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提到面部识别技术，很多人一定不会感到陌生，支付宝、微信这些日常使用的 APP 都具有人脸识别功能，在支付界面就可以设置人脸识别支付。而通常提到的面部识别技术，一般专指人脸识别技术。就在近日，旷视科技公布了“狗脸识别”的技术专利，把面部识别技术的应用扩展到宠物领域。
在人脸识别技术日渐成熟的情况下，“狗脸识别”技术研发起来自然也是得心应手。而旷视科技研发的狗脸识别技术，则是为了增加 AI 识别技术在更多场景的应用。
一直以来，AI 领域发展势头迅猛，但应用场景有待开发、商业化滞后的现状一直没有得到改善。旷视科技扩展 AI 技术应用则不仅可以开拓新的市场，也能推动 AI 领域的商业化进程。
在面部识别领域，旷视科技在业内已经处于领先地位。之所以能够取得这样的成就，跟旷视科技 Face++平台的强大 AI 研发力分不开
Face++成就面部识别技术大牛
旷视科技风靡人脸识别领域，依赖的正是 Face++技术，在 106/83 多点识别、多场景复杂识别、不受光线影响等多方面的技术优势。2011 年开始，旷视科技就把 AI 技术放在核心位置，而这也直接促成了它在视觉识别技术业内领先的地位。
在产品技术方面，旷视科技的 Face++在人脸识别、人体识别、SDK 技术等多技术领域，已经比较成熟。作为新一代的云端视觉平台，Face++为用户提供世界领先的人脸检测、面部识别、面部分析的视觉服务，在地铁闸道、监控识别等多个领域广泛应用。但和百度 AI 人脸识别以及腾讯优图相比，旷视科技的 AI 识别技术更加精确，因而更受市场好评。
在业务布局方面，旷视科技在金融、营销、教育、手机、汽车等多领域都有广泛布局，并且其产品还实现了安防、物联、零售等行业技术、方案的落地。相比之下，百度的 AI 人脸识别产品更偏向于多方面的应用场景和用户体验，腾讯则更为注重 QQ、企鹅 FM 的生态整合。
从三家的对比不难看出，在人脸识别技术上，旷视科技在人脸识别技术的优势更为明显。
Face++人脸识别技术领先，旷视科技自然想将其向多个应用场景扩展，宠物市场的热火，让旷视科技看到了其应用前景。这种情况下，围绕“狗脸识别”技术做应用也就水到渠成。
加码“狗脸识别”
在 AI 识别技术的支持下，宠物保险、失主寻找等方面业务得以实现。而旷视科技“狗脸识别”技术高达 95%的识别率，等同于给每只宠物狗颁发了一张独一无二的“身份证”，为业务端的应用提供了强有力的保障。
而旷视科技加码 AI 技术应用布局的背后，也有些许的无奈。AI 技术积累广泛，但其应用场景急需开发、市场竞争激烈成 AI 企业普遍面临的难题。在 AI 领域，AI 技术的应用领域非常广泛，但诸多领域的技术应用开发却相对滞后，现有的应用产品不足满足市场的需要，亟待实现新的创新。毕竟，在较为成熟市场，市场竞争则更为激烈。
例如智能物流行业，除极智嘉、海康威视、快仓等新兴科技企业外，阿里、京东等电商巨头也加入赛道争夺市场。这种情况下，旷视科技扩展 AI 技术的场景应用就成了必然。
随着 AI 市场竞争愈演愈烈，旷视科技也会面临更大的压力。这样的情形下，AI 技术多元化布局似乎成为旷视科技最好的的选择。
不只是“狗脸识别”
2019 年，旷视科技的 AI 应用布局，则从城市管理、物流、零售等行业，升级为城市大脑、供应链大脑、个人生活大脑的综合业务群，来推动应用落地。这次战略布局的升级，让旷视科技的 AI 技术的应用场景提升了一个档次。
而旷视科技布局升级的背后，是来自市场和自身的双重压力。除市场竞争压力外，财务方面的压力也让旷视科技不得不探索新的市场。2019 年上半年，旷视科技的亏损达到 52 亿元。业绩承压下，任何 AI 技术变现的渠道都成了旷视科技必须紧紧抓住的机会。
从 AI 技术的发展和商业化两个方面来看，多元化布局仍将会是旷视科技未来发展的重点。一方面，多元化布局可以开拓新的市场，探索 AI 技术在新领域的应用；另一方面，新的应用场景也意味着更小的竞争压力和更高的商业收益，能为旷视科技缓解财务压力提供助力。
而旷视科技在物流机器人、狗脸识别等领域频频布局的真正原因，是其生态链存在明显缺陷。
难去的商业化隐忧
旷视科技的 B 端客户，主要是阿里、华为、蚂蚁金服、联想等行业领先企业，而 G 端则是国家公安部、招商银行、华润集团等政府部门和央国企业。在 C 端的用户群体，旷视科技的生态布局极为薄弱，几乎没有成型的 C 端应用，这也是旷视急于寻求新应用场景做开发的原因。
和旷视科技相比，腾讯的优图有着微信、QQ 等多项 APP 的流量优势，并且腾讯在支付、社交多方面的生态链已经成熟，这对优图在 C 端的推广有极大帮助，而这正是旷视科技无法企及的。
除 C 端不足外，对 G 端的高度依赖也是旷视科技生态链的另一个隐忧。2017 年旷视科技的财报中，城市建设的政务营收占比就超过了 50%。但智能交通识别、智能闸机等基础建设业务可持续性较低，基础设施建设完成后市场需求必然骤减。而 G 端需求骤减后，旷视科技的业务增长将面临很大困境。
生态链存在的隐忧，让旷世科技进一步发展受到限制。这样的情形下，多领域布局、扩展 AI 技术的应用场景自然成了旷视科技最好的选择。但旷视科技的多元化布局实际效果几何，还是一个未知数。在未来的 AI 市场，旷视科技仍面临不小的挑战。
