這個月底，百度在深圳首次公開人臉識別方面的資料：公有云服務日均呼叫量超過1億，居業界第一。人臉技術企業開發者數超過13萬，收入年同比增長300%，百度的人臉識別商業應用步入快車道。在當下，AI平臺和人臉識別技術群雄逐鹿，但百度大腦人臉識別憑什麼能贏？
人臉識別，技術實力是基礎：
在1.0的PC時代，和2.0的手機時代，中國的網際網路是一個向歐美網際網路效仿，學習的階段，包括社交、電商、門戶等多種形式。而到了3.0的時代，包括人工智慧，雲端計算，共享經濟等等，中國在這些領域，部分公司已經走在了前面。正如2017年李彥巨集在百度夏季年會上說的那樣，世界正在從Copy To China變成了Copy From China。
青山資本孔萌曾經分析：“國外網際網路像披薩餅，底層的基礎設施是完善的，創業者只要在上面撒佐料就可以了。中國的網際網路像千層餅，從底層到上層都是很複雜的，都是需要網際網路去逐步改造的。”
這句話用來形容人臉識別的技術開發和完善，再合適不過。
包括歐美、國內各大網際網路巨頭都不斷加碼人工智慧和人臉識別技術。但是研究結果水平差別很大。包括FB、亞馬遜、微軟等公司。在今年，麻省理工學院媒體實驗室第三方機構，對亞馬遜和微軟的人臉識別人工智慧程式進行測試，結果發現人臉識別軟體在膚色較黑的影象上表現很差，尤其是女性。對此微軟CEO薩提亞·納德拉非常尷尬，要求工程師必須解決這個問題。
在國內包括百度、阿里、騰訊、海康威視、商湯科技等都重金佈局開發人臉識別技術。但這些技術方案各有有所側重和特點。在國內科技巨頭當中，百度是最早在財報中提及佈局AI產業的，比阿里巴巴和騰訊更早。
以百度為例，根據百度視覺技術部副總監丁二銳的介紹，百度大腦已經發展到5.0版本，其中AI視覺的技術在不斷的進化，“相關的資訊量也是越來越龐大，對視覺資訊的內容理解能力也在不斷的增強。”在釋出會上，百度大腦全新發布3款產品：軟硬一體，配備外殼即可落地的人臉識別產品套件（壁虎）；人像處理 SDK；人臉視訊分析盒子。在原有的人臉識別產品、方案的基礎上，全新升級的5項內容，包括遠端身份驗證方案；EasyMonitor—智慧視訊監控開發平臺；尋相人臉抓拍機；具備3D識別演算法、演算法泛化增強、模組化計費等功能的人臉識別離線SDK；私有化部署包。“百度大腦希望用更豐富完整的人臉產品矩陣，為廣大開發者、企業等使用者提供更全面、更安全、更完善的產品服務。”
人臉識別，開放生態是關鍵：
隨著人工智慧技術日益成熟，物聯網的連線更加穩定，法律法規方面的完善，人臉識別應用場景會越來越廣泛。隨著政府政策的支援，各大網際網路巨頭的人才投入，各大科研機構的底層研發投入、市場的推廣等，人臉識別將得到更加廣泛的應用。在國內，未來人臉識別可能成為有效身份識別主流方式，沒有之一。
正如丁二銳的分析，“無論是學校、社群、寫字樓，還是機場、火車站等都有人臉識別系統的身影。因此，人臉識別技術的安全性也成為大家關注的焦點。大部分公共安全、資訊保安、金融安全層面的人臉識別技術是為了將生物特徵識別作為核驗人與證對應的依據，進而解決造假、冒用、頂替等問題。”
在深度技術研發上，有個通俗的形容：一個好的技術，一定是要能上天入地的。上天就突破技術現有的瓶頸和限制，不斷的提升技術的高度，進入新的技術境地；而入地，就是這門技術要能接地氣，能得到大規模的應用和普及，能服務更多的企業機關等機構和個人，而不是束之高閣的研發成果。
在這個階段裡，打造技術的生態環境就成了關鍵性環節，僅僅靠一家公司的技術和實力，讓新興技術得到大規模應用，幾乎是一件不可能完成的任務。開放共贏，已經成了包括百度在內的網際網路公司的共識。
有了技術優勢，更關鍵的是要落地，要走出去，要大規模的實踐場景，長時間的應用檢驗。在這點上，和其他平臺比起來，百度具有先天的to B基因，所以百度大腦在人臉識別生態夥伴計劃在平臺開放性上，也更有優勢。百度的人臉識別技術開發和服務，可以幫助沒有資料沒有研發能力的企業使用者快速訓練、技術接入並部署模型。通過解決方案類和硬體能力類合作伙伴，將技術大規模應用，這對於百度、合作伙伴、使用者是三贏的局面。
以百度大腦與智體科技合作為例，雙方在廣州成功試點推廣了一款計程車人工智慧監控裝置，解決了傳統出租行業的痛點，方便了人們的出行。智體科技基於百度大腦人臉識別技術，推出的計程車智慧終端人臉識別應用，解決了包括確認駕駛者是否為編制內司機，運用車內攝像頭和AI演算法、識別司機開車打手機抽菸等危險駕駛行為。同時也在第一時間，可以將突發情況，包括對司機安全不利的資訊即時傳遞到平臺方和手機APP預警，有力保障司機乘客的安全。
而在杭州，百度人臉識別提供底層技術，奧比中光提供硬體支援，與杭州市民卡有限公司合作，通過刷臉等技術支援城市智慧生活的升級和改造。幫助杭州市民通過人臉識別技術，體驗到醫療健康、公交出行、公園圖書館等日常生活的智慧城市的便捷服務，極大的提升了整個城市的運轉效率。類似的應用案例不勝列舉。
根據官方資料，百度大腦人臉識別公有云服務，“使用者使用規模穩居業界第一，公有云日均呼叫量超過1億，人臉技術相關開發者超過13萬，收入年同比增長高達300%。”更關鍵的是，開展和積累廣泛的合作伙伴資源超過1000+合作伙伴，落地超過10萬個人臉專案。這個數字還在不斷增長中。
中外巨頭的人臉識別佈局：
不管是中國，還是在矽谷，人臉識別技術正發展的一片火熱，但是，整個產業，實際上還處在較早的階段。不管是從區域性，還是全球性的競爭來看，行業格局遠遠還沒有確定。
從區域上看，在包括中國在內的亞洲區，一方面是百度、阿里、騰訊等網際網路大公司為代表，在原有的技術和人才積累的基礎上，不斷的發掘原有的資料積累，拓展行業內的合作伙伴，另一方面，新興的科技公司如商湯也不斷的冒出來。
從全球性看，FB、亞馬遜、谷歌、微軟、甲骨文、Salesforce和SAP在內的網際網路公司、軟體公司，也在不斷將人工智慧、人臉識別等技術，嵌入和應用到他們的應用程式中。早在2015年，谷歌就推出了人臉識別系統FaceNet，官方號稱是迄今為止最精確的人臉識別技術。準確率近乎百分之百。而微軟公司的Face API，主要提供用於檢測、識別及分析影象中人臉內容的演算法。此外，更多的AI相關細分領域的創業公司還在不斷的誕生。
一方面，諸多AI技術公司，像百度一樣，都選擇了搭建了開放生態。包括FB，Google，亞馬遜等在人臉識別的開放力度也越來越大。目前歐美的人臉識別開放技術主要包括亞馬遜的 Rekognition、谷歌雲 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微軟 Face API。
但另一方面，彼此之間的競爭也越來越激烈。谷歌對亞馬遜就曾經公開批評過對方的人臉識別技術和雲服務，稱“與其他一些公司不同，谷歌雲在解決重要的技術和政策問題之前，選擇不提供通用的面部識別API（應用軟體開發介面）。”
正如投資銀行Avendus Capital US的QuattroportePuneet Shivam說，“AI的領導者將成為歷史上最強大的公司。”但同時，所有的AI公司都面臨著兩個現實問題：大規模落地和商業化應用，同時短期之內不會有規模化的商業化回報。AI之戰，道路曲折漫長，但又值得期待。