著名科技评论杂志MIT Technology Review（中文：《麻省理工科技评论》，简称：MIT TR）首次中美两国同步发布了年度“全球十大突破性技术”榜单。

2017全球十大突破性技术榜单

强化学习(Reinforcement Learning)

360°自拍(The 360-Degree Selfie)

基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)

细胞图谱(The Cell Atlas)

自动驾驶货车(Self-DrivingTrucks)

刷脸支付(Paying with Your Face)

太阳能热光伏电池(Hot Solar Cells)

实用型量子计算机(Practical Quantum Computers)

治愈瘫痪(Reversing Paralysis)

僵尸物联网(Botnets of Things)

不难看出，人工智能领域的相关技术占了很大比例。如此高占比也是意料之中的。今天小智以“刷脸支付”这一项突破性技术聊聊，其背后的商业模式、生态系统。本次刷脸支付上榜的公司有：科大讯飞、旷视科技（Face++）、百度和阿里巴巴四家中国企业。旷视最近势头很猛，媒体曝光率颇高。四家公司里，旷视是专做人脸这块的垂直型公司，就从它开始聊聊。

旷视（Face++）AI+行业，人脸刚需开天辟地

作为一个垂直领域科技发家的公司，旷视的三位合伙人都是技术出身。当时印奇在公司初期就找到市场、行业的痛点，打造人脸技术的刚需市场。这一点值得很多公司反思，技术本身的壁垒会不断被削弱甚至消失。在这种情况下，如何更好的将技术对接到不同的市场细分领域，显得尤为重要。

最初，旷视也是想走ToC模式，还做了三款产品：一款用于刷脸解锁屏幕；一款看面相的面相大师；还有一款是自动服饰推荐。但实际效果不如预期，事实证明还没真正接地气到消费者层面的产品属性很难成气候。也正因为如此，旷视放弃了ToC产品，转而定位ToB。关于自己未来几年的商业模式，旷视目前还算是清晰：赋能行业用户和企业级用户实现智能化升级。行业市场无疑是座金山，大家都拿个铲子挖点金子回去。所以，竞争的激烈程度可想而知。

旷视可能更对标其余几家未上榜的人脸技术公司，像格灵深瞳、云从、商汤、依图、海鑫等等。这几家也是将大部分市场精力放在了ToB领域：安保、金融、教育……既然入选榜单，旷视也是有自己的套路，根据“技术-产品-数据”的商业闭环树立核心技术壁垒，通过产品化向金融、安防、地产、零售等多个行业输出端到端的整体解决方案。顺便，人家还玩了个跨界营销，春节7天乐的时候，上了《天天向上》综艺节目，秀了一把人脸识别。知名度，有了！不过，人脸只能是人工智能圈子里的一小部分，真要想打造人工智能整体解决方案，回应客户脑洞大开的需求，也许还需要点推动力。

科大讯飞人脸技术整体解决方案打包

众所周知，科大讯飞以语音起家，这次人脸识别技术入选颇感意外。虽然讯飞主推语音相关技术，此外还有AIUI这种人工智能交互界面。不知各位有没有注意到，讯飞在很多整体解决方案中加入了人脸识别这项技术。

据小智了解，跟很多公司一样，人脸识别技术在讯飞内部已经应用。上班打卡就是采用了“声纹+人脸”融合认证的方式，除此之外，在教育、智慧城市、社会管理、公共安全以及金融等领域，也有人脸技术融汇贯中。如果单看市场领域，这不是讯飞所熟悉的ToB领域吗？正如前文提到的，人脸是作为附加功能融入整体解决方案中的，这不仅避免了过分倚重人脸技术的识别性能，同时也能真正给到行业领域最全面的方案。

百度 人脸识别在玩商业化

百度图像技术是基于深度学习算法，可以智能识别图像中的文字内容和含义、分析人脸图像以及检测图片色情度的人工智能技术。百度图像技术分为文字识别、人脸识别、黄反识别等。作为百度图像识别的核心技术，人脸识别可以实现人脸检测、人脸对比、人脸查找，并已应用于百度魔图、百度网盘、百度识图等产品中。

近年来，百度将人工智能战略确立为公司核心战略，此次百度及其研发的人脸识别技术是其人工智能战略下的成果体现。据林元庆介绍称，百度人脸识别商业化有四大方向。第一个是闸机的情况，就是1：N的高精度识别；第二个大方向是交通，简单来说交通就是铁路、机场；第三个大方向是银行，现在百度钱包等等很多业务都上线，像泰康公司的身份认证也已经上线；第四个大方向是手机，这跟普通用户生活非常密切相关。

阿里巴巴 场景秀场赚足眼球引发剁手狂潮

阿里使用的扫图找物的功能一直深受大家的欢迎。看到喜欢的东西，拍个图网上扫扫，几秒就能给出好几家网店同款。单这一个应用场景就已经让很多剁手党刹不住车了。

更早一点，支付宝在2015年就开始引用人脸识别技术用于用户登录、实名认证、找回密码、支付风险校验等场景应用，经历好几年的技术革新也算是成熟。

也就在MIT TR发布技术榜单前夕，苹果公司以200万美金收购了以色列的创业公司Realface。无独有偶，这家公司的研究核心就是人脸识别，能够在使用手机和电脑的时候通过人脸识别轻松安全获得认证，而无需额外输入密码。值得一提的是Realface采用独家技术，支持快速学习人脸特征，并大幅加速人脸识别速度。

当然，除了人脸识别技术，图像识别可能将是各家人脸技术公司的重点。就最近的科技报道来看，有关图像方面的技术不断出新：类似Google恢复马赛克图像技术、图像不全技术等等。类似的技术发布足以证明，人工智能浪潮下，任何一个对外交互的接口都大有文章：语音、图像、人脸等等。至于图像识别能在哪些应用场景发挥用途，其实已经有不少案例。比如，前段时间腾讯优图通过图像识别技术分析出95后最喜爱的95°黑，并且在纽约时装周办了场AI+时尚走秀。所以，图像识别市场还是很乐观的。