WISE 2019超级进化者大会

以下为嘉宾演讲实录：

瑞为是一家典型的人脸识别公司，从2012年成立以来，七年时间我们都在AI领域心无旁鹜，基本只做与人相关的检测、跟踪、分析与识别算法的研究，围绕人脸识别技术做了很多行业的应用落地。但是，瑞为也是一家非典型的人脸识别公司，上一次像这样标题鲜明地讲人脸识别是在2016年前，16年后我们公司想的、做的、讲的更多是围绕行业赋能与价值落地，努力理解行业，挖掘行业痛点，并应用我们技术和产品去解决它。

今天，我想重新再讲人脸识别技术，并不是为了讲人脸识别技术有多厉害，瑞为有多优秀。而是想要借助这七年的实践，我们参与人脸识别商业落地的过程，来总结、思考人脸识别落地场景的演进路径。

在2012年前，大家已经能看到人脸识别的一些应用，比如考勤机、门禁机等，虽然还很不成熟，但随着技术的提升，相关应用也越来越多，从不同的着眼点来解决一些生活中的问题或带来一些便利。这些我们认为是人脸识别在单“点”上的应用。

这两年，我们逐步发现人脸识别技术不再是一个单点的应用，而是开始进入到场景，从面的维度去解决场景闭环的问题。从技术落地的角度来看，这意味着技术开始进入到第二阶段，从点到面。

未来几年，可能是两年或四年后，人脸识别落地将演进到全连接的状态。

什么是全连接？当人脸识别技术在越来越多的场景得到价值落地时，我们日常生活中的所有场景都可以围绕人脸识别去应用、展开。人脸不仅仅局限于在某一个地方、某一个场景，而是在整个社会生活的全生命周期里，作为唯一的ID，打通场景，实现全连接。

回到当前，在面的层面上，我们来看人脸识别有哪些落地场景。

我们总结了一下，目前能够看到人脸识别技术比较好的商业落地，而且在场景上形成价值闭环的，大概有这么五个场景。

一是，以机场、口岸、车站、地铁为代表的交通枢纽场景；二是以住宅小区为代表的社区场景；三是，以科技园区、厂区、写字楼、运动场馆为代表的泛园区场景；四是以购物中心、商超百货为代表的商业地产场景；五是以展会为代表的大型活动场景，比如今天的WISE大会。

我先分享以机场为代表的交通枢纽中人脸识别的应用场景。前两年，大家可能在机场安检口看到了人脸识别的相关应用，通过人脸识别技术判断人和证件的一致性，但是，这仅仅是单点技术在某个场景环节的应用。既然进入到场景闭环，那么在机场场景人脸识别可以实现怎样的闭环？

从你进入到机场的那一刻开始，从安检、闲逛、购物到登机，所有环节都可以通过人脸识别来支撑。

以深圳宝安机场预安检闸机为例，这个闸机的作用并不只是做人的身份验证，还有做差异化分流，如果你是常旅客、信用等级足够高，会被分流到快捷通道，实现轻量化安检。即通过人脸识别技术和大数据分析技术，实现旅客的差异化安检，让安检更有针对性，大幅提升安检效率和服务质量；机场内的航班信息显示屏也将更加智能，查看航班信息时不再需要耐着性子等待航班信息的滚动，因为当你出现在显示屏前，你第一时间看到的就是你的航班信息，同时还有到登机口路线导航；在登机环节，不再需要登机牌，直接刷脸登机。

机场这个场景，我们有很深的体会，因为瑞为在这个场景上打磨了三年多的产品和解决方案，也已经成为国内智慧机场领域绝对领先的厂商。在国内已经上线的人脸识别系统机场里，瑞为就占了三分之一，其中包括很多一线城市，比如上面提及的深圳宝安机场预安检，北京首都国际机场T1、T2、T3航站楼的安检口、登机口，以及即将开通的亚洲最大机场—大兴国际机场也将采用瑞为产品。

第二个场景是园区、社区，这是跟每个人日常生活更息息相关的场景。不管是住的小区，还是上班的写字楼，人脸识别开始成为一个常见的通行手段。越来越多的小区和写字楼、工业园区已经实现不需要ID卡，靠一张脸进出园区、写字楼、办公室。人脸识别在园区/社区的场景闭环，当然不仅仅体现在通行的便利，人脸识别还可以进一步提升园区的安全，比如人员轨迹分析和黑名单布控等安防应用。除此之外，结合数据分析技术，通过数据的研判，还可以提前发现一些异常事件。

譬如，发现8楼的张奶奶有三天没有下楼了，有一个陌生人连续三天混进小区并且在3栋楼下逗留等等，发现这些异常行为就直接通知物业去排查，避免意外的发生，这就是智能防护的一种直观体现。

因此人脸识别技术对园区和小区的价值提升，不仅仅是一个便利的通行方式，而是将安防从人防、计防，进一步提升到现在基于AI的智防，这是最本质的价值提升。

还有一个场景是智能零售。熟悉瑞为的人知道，智慧零售一直是瑞为深耕的一个领域，也是这个领域的领导厂商，从2014年瑞为就开始做智慧零售，将人脸识别技术引入到线下传统零售。

前几年，我们主要是将人脸识别技术用在鞋服、珠宝、3C这些品牌连锁门店做门店数字化和智能化。但我们发现了一个问题，虽然我们已经做了2万多家门店，却始终感觉没有找到商业价值的闭环，原因在于这些门店在空间上是分散的。空间的分散会导致即便在云端每天汇聚四百万客户数据，但是这数据能产生的价值闭环并不深。比如，同样是七匹狼的顾客，北京七匹狼的顾客和潍坊七匹狼的顾客，在云端很难发生数据的碰撞。为此，我们用了一年多时间去思考和研究针对商业中心的价值闭环，因为商业中心本身就是一个在空间上相对封闭的商业场景，数据天然具备很强的碰撞性。

在商业中心里，人脸识别的应用绝不仅仅是实现刷脸支付，更重要的是对顾客的感知，包括用户画像和行为分析，逛了什么门店，关注了什么商品，买了什么商品等等，基于这些基础数据，可以进一步分析每一个门店的客户贡献度以及和门店的关联度，帮助购物中心优化门店结构，此外，通过人脸与线上ID的关联，还可进一步帮助购物中心实现精准营销。

营销活动是人脸识别的另一个有价值闭环的应用场景，特别对于大型展会，刷脸入场不仅可以提升进场的便捷度，还可有效提升展会现场的安全保证。场内通过人脸识别还可实时分析每一个展位、展台的活动效果，颗粒度可以细到每一个参展产品以及每一个观展人员，还可以自动记录、跟踪每一位意向客户。针对这个场景，瑞为有个专门的解决方案，叫营客邦，在今年的华为生态伙伴大会上应用，取得了非常好的效果和反响。

我们经常会讲到场景，也会去思考到底什么叫场景，特别是对于AI技术来讲，找到场景并不难，但是要把技术转化为产品应用到场景，并且为场景解决问题并不能一蹴而就，甚至可能需要很长的时间。我们需要一个客户一个客户的去充分理解客户的痛点、需求，理解客户所在的行业，从而给出相应的解决方案。并且在一个客户一个客户的应用过程中，持续改进产品和解决方案，从而真正给客户带来场景化价值。

目前瑞为正处在场景化价值延伸的路上，我们会持续沿着这条路一直往前走。基于人脸识别技术，实现全场景的One ID连接，最终实现One Face，One ID，One World。这就是我今天的分享，谢谢！