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To C人脸识别公司们应该想想,有哪些钱不该你赚?

文丨张丽娟

来源丨投中网

没有胜诉的胜诉

“中国人脸识别第一案”有了审判结果。

一年前,因不忿野生动物世界强制游客刷脸,浙江理工大学特聘副教授郭兵前往法院起诉;一年后,一审判决结果公布:郭兵自己的人脸信息被删除。但是,野生动物世界依然沿用仅能通过人脸识别入园的格式条款。

郭兵决定继续上诉,因为在他看来,这场诉讼更像“没有胜诉的胜诉”,因为强制刷脸的情况没有任何的改善。

这并不是孤例。近年来随着人脸识别逐步活跃于安防、支付领域,不管愿不愿意接受,我们都正在快速进入一个“全民刷脸”的时代。而这也带来了人脸信息滥用的隐患。

从此前的“去看房没戴头盔,或许会损失三十万”,房企通过人脸识别系统对不同渠道客户给出的不同价格,再到近期东莞某公厕取厕纸竟然需要人脸识别,再到各地多个小区强制要求人脸识别进小区,不配合就要离开……

据App专项治理工作组等组织发布的《人脸识别应用公众调研报告(2020)》显示,有九成以上的受访者表示使用过人脸识别,其中六成认为人脸识别技术有滥用趋势,有三成受访者表示已因为人脸信息泄露、滥用而遭受到隐私或财产损失。

同步而来的是相关监管越来越严。

7月,《数据安全法(草案)》全文出炉,10月,《个人信息保护法(草案)》全文对外,再到12月初,《天津市社会信用条例》通过表决,以及南京、杭州等等,从国家层面到全国各地,针对人脸信息识别的法律法规不断出台,滥用的情况一路被踩急刹车。

有业内专家指出,对于相关企业来说,这意味着如果其想要采集人脸等生物识别信息,将处于史上最严的规范管理范围内。

显然,这正中产业靶心。我据此去问询了数家头部AI图像识别公司的反馈,无一例外,三缄其口。

但在采访过程中,有个洞察明确浮现了出来:“史上最严”的人脸信息管理法案出台后,市场上的技术公司必然会出现分化,大公司天然在政策面和安全性上有优势,而提供人脸技术的中小技术企业——尤其是服务to C场景的技术公司——毫无疑问将迎来苦日子。

这肯定不是无来由的结果,当用户发现连上厕所、拿厕纸都被要求刷脸的时候,to C人脸识别公司是不是应该坐下来,好好想想“哪些钱不该你赚”的问题了?

收紧之后,合规迫在眉睫

这些层出不穷的热点事件出现,一家人脸识别公司的人士用一种常见的“技术中立”观念跟我阐述了看法。

他认为,“新技术的发展总是伴随着野蛮生长,有的人或企业也会将技术用在不当的地方谋取利益,这是不可避免的。比如大数据杀熟,人脸识别只是一个入口,没有人脸识别,杀熟也一直存在。”

但现实总有其另一面。现有的AI应用都过于依赖数据,谁拥有的数据越多、质量越好,谁做出来的效果就越好,甚至很多场景没有数据支撑都没法启动,这样一来,大家自然想着怎样获取更多数据,而一旦数据被拿出来流通,甚至被明码标价,就不可避免地会出现安全问题。

毕竟相关数据显示,截止今年10月,在中国,人脸识别相关企业已突破1万家,且随着国内智慧城市、智慧社区等项目深入发展,预计未来五年人脸识别市场规模将保持20%以上的增长速度,且将达到千亿以上甚至万亿的规模。单单海康威视一家巨头,其2019年总营收就已达到了576.68亿元。

只不过,当下,随着法律法规等监管的不断加强,显然,只有符合规范的企业,才会更加收益,以及收获之后的市场蛋糕。反过头来看“中国人脸识别第一案”,其依然支持删除郭兵办理指纹年卡时提交的包括照片在内的面部特征信息,这其中释放的信号已经很明显了:虽然不会把产业发展的路径卡死,但监督管理必须要强化。

相关的图像识别初创公司的从业人员就直接告诉投中网,“在这个过程中,随着优胜劣汰的机制发挥作用,更规范更优秀的产业和企业就会脱颖而出,法规的出台一定会让一批单纯的图像识别企业倒掉,它会倒逼人工智能企业从技术到理念全面转型升级,核心技术和业务模式越单一的企业就会受到冲击越大。”

从投资的角度,第一步就要设置底线,蓝驰创投合伙人陈维广就告诉我,“我们不投那些卖数据的,我们投资企业,都会先跟他说明不能卖数据。”

“我们投资的大数据企业,大部分都是帮助客户建数据模型,投的时候要了解了其盈利模型,要么靠帮客户建数据模型,或者使用数据去做投放,就是不能卖数据。”陈维广说。

一位专注科技领域的律师也告诉投中网,随着监管日渐严格,对于中小创业企业就会有非常大的挑战,其生存可能就面临着严峻的问题,“越来越多案件被大众认知,监管力度越来越大,企业就越来越需要合规,有可能会造成强者愈强、弱者愈弱的竞争态势。”

对此,用清华大学法学教授劳东燕接受《人物》采访的话来说,就是“安全问题有短板效应,互联网时代的特点是,问题不会出在安防水平最高的地方,而是出在水平最低能力最差的地方。多组织、多中心地收集信息,比单一中心的收集,风险要更大。”

在分化中不断成熟的市场

中国科学院院士张钹在最近演讲中提及,“很多AI企业估值100亿,销量还不到1 亿,大体上所有销量跟估值比不到10%,也就是说他没赚钱,根源在哪儿?就在于算法和数据的不安全性。这也就造成我们现在企业为什么难以做大做强,很难,你要做大必须扩大你的应用产品,你要做强必须非常安全。”

随着合规要求越来越高,整体人脸识别相关的企业也会出现分化。

某头部机构投资人告诉投中网,随着安全性限制越来越高,合规约束越来越严,所有相关公司在做应用的时候,都需要考虑合规问题,这样一来,因为大公司具备更好的资金实力,可以抽出人手专门做合规,以确保自己的数据不会出现问题,踩红线的可能性会相对较小,市场地位会变得更加稳固。

而对于中小企业来说,初期需要野蛮生长,需要生存,为了活下去飞速成长,可能触犯红线的概率相对较大,反而陷入恶性循环;

除此之外,因为人脸识别目前涉及到更多的是安防、支付等To B、ToG的业务层面,相对比较规范,所以不太会受影响,而这些客户也已经大部分被大公司收入了囊中。而一些小公司也可以触及的2C的领域,比如零售行业,则会因为安全问题受到影响较大。

“比如,在搭建一些智慧写字楼等场景时,客户也需要考虑更全面的解决方案,比如人脸+门禁卡+指纹等,让用户有更多自主选择的权利。这其实就变相提高了成本,一定程度上延缓这一块业务的发展速度。”从业者对投中网这样补充说道。

相关投资人也提醒道,随着CV四小龙、云天励飞等一批人脸识别头部公司不断冲刺上市,上市之后其也可以反过来参与立法以及行业标准,也为其行业地位巩固起到了一定作用。

“头部企业总是能最先参与到国家标准、行业规范的起草与建议中去,比大众更了解未来法规趋势。”某头部公司的从业人员如此说道。

当然,相关投资人也提到,随着法规的越来越多,说明行业已经从野蛮生长的阶段步入到了成熟阶段,因为没有行业就不会制定法规,这对整体行业来说,某种程度上也是一件好事。

中科创星投资合伙人林佳亮也指出,技术在单一维度上不能解决所有的问题,随着监管逐渐严格,解决了技术之外的制约因素,技术带给生活的便利性才会更加凸显出来。

“当然,随着发展,一定会有不同的人做不同的事,比如大公司会更多沉淀基础设施层面的技术,而小公司可以深入到细分赛道,解决应用层问题。大公司和小公司可以用并购的方式维系平衡发展。”林佳亮说道。

“加入了对安全的监管,肯定会抬高行业的成本,这对小公司的压力肯定会更大。中长期来看,行业规模会更大,也会实现有序发展,整个行业的体量会快速增大。”

初创公司瑞莱智慧也指出,“安全事件的不断曝光,以及监管的不断施压,对于AI企业而言,未来会需要尽快补齐安全短板,对于一部分没有底层技术积累,没有能力去做安全部署的企业,他们会面临被淘汰的风险;对于有安全实力的企业,他们能更快的脱颖而出。而如果哪家企业可以做出针对性的产品或接近方案,就相当于在现有的红海之中找到了一片蓝海。”

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