互聯網和移動互聯網時代的“商業模式創新”帶來的投資紅利，隨著宏觀經濟環境、金融環境、市場和技術的發展，已經不再是未來十年的投資主流了，人工智能技術已經成為了未來8-10年最大的投資機會，在這個領域的投資機會，即使用“遍地是黃金”來形容也不為過。

　　20世紀60年代，人臉識別工程化應用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿態、表情發生變化，則精度嚴重下降。

　　如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。計算機視覺的子領域應用得非常廣泛，并且全球很多商業活動都已經從中獲益。人臉識別模型的使用在接下來的幾年內還會繼續增長。

　　在人臉識別領域，業界通常以誤識率、漏報率作為衡量算法能力的主要指標。在誤報率相同的情況下，識別準確率越高，漏報率越低，都意味著技術的性能越好。

　　值得一提的是，中國人工智能創業公司“三巨頭”商湯、云從、曠視在公開場合下的同臺競賽，算法實力比拼可謂激烈。

　　云從科技是我國銀行業人臉識別應用最普及的供應商，包括農行、建行、中行、交行等全國 50 多家銀行已采用云從的產品，市面上許多銀行的金融身份認證與遠程認證平臺是使用的云從技術，這種情況不僅僅因為技術實力強，更因為云從是受邀起草與制定人臉識別國家標準的人臉識別企業，有著過硬的技術指標與研發背景。其中，中國農業銀行超級柜臺、刷臉取款，是全國首先應用人臉識別技術的四大行之一。

　　商湯科技與京東、銀聯、招商銀行、拉卡拉、融360等多家金融機構和銀行均有合作。例如，用戶在京東錢包上掃描人臉，即可完成比對，實現密碼解鎖，代替傳統密碼登錄方式，更加方便安全。商湯提供人臉搜索技術，幫助拉卡拉快速完成新用戶照片與已有黑名單人臉庫的比對，高效準確地篩選出潛在詐騙分子，保護普通用戶的權益。通過人證比對和活體檢測技術，拉卡拉將獲知用戶的注冊信息是否與操作者本人一致，有效的防止了身份信息盜用情況。商湯為融360平臺提供一體化解決方案包括人臉識別、人證比對、證件識別，完成比對，實現遠程身份認證，讓金融服務更加方便安全。

　　曠視背靠阿里巴巴，為支付寶客戶端提供人臉登錄功能支持，人們無需再輸入繁瑣的密碼，只需對著手機鏡頭眨眨眼、轉轉頭便可輕松完成登錄。同時，曠視也為支付寶提供了從端到云的 FaceID 遠程身份驗證服務。此外，曠視也為小米金融、你我貸等互聯網金融公司，中信銀行、江蘇銀行、北京銀行提供人臉識別服務。

　　從專業角度講，沒有哪種人臉識別算法可以在任何場景下都做到性能最優，這也是每家公司提交多個算法的原因之一。微美全息WIMI專注于計算機視覺全息云服務。據介紹，微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識別開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息云綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。微美全息已集全息AI云移動軟件開發商、處事商、運營商身份于一身，也成為海內領先的全息AI領域整合平臺之一。

　　微美基于成像檢測和識別技術、模板匹配和檢測技術、視頻處理和識別技術、成像識別中的全息3D層替換技術和成像跟蹤中的動態融合處理技術，將全息AR廣告嵌入到在線視頻中。并希望這些技術將應用于公司未來的戰略藍圖，例如全息3D面部識別技術和全息面部變化技術的開發和應用。

　　全息3D人臉識別軟件的開發基于微美的全息成像特征成像檢測和識別技術、模板匹配全息成像檢測技術，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識別技術。傳統的2D面部識別技術是一種基于面部特征的識別技術，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目標面部;微美的全息3D面部識別技術是全息成像捕捉和3D肖像的結合的識別技術。微美專注于軟件技術的開發和應用，并擁有AI、機器識別技術、機器學習、模型理論和視頻成像處理技術。全息3D面部識別技術是一種利用結構光和紅外光的集合技術，所收集的特征點可以超過30,000點;傳統2D面部識別技術的收集特征點不到1000點。并且3D技術受到周圍環境的影響較小，有望克服傳統2D面部識別技術中發現的如光線、姿勢、遮擋、動態識別和面部表情等許多問題。

　　資料來源：招股說明書，招商證券

　　全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識別和動態融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并將繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術將為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。

　　與此同時，即便獨角獸們在人臉識別領域有著深耕，但一方面依然面臨著Facebook、谷歌、騰訊等國內外互聯網巨頭強敵的環伺，另一方面也將應對著人工智能技術日新月異的自我挑戰和顛覆。

　　一個新興細分領域刮起臺風之時，總會吸引眾多的創業者和熱錢投入其中，但最終經過幾輪淘汰賽的比拼和角逐，最終市場上只會剩下幾個寡頭甚至一個超級巨擘的局面，從百團大戰、打車軟件大戰、到共享單車，再到人工智能以及更細的人臉識別，都將會是這樣一個優勝劣汰的過程。

　　隨著人工智能的發展，在全球信息化、云計算、大數據的背景下，生物識別技術的應用面會越來越大。其中人臉識別技術會朝著網絡化、云技術、多模式融合的趨勢發展。