资本涌入但变现乏力，人脸识别行业应警惕泡沫(3)
可见，人脸识别的算法只是一个工具，能否用这个工具结合到具体的场景，然后打造出一个标准化能够落地的产品变现，这对于人脸识别创业公司是最重要的要素；而前面提到的能够盈利公司，无论海康威视还是硬件厂商都是因为离应用场景最近，他们可以以较快的速度打造出可以变现产品。所以，对于技术水平不能冲到头部，同时也不掌握关键落地产品，在获客能力又比不上行业老兵的人脸识别创业公司而言，当资本热消退以后，可能面临的是生存问题。
数据路径变现是明天吗？
数据变现是很多人脸识别创业公司说服投资人的一个理由——人脸识别公司的价值在于大数据，可以通过数据进行变现。
一位行业资深人士也告诉GPLP君，“数据是人脸识别行业所有公司都心照不宣的秘密，每一家公司都或多或少都瞅着这个领域的机会。”
然而，真的可以通过数据进行变现吗？
不可否认，数据有很高的价值。据媒体报道，在国外政府就已经探索和企业共同开发大数据的价值。2016年10月美国国家科技委员会公布的《美国国家人工智能研究和发展战略计划》中有七大战略计划，第五个就是开发用于人工智能培训及测试的公共数据集和环境。
例如，早在十几年前，加拿大就已经出现了采集大量客户数据对社会消费特征进行整体画像的企业。这些数据收集和分析企业根据广泛收集的跨行业客户信息，把全国居民细分为68个子类，并对每个子类进行画像，抽取其消费特征和潜在需求，为零售、金融、通信等各个面向消费者服务的企业所用。
在我国，政府机构、部门之间的数据是分散的，一家的人脸识别的公司可以把设备售卖到各个部门，如税务、银行、教育等，打通各个部门的数据鸿沟，然后实现最终变现。
但是过程并不容易实现，首先受制于我国通过人脸识别公司的数据采集和分析能力。
“现在，我国人脸识别发展还处于级阶段，没有那么多数据可以利用，还需经历一个大规模推广的阶段。”一位人脸识别公司负责人告诉GPLP君，“从用户数据一侧发力，估计还要约5年时间才能获得商业价值。”
又回到GPLP君在前面提到的话题，如果该人脸识别公司在获客、产品方面的水平很弱，那么它就很难进行大规模推广，又从何处获得规模化可以利用的数据呢？
鸡生蛋，蛋生鸡，但如果是恶性循环，那么数据变现也将没有明天。
另一方面，人工智能领域针对局部领域获得数据进行训练，并不是就能够获得一个全面的解决方案或者说是结果。一个好的、有价值的数据需要在全面数据搜索领域获得突破，而不是局部突破，比如，单单获得没有标注个体的人脸识别数据，价值就相对较小。(责任编辑：方向)
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