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触控感测相关技术文章人脸识别技术告别纯粹的软件算法，成为产业链完善建设的综合生态
人脸识别是基于个人脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。在20世纪60年代，便已经开始了最初的人脸识别研究，初级应用阶段则是在20世纪90年代后期。
中国人脸识别初创企业集中成立于2010年以后，得益于深度学习算法、强大GPU算力支撑和大规模人脸数据库在2014年之后的突破，使人脸识别技术取得了跨越发展，人脸识别技术开始从理论走向应用。伴随人脸识别技术的高度成熟，2018年成为人脸识别大规模商业落地应用的重要节点，人脸识别真正在安防、金融、交通、教育等领域得到广泛应用，意味着“刷脸”时代的到来。
然而，各领域对人脸识别应用需求的差异，以及行业开发渗透过程中的渠道建设和应用实施，都将对人脸识别的商业落地程度造成不同影响。因此，对于人脸识别初创企业来说，人脸识别发展不再是纯粹的软件算法研究升级，而是产业链完善建设的综合生态。
自主芯片，打通上游
从根源上来看，人脸识别属于计算机视觉，而计算机视觉在人工智能产业结构中，位于软件算法层，这就意味着人脸识别技术想要应用落地，还离不开基础硬件层的支持，这其中最直观也是最核心的便是智能芯片。
今年十月初，美国将中国计算机视觉初创公司纳入实体清单。从美国意图来看，不单单是在经济上阻碍中国人工智能产业发展，而是从底层的芯片技术上对中国计算机视觉应用发展进行制约。
虽然商汤科技和旷视科技等相关企业在第一时间对美国这一做法表示强烈抗议，并采取相关的应急预案。但不可否认的是，美国基础芯片技术在全球都处于领先优势，并且中国在短期内难以赶超，因此这一做法确实能够击中中国人脸识别企业发展的软肋。同时，即便有国内芯片供应商供货，人脸识别企业也要面临芯片价格的随时调整，供货成本过高影响企业利润，芯片搭载兼容性无法满足识别技术的快速迭代等问题。
