出門忘記帶錢包，“刷臉”就能取現和支付;網購的物品，“刷臉”便可以開箱取貨;上下班擠地鐵，“刷臉”就可以順利過安檢……這樣的場景已經開始在部分城市落地，同時也成為了人工智能改造生活的鮮活案例。

在產業智能化的大背景下，人臉識別+AI的商業化必然是業界關注的焦點。而AI技術能否普適更多的生活場景，經過行業智能改造后，人臉識別需要在哪些方面進行提升?5月23日，虹軟在成都對外發布了Arc FaceGo人臉識別應用套件、IR活體檢測等多款產品，展示了其AI開放平臺的快速產品化能力。

目前，市面上加載人工智能的人臉識別技術也正處于爆發階段。以百度為例，此前就宣布大幅調整人臉識別商用接口模式。對于人臉應用并發量不高的中小企業，基本免費配置。百度AI技術生態部總經理喻友平曾表示，百度希望把人臉識別等看起來非常高大上、非常高深的技術真正平民化，讓所有的合作伙伴都能用上它，進而做出更多產品和創新。

此外，以商湯、曠世等為代表的公司在下游產業鏈上，也紛紛瞄準人臉識別商用市場。前者在開發出超輕薄設計的新一代SensePass工業級可視人臉識別門禁機，支持2萬離線人臉庫及0.3秒快速識別;后者在也在智能手機3D人臉識、抓逃、樓宇人臉識別門禁等領域與友商展開激烈角逐。

虹軟副總裁祝麗蓉表示，中小企業在落地AI時，更側重應用層及商業邏輯，對研發基礎核心算法迫切需要外部賦能。而通過原始積累的大量原創的視覺AI底層算法，開發出來的產品將有助于開發者快速完成硬件選型、編程開發，降低研發與測試階段的成本，支撐AI商業化落地創新。

“隨著人工智能的逐漸成熟，它的核心焦點已從此前的技術、資本，開始轉向產業化落地之上。”

西南交通大學人工智能研究院副院長李天瑞認為，AI要發揮真正的商業價值，就需要與實體經濟的深度融合，就目前來看，視覺就具備人工智能落地商業場景的基本要素，視覺生態具備等大量數據，為人工智能的應用奠定了堅實的基礎。

實際上，越來越多AI產品逐漸商業化落地，人工智能應用極其廣闊的特性開始逐漸顯露。有數據顯示，2018年全球人工智能市場規模有1175億美元，2019年規模預計將達1900億美元，并仍保持60%的高速增長。人臉識別是目前商業應用最成熟、最廣泛的人工智能技術之一，自然成為了各開發者、企業接入AI能力的首選。

業內人士認為，“人臉識別+AI”的市場正在探索中開啟，未來伴隨5 G商用的落地，憑借人工智能視覺場景的廣泛運用，計算機視覺將有望發展成為智能時代的標配。但就目前發展現狀，整個市場仍需強大的推力，來突破人臉識別在智能技術和市場應用之間的阻隔，以普適更多的未來生活場景。

關鍵詞：