人脸识别+互联网将颠覆传统企业消费场景
2016/12/30 09:45   虫二      关键字:识别,人脸,场景,技术      浏览量:
在机场和银行你会被要求在摄像头前摆出合适的Pose,这早就不奇怪了,支付宝的刷脸登陆和支付,大多数人也不陌生,甚至网约车司机都要刷脸上线了。

 儒勒·凡尔纳在他最被忽视的著作《一个美国记者在公元2890年的日记》中,曾经对千年后的世界做过当时看起来魔幻般神奇瑰丽的描述:那时的纽约名叫环球城,公路两边矗立着一千英尺的摩天大楼,内部使用恒温空调,气候完全由人工控制,庄稼可以在北极生长,人们乘坐时速1500公里的海底液压管道往来于各大洲,广告可以映射在云端上,新闻从木星、火星、金星转播回来,人们坐在家中就能对世界大事了然于胸。

但百年后的今天,很多想象已然变为现实。技术进步的速度甚至连段子手都跟不上了,“明明可以刷脸吃饭,却偏偏要靠才华”,生物识别技术在人工智能和大数据的支持下飞速进化,刷脸作为常见的生活场景越来越成熟了,刷脸如刷卡几乎已经是一种趋势。

人脸识别在身份验证外打开更多想象空间

在机场和银行你会被要求在摄像头前摆出合适的Pose,这早就不奇怪了,支付宝的刷脸登陆和支付,大多数人也不陌生,甚至网约车司机都要刷脸上线了。

今年10月的乌镇戏剧节上,百度还客串了一把“特邀主持人”,在上千位观众中,实时识别出不同种族、年龄样貌各异的上百位各国嘉宾,这背后是深度学习和人工智能难以想象的突破性进展,吴恩达此前在深圳IT领袖峰会上表示:百度人脸识别的错误率为0.16%,高于谷歌的0.37%,这当然支持了技术的延伸和普及。

人脸识别的难度不在于图像的获取和识别,而在于技术、逻辑以及大数据支撑下人工智能的判断,卷积神经网络的加入让人脸识别技术从严肃单一的身份验证及活体检测中摆脱出来,创造了更多好玩的场景。

最有趣的表现是人脸识别实现了年龄、性别、表情等一系列特征的获取,学会了分析当事人的特定状态,举例来说,人的日常微表情主要是7种,喜悦、愤怒、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧、中性,辅以精度极高的五官定位,系统就能够准确捕捉到互动者的喜怒哀乐。

如何让线下消费场景也“智商在线”?

传统企业玩营销往往存在断点,这是营销手段与技术的不匹配,线上高成本触达的同时,线下的互动性和娱乐性不足,难以有效进行消费全流程的整合。

在一系列场景中,人工智能实际上拥有了将人群属性、行为意图、兴趣爱好等全面数据化的能力,结合图像、人脸及语音识别,在投其所好的定向沟通基础上,就可以帮助传统企业完成品牌力的重塑和升级。

当年儒勒·凡尔纳曾经充满激情的描绘过未来广告的样子,“它每天平均收入三百万美元。由于一套巧妙的系统,一部分广告以崭新的形式传播,,这就是用云层反射作巨大的广告,大得整个地区的人都能看到。这个回廊有上千只放映机不停地向云层发射大得无边的广告,云层以彩色显示出来。”

今天的技术可以让营销的效果比凡尔纳的想象更好,它不但更精准,触达的手段和传播的介质也大大丰富了,12月23日,肯德基与百度合作的人工智能体验店在北京金融街开业,首次将围绕人工智能构建起来的诸多前沿技术全面应用到线下场景中。

首先是利用百度人脸识别技术玩起了KEMOJI表情,在获取面部信息之后识别心情,好用又好玩,最奇的是心情点餐,摄像头扫描脸部特征后会根据用户年龄、性别、形象、心情等元素,给出合适的标签,推荐匹配的肯德基套餐。在二次消费时,用户仅凭拍照即可快速识别,极速下单,再加上整合的支付环节,成为一个完整的消费闭环。好玩的场景背后是技术在流量入口推动下的强力变身。

以人脸识别为例,复杂的技术要分三步实现:首先是通过光电传感器获取到人体的面部特征,这一点在智能手机普及后变得非常容易;其次是将获取的信息数据化,最后也最重要的是算法处理后大数据比对。

一般来说,人类肉眼的识别率在97.52%,而李彦宏在百度世界大会上表示,百度人脸识别技术的成功率超过99.7%,这是进入刷脸时代的技术保障。但是人脸识别技术的进一步演进还要依赖两点。

基础是周边技术的协同效应。比如以百度大脑为核心的百度人工智能体系,依托的就是模拟神经网络,建立在数十万台服务器之上的计算能力,以及每天数十亿次的网络大数据,前端应用场景在此基础之上才是最有生命力的,比如人脸识别,比如语音能力等等。

其次是线上流量入口和线下应用场景的聚合。人脸识别技术的广泛应用取决于线上流量入口的支持,因为不论是AR构建的瑰丽场景还是刷脸以后的各种好玩应用,都依赖入口级APP的强力引流,才能与成熟的线下消费场景形成良性互动。

技术+场景的未来

互联网下半场线上和线下的界限将被打破,中国经济最重要的两股力量将在消费升级的推动下走向融合,最先迎来变革的是传统企业。

很长一段时间以来,传统企业东施效颦般的搞了不少自嗨式的无节操营销,虽然看起来热闹,对品牌却有长远伤害,而人工智能的崛起带来了另一种思路,即通过技术手段对消费者进行更精准、更多样的触达和互动。

而对互联网平台来说,与成熟线下场景的合作也是一个从量变到质变的过程,人脸识别今天的成功率超过人眼,靠的就是大量数据积累之后的自学习能力,这方面BAT各擅胜场,腾讯拼命用小程序、短视频挖掘微信的潜能,蚂蚁金服不顾一切往金融场景塞进社交元素,百度则尝试着以AR技术、人脸识别为先导,与终端消费者大玩互动,比如度秘作为智能助理,现在有一半的交互也是通过语音和图像来完成,因此创造大量线下应用场景对技术的进一步完善至关重要。

可以想象,在加入类似AR、智能语音、人脸及图像识别等前沿技术的基础上,传统企业的消费场景将发生颠覆性变化,与互联网的结合也将更紧密。

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