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人脸识别技术进入免费时代了吗

发布人:桔子科技    发布时间:2017-08-15 12:36:04    分享到:
如今,刷脸已经不是时髦的玩意儿,而逐渐成为一种标配。刷脸门禁比比皆是,人脸识别已然成为门禁的基础刚需技术。几个月前刷脸取厕纸还饱受关注甚至争议,如今若干省市纷纷仿效。人脸识别技术,究竟可以多大程度的改变生活,能想象的空间实在十分巨大。而就在近期,虹软公司在其官网发布免费人脸识别技术,并宣称永久免费,区别于其他人脸识别技术云平台服务,虹软在技术上开放的更彻底,直接提供的SDK引擎更具有灵活性,此举一石更是激起千层浪。令人百思不得其解的是,究竟虹软是出于什么原因,要让人脸识别技术进入免费时代。

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现状:中小企业AI创新应用的痛点

 近两年各行业对于人工智能技术的需求越来越多,增长非常快;正如虹软官网宣称,从行业用户、商业用户、到个人用户,在门禁、考勤、通道、卡口、智能家居、机器人、医疗、制造、金融、安防监控……以及更多领域有着迫切的应用需求。然而,从基础技术到真正的产品,中间需要历经较长的周期,从算法实现到产品化的成本非常高,构筑了中小企业进入AI领域的技术门槛

 人工智能要落地,中小企业要发展,必须打破现有的思维模式,只有让中小企业使用无成本,无门槛,让算法真正能够服务于各个行业、各个领域中去,才能让人工智能技术惠及民生。

 免费策略,其背后的战略高度和品牌价值

 免费——不仅仅在中国是最成功的商业模式之一,全球成功的案例比比皆是。免费模式看中的不是短期的利益,而长期的盈利一定与应用数量的积累、深入领域的程度分不开。

 免费的商业模式主要有这样几种形态:

 交叉补贴:一部分的免费,来自于一部分的付费。A产品免费,带动B产品(付费)的销售,用付费产品B补贴免费产品A。

 第三方付费:最常见的就是互联网的广告模式。

 免费+收费模式:大部分用户免费,部分用户付费。类似于基础版不收费,旗舰版需要收费的模式。

 虹软在人工智能领域采用免费共享的模式,除了理想、情怀和魄力以及胸襟之外,更重要的战略高度和品牌价值才是其背后的目标。

 在火热的人脸识别市场,虹软先发制人,确是一步妙招。

 首先,虹软在计算机视觉领域的技术积累和积淀,让其有足够的底气和自信去搭建开放技术平台。虹软的发展可以说贯穿整个智能设备行业的变迁。人脸识别引擎,只是其长期研发的众多的视觉人工智能技术中的颇具代表性的一个,有非常成熟的商用价值。恰逢人工智能应用的需求集中在近两年爆发,虹软顺势而为,大大降低计算机视觉技术的应用门槛,激发中小企业的智造力,或许将带来一轮人工智能领域应用和创新创业的热潮爆发。对于全行业和产业链条都是正收益

 其次,开放人工智能技术的当红炸子鸡——“人脸识别”技术,引起的业内关注和热度,势必会带动虹软的品牌效应。这对于虹软的现有业务有良好的带动,其技术产品众多,开放不仅对人脸识别技术有直接带动作用,对其他的技术也起到直接引流效果。即便是没有对于技术的直接营收产生立竿见影的效果,仅仅品牌效应和企业影响力的急剧增长,对于企业来说也极具价值的。

 更重要的是,免费提供人脸识别SDK引擎,虹软通过技术附能聚集各行业的中小企业开发者,在垂直领域形成牢固的生态矩阵。随着虹软人脸识别技术附能的企业越来越多,效果越来越好,区域越来越广,其达成的成就将是为全产业附能。生态组织的建立,非一朝一夕,不能计一时之得失,而最终以中小企业为细胞的生态矩阵形态的生产力、渗透力,为虹软在技术积累、市场扩张、大数据计算等领域建立强大的优势。

 人工智能+行业,AI是人工智能,其实更确切的说它是增强智能。即在大数据背景下的人工智能是需要与行业结合,来增强行业中数据处理的能力,从而解决问题、提升效率。但通过什么方式和行业结合,依靠的就是无数的行业中的中小企业。

 

 此外,技术巨头遍地开花,行业竞争激烈。乱象频出,竞争对手之间相互倾轧,甚至为了融资包装过度,无非为了在资本市场中获得一席之地。虹软开放人脸识别技术,完全免费的手段,可以迅速获取客户,先发制人抢占市场,毕竟在科技各领域的竞争都是残酷的,只有前两名可以活得好一点。当年O2O的千团大战,最终留下的也无非就是那两家而已,而烧掉的是社会的资源和资本财富。

 此举相信会让已近癫狂的资本市场趋于冷静思考,对于人脸识别技术领域的健康发展能起到净化作用。

 人工智能的应用前景无疑是巨大的,技术一旦落实并深入到各行业中去,真正为行业解决问题,满足客户的需求,必然会创造巨大的价值。无论数量还是程度,互联网+的规模和范畴与其相比,都远不止几个数量级的差距。

 帮助客户盈利,不管是通过提升效率、节约成本,还是通过创造蓝海市场,能想象的盈利空间巨大。有一点可以明确,中小企业抓住永久免费的契机拓展业务才是王道。 开放人脸识别技术,或许只是个开始,虹软官网显示现有开放的视觉人工智能技术还有基于深度学习的图片技术,也许后面还有更多出乎意料的彩蛋。

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