人工智能人脸识别存在哪一些壁垒

人工智能人脸识别行业壁垒

人脸识别行业（1）技术壁垒

人工智能人脸识别行业是一种新兴的、科学技术含量极高的行业。人工智能人脸识别技术具有两大特点：一是，人脸产品是先进的人工智能技术、图像处理技术、电子技术、传感技术以及计算机应用等多项尖端技术的具体应用相结合后的产物，该特点决定了人工智能人脸识别产品是技术密集、不断创新的集成系统；二是，人工智能人脸识别产品的应用环境复杂多样，并且用户对产品的可靠性、准确性和适用性要求较高。上述特点需要行业厂商对图像处理、模式识别、人工智能等多学科有深刻的理解，才能自主研发算法和大规模数据库比对等核心技术，同时对用户的业务需求有深入的理解，针对不同应用场合，积累了丰富的开发经验和技巧，才能开发出具备市场竞争力的产品。综合而言，企业不仅需拥有属于自身的核心技术和核心算法，也需拥有与人工智能人脸识别领域相关的技术才能在行业内为客户提供较多种类的服务。因此，人工智能人脸识别核心技术及相关技术成为人工智能人脸识别主要行业壁垒之一。

（2）人才壁垒

随着国家的大力支持和市场需求的增长，致力于人工智能人脸识别领域的人才也在逐年增加，但是相较于市场本身巨大的人才需求，该领域的人才仍处于较为稀缺的情形。更为重要的是人工智能人脸识别系统中的软件开发对人才的综合要求较高：

第一，对于核心算法开发人员，他们不但需要具有图像处理、模式识别、人工智能等多方面的专业知识，还要求他们具有深厚的计算机理论知识；其次，他们还必须具备较高的软件开发技能，能够胜任大型系统软件的开发任务；而且他们还必须精通人工智能人脸识别算法，能够根据用户的特定需求和应用环境，对核心算法进行个性化修改。

第二，对于专业应用开发人才，需要对公安信息化领域有长期的行业积累，能够较好地理解和发掘公安、安防等专业领域的业务需求。由于人才的招聘、培养不是一蹴而就的，并且，行业内领先企业的研发投入、研发体系、已有的技术储备能够给技术人才提供更好的发展机遇，在吸引人才及留住人才上具备明显优势。

此外，人工智能人脸识别领域的较大多数人才已经被吸引至有影响力的企业，而新进入者需进行一定的核心人才储备，周期较长。此外，由于人工智能人脸识别行业处于成长期，相关技术升级较快，能够持续给企业进行研发新技术、新产品，不断为企业产品进行升级改造的人才更为稀缺。

人脸识别行业（3）品牌壁垒

人工智能人脸识别的细分领域应用主要包括金融、教育、公安等高端领域，而高端领域的客户通常以招标的方式选择供应商。在招标过程中，企业品牌是招标方专家组考察企业实力的重要指标，具有较高品牌知名度的企业往往能够借助品牌优势占据较为有利的地位。同时，重大项目中标又进一步提升了企业的知名度，为企业开拓市场创造有利条件。因此，企业品牌对行业新进入者构成较强的行业壁垒。

（4）资金壁垒

人工智能人脸识别行业科技含量较高，所涉及的技术领域较广，企业前期为进行该领域的研发往往需要较长时间，且未来具有较大的不确定性。企业前期基本没有收入，研发周期较长，研发投入较大。在前期研发成功后，由于产品更新速度不断加快，技术水平不断提升，为提升产品竞争力，保持企业的持续发展，行业厂商需要持续投入研发资金，进行产品升级换代、拓展应用范围、开发新产品，提升产品的技术水平，改进制造工艺，以降低产品开发成本和制造成本，提升产品性价比。此外，行业的下游客户中，政府机关采购受到政府预算资金管理周期性的影响，需要供应商先期垫付部分资金。因此，企业前期投入、后期持续投入及行业特性等因素决定了企业的资金需求较高，从而构成行业壁垒。

（5）人脸库壁垒

人脸库对人工智能人脸识别领域的企业是至关重要的，尤其对提升核心算法和开发核心产品，也是起到决定性的作用，人脸库的建立需要企业人脸收集渠道的建立并长期积累。因此，人脸库也是人工智能人脸识别行业的壁垒之一。