人脸识别对我而言：

第一就是高科技，能帮警察叔叔在张学友的演唱会上又双叒叕次地抓逃犯。

第二就是烧钱，商汤、云从、旷世、依图，动辄十几二十亿的融资，当真看得人瞠目结舌。

公开数据显示，不到一年，这四家企业就各自完成一笔融资，而这不过是它们总融资的冰山一角。

• 11月20日，云从科技完成B轮25亿人民币融资

• 5月31日，商汤科技完成C+轮6.2亿美元融资

• 7月17日，依图科技完成C+轮1亿美元融资

• 7月23日，旷视科技完成D轮6亿美元融资

高频、高额的融资现象，难免让人觉得人脸识别领域过于烧钱。为什么人脸识别企业总需要资本注入？为什么人脸识别企业的融资过了20亿，甚至100亿还是缺钱？

对此，企服行业头条（微信ID：wwwqifu）独家专访了云从科技的联合创始人温浩，由他来为大家答疑解惑。

不当家不知柴米贵，在国内AI人才如此稀缺的情况下，不花钱，人脸识别企业真心招不到人！

温浩表示：“一家人脸识别公司假如有1000名AI工程师，平均一个人60万年薪，光工资一年就要6个亿。这还没算上各种运营成本。如果都算上，一年肯定不止10亿的花销。

在这种情况下，企业一次融个20亿、30亿够它们用几年？更不要说人工智能企业最重要的是研发，而且企业还需要宣传。在商业模式尚未确定，企业没法养活自己的情况下，势必需要资本的持续进入。”

拉勾网显示，当前机器视觉领域的工程师月薪普遍在40K左右，个别岗位的年薪甚至能达到80万。假如企业真能吸纳1000名人才，那在工资方面的投入确实不是小数目。



不过，高额融资虽然可以帮助企业更好的集聚人才，让企业一直保持高速的研发，可温浩表示，这并不排除一些企业会为了高估值，忽视掉最基础、最根本的建设。

“高估值的AI企业很多，如果一家企业的市值有600亿，可利润却不到5亿，大家会不会觉得人工智能行业都是骗子？所以，对于云从而言，融资多少、企业估值都不是重要的问题，我们思考更多的是如何让应用真正落地。”

应用落地，说起来简单，做起来却极为复杂。

为什么人脸识别领域需要花那么多钱，吸纳人才是一方面，技术落地则比吸纳人才更难、更花钱。技术落地需要的不仅是时间，还需要成熟的行业解决方案，甚至要达成跨行业的数据打通。

大众对人脸识别的理解还停留在用设备照一下脸，检测一下你是不是你，或者你到底是谁的层面。可在真正的应用场景下，人脸识别需要解决的问题，远比“刷脸”这一单点需求复杂得多。



这么说吧，银行扫描人脸之后，需要在短时间内调出客户的各种信息，从而为客户推荐合适的理财产品。超市扫描人脸之后，需要快速获取顾客的购物偏好和会员信息，这样才能制订更好的营销方案。

上述案例只是人脸识别技术的简单应用，云从科技主要做的事情却不止于此。

据温浩透露，云从科技的客户覆盖了国内市场75%的银行总行（接近100家）；20多个省市的公安厅（包括省、市、县）；54家机场等。这些客户不论挑出来哪个，都对人脸识别有着复杂的需求。

“前几年互联网金融发展得非常快，直接催生了远程的生物认证，现在不管是证券开户，还是办理各种业务，人脸扫描都是其中重要的功能。



人脸识别对于机场安检来说则是刚需，以前都靠人来安检，可当技术成熟之后，机器完全可以替代人工，能够大幅缩短认证时间，安检人员只需要做辅助检查就可以了。



而公安系统很早就对人脸识别有很大的兴趣，可在2013年以前，人脸识别技术不太能满足他们的使用要求。这几年技术成熟后，应用就越来越多了。”

银行领域的人脸识别需要打通用户的大量数据。机场的人脸识别更是要确保准确无误，可两个领域还不算难的，公安领域的人脸识别才是真的难。

从几万人的演唱会到人流量巨大的商超、街道、火车站，识别环境还可能遇到刮风下雨等自然灾害，这无一不考验着云从科技的视觉识别能力。



为了应对上述挑战，云从科技不仅具备各类人脸互动、活体检测、动态识别、1:N秒级检索服务器、人证合一等智能终端设备，还具备火眼大数据平台、生物识别引擎、人脸识别加速等一系列智能系统。



同时，云从科技还与寒武纪等芯片厂商达成合作，真正实现了算法+芯片+硬件的设备组合，从而在产品层面具备了极强的竞争力。

上述一切，都要花费大量的钱。

俗话说的好，有商机的地方就有对手，投入巨大的地方，一定会有高额产出。可令人尴尬的是，如果仔细观察人脸识别领域的巨头玩家，我们会发现，这几家的客户基本不交叉，大家的钱根本没投到一个地方，这又是为什么呢？

企服行业头条（微信ID：wwwqifu）自各家的公开资料了解到：

• 商汤科技目前的客户主要集中在互联网娱乐、智慧金融、智慧安防等领域，主要客户包括中国移动、微博、OPPO、vivo、融360等客户。

• 旷视背靠阿里巴巴，为支付宝客户端提供人脸登录功能支持，同时也为小米金融、你我贷等互联网金融公司，中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。

• 依图科技则主要在安防、医疗、金融等领域展开布局，主要客户有公安部、中国边检、华西医院、招商银行等。

可以这么说，在云从科技覆盖度较高的银行、机场、公安厅（依图布局较为丰富）等领域，其他公司几乎没有大规模布局。而在其他公司大规模布局的领域，云从科技也鲜少涉足。大家为什么把客户分的这么清楚呢？

温浩表示：“大众总把人脸识别或是人工智能当成一条赛道。可从我们的角度来看，人脸识别只是技术，类似于引擎，可以推着企业发展。所谓的赛道，应该是行业。”

虽然云从、商汤、旷世、依图，包括云天励飞、海康威视等很多行业外的人不了解，但却很厉害的计算机视觉大厂都在搞人脸识别，可从客户属性就知道大家的着眼点完全不同。

如果共享单车或外卖算一条赛道，那人脸识别就有几十条赛道，大家有不同的玩法很正常。

这些企业有做手机端的、有做视觉识别云平台的，有做直播的，有做公安和安防领域的。客户类型有的偏C端，有的偏B端，有的偏G端（政府），有些甚至还是B端、C端混杂的。

大家的玩法不一样，专注的客户不一样，在人脸识别行业整体发展时间不长的情况下，根本打不起来。在温浩看来，最后谁家能走出来都不奇怪。不过，真正决定未来的，还是要看企业的追求和企业的目标是什么？

“企业到底是为了造势，还是为了真正潜心下去做行业应用，这是很重要的事情。只有真正的产品能力和解决方案才能决定企业的实力。”

既然大家的客户没有太多交叉，自己耕耘好自己的一亩三分地不行吗？何苦陷入公关战、融资战、军备竞赛，白白浪费自己的资源呢？钱省着花，多招人，多搞研发不好吗？

要知道很多企业只吃一家银行的资源，就能发展的顺风顺水，而75%的银行总行客户都在云从这里，光吃现有市场，不够养活云从科技吗？

“银行市场足够大，如果吃得深肯定可以养活云从，可现在的问题是，我们吃得太浅了，绝对壁垒还没有真正形成。”

温浩认为，竞争壁垒是在合作过程中形成的，必须要有入口、技术，并且还要打通产品和平台。如果只是给客户提供单点的人脸识别功能或者做一个集聚平台，这不叫壁垒，随时都可能被替换掉。

所以，云从科技并不把技术当成自身的壁垒，它们更侧重于行业解决方案。何谓行业解决方案，即在终端覆盖产品，在云端对接平台，只有真正实现了云+端的组合，才能形成真正的壁垒。



云从科技直接把目标瞄准了银行总行，因为支行业务的可替代性太高。只要技术OK，支行不在乎用谁家的人脸识别功能，所以就像几年前，车牌识别还是技术难题，可现在却没人把车牌识别的技术当成壁垒。

“技术在一定时间内有先发优势，可到最后拼的还是行业的解决方案。直接对接银行总行平台，打通总行数据，云从可以为银行做各种风控模型、投资理财模型，甚至帮它们优化网点。

而且与总行平台基本不会选用同一领域两家厂商的产品，就像绝大部分电脑不会既装Windows又装Mac系统，这样可以在很大程度上保证云从具备足够的竞争壁垒，不会在未来与友商的比拼中掉队。”

我们现在看到的，是拥有75%银行总行资源的云从科技，可在深入这些行业的过程中，云从科技花费了大量的时间和资源。

“我们最开始合作的银行客户是农业银行和建设银行，当时真是几百万几百万的往里面投钱。没办法，那会儿没有标杆案例，我们必须拿下行业的龙头企业。”

可当云从科技拿下龙头企业后，就逐步开始了项目化向产品化的转型。温浩表示，由上及下的合作，会让云从科技产品和解决方案的可复制度变高。这样才能产生规划化效应，保证企业后期的投入逐步变少，营收逐步增多。

虽然人脸识别领域，乃至整个人工智能领域的融资大战还未结束，可温浩始终坚信，能够率先落地的企业，一定不会在这场商业战争中占据下风。