产品思路正确，但能预见未来消费痛点趋势、拔得先机，也是需要下一番功夫的。
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