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第四次工業(yè)革命下所誕生的技術及形式，不斷地向人類及社會賦能。

像AI、大數(shù)據(jù)、自動駕駛、云計算這些，都在賦予我們高效便捷的生活。

作為誕生于工業(yè)4.0下的AI識別技術，已經應用到了社會各領域，例如在語言翻譯、面部識別等多個社會活動中，都能夠看到AI識別的參與。

近日，專注于步態(tài)識別的AI識別公司銀河水滴，完成近3億元B輪融資。

目前，AI識別技術已經常用于各類身份認證場景，最為常見的莫過于人臉識別、指紋、虹膜等等，不過，

相較于這些識別技術，步態(tài)識別作為近年來的新AI技術方向，不斷受到外界的關注。

那么，步態(tài)識別技術到底是什么？隨著人臉識別、指紋等AI技術得到廣泛運用，作為新型技術的步態(tài)識別，能否同樣得到廣泛運用？

“視頻新基建”下的新技術

想要弄明白AI識別技術是什么之前，先要了解什么是AI識別技術。

AI識別技術是指通過計算機、照相機、掃描儀等設備，自動獲取并識別出目標指令、數(shù)據(jù)等信息的技術手段，像是條形碼識別、智能卡技術、聲音識別技術、靜脈識別都屬于AI識別技術。

而根據(jù)識別對象是否具有生命特征，AI識別技術主要可以分為兩類：有生命識別和無生命識別。目前，人臉識別、指紋、虹膜等識別技術都是有生命特征識別，包括接下來所說的步態(tài)識別。

步態(tài)識別是指通過身體體型和行走姿態(tài)來實現(xiàn)自動身份識別的一種技術手段，是一項融合計算機視覺、模式識別與視頻／圖像序列處理的AI技術。

簡單點來說，通過視頻及攝像頭等專業(yè)設備，對人的身體體型及走路的姿態(tài)，做到自動識別，本質上是同人臉識別、指紋、虹膜等等AI技術的工作原理相同，只不過識別的類型不同。

近些年，隨著AI技術的發(fā)展及成熟，國家相關部門對步態(tài)識別技術的興趣正在快速增長，尤其是今年以來，發(fā)布數(shù)項有關步態(tài)識別技術數(shù)項公告和規(guī)定，給予其支持的態(tài)度。今年7月，《信息安全技術 步態(tài)識別數(shù)據(jù)安全要求（征求意見稿）》試點在京啟動，加速步態(tài)識別技術的場景落地及應用。

國家相關部門之所以，將步態(tài)識別技術的重視程度提升至如此層面，一部分原因在于其應用場景的不同，相較于人臉識別、指紋及虹膜等識別技術，步態(tài)識別技術的應用場景更偏向于智能安防、智慧醫(yī)療、智慧交通、工業(yè)檢測、智能家居等專業(yè)領域，特別是從智能安防的角度，步態(tài)識別作為動態(tài)識別，相較傳統(tǒng)生物識別技術更加穩(wěn)定，具有更高級別的防偽性，只要人進行移動就可以準確記錄并識別目標的特征并進行追蹤，對于公安、交通部門來說，具有更特殊的意義。

其次，步態(tài)識別技術的距離上限更高，擺脫了傳統(tǒng)生物識別技術對于鏡頭距離的需求。目前，業(yè)內領先的步態(tài)識別技術，在普通環(huán)境下識別距離可達50米，在更專業(yè)的設備下識別距離甚至可達100米，能夠實現(xiàn)360度全方位識別。

而目前市場上遠距離的虹膜識別技術，距離上限僅在2-3米；人臉識別的距離上限也就在20米左右，無法和步態(tài)識別相比。

目前，銀河水滴、大華股份、盈力科技等，已經實現(xiàn)了部分產品的落地。此前，銀河水滴上線了步態(tài)識別系列產品和解決方案，“水滴神鑒”，步態(tài)識別、步態(tài)智能盒子等；盈力科技也上線了盈力云，功能包含步態(tài)識別。

步態(tài)識別：“理想”中的那些“現(xiàn)實”

與人臉識別、指紋、虹膜等AI識別技術相同的是，步態(tài)識別技術對算法、訓練庫和對象同樣有著較高的要求，特別是在算法和軟件上，由于步態(tài)識別技術的距離以及識別目標相對寬松，會要求其擁有更高的準確度以及辨別性。

這背后與訓練底庫脫不開關系，人臉、指紋等識別技術能夠率先落地，和訓練方法和對象密切相關，這些特征的訓練底庫是以圖像訓練為主，手機等終端設備的快速發(fā)展讓獲取圖像/指紋極為普遍，樣本量巨大，但步態(tài)識別只能通過視頻識別，訓練底庫的訓練方法和對象多是通過算法對視頻進行解析和計算，背后的工作量更為巨大。

目前，市場上一款步態(tài)識別技術的初步形成，至少是基于百萬級的訓練庫之上，而成熟可應用的技術至少是要達到超百萬級別的訓練量，這也是很多企業(yè)望而生畏的關鍵，對算法、訓練庫的要求過高，使得這項技術的壁壘過高，當前這項技術僅掌握在銀河水滴、大華股份、盈力等少數(shù)廠商手里，整體技術存在高度集中的現(xiàn)象。

另外，盡管目前國家工信部、公安部等相關部門都在大力推進步態(tài)識別的落地，但從市場競爭格局來看卻不利于步態(tài)識別的發(fā)展。

公開數(shù)據(jù)顯示，目前生物識別技術市場結構中，指紋識別占比達到58%，人臉識別占比為 18%，虹膜識別占比 7%，此外掌紋識別以及聲音識別分別占比 7%及 5%，也就是說步態(tài)、靜脈、聲紋等新型識別技術共分不到5%的市場份額，步態(tài)識別的發(fā)展空間較小。

而且，從當前的市場環(huán)境來看，人臉識別無疑是現(xiàn)在資本及市場最熱門的“寵兒”，預計今年，人臉識別市場規(guī)模將達到530億元，復合增長率達到53%，國內外市場都在大力普及人臉識別的應用，進一步壓縮了其他AI識別技術的市場空間。

最后，由于步態(tài)識別技術的載體，同樣是攝像頭或是掃描設備，那么，就會同人臉識別、虹膜這些面臨同樣一個問題。

即便步態(tài)識別技術再先進、成熟，但硬件及載體處于落后階段，其識別效果也會大打折扣，這也是現(xiàn)在很多步態(tài)識別技術，對攝像頭等掃描設備的清晰度有著較高要求的關鍵所在。另外，由于步態(tài)識別的“非強迫性”特性，還會受到天氣、人物著裝、人物角度等影響，同樣會降低識別的精準度。

技術和產品的落地，終歸不是一帆風順，對于步態(tài)識別技術來說，這也是必須經歷的階段，從小到大、從缺陷到完善，都是需要步態(tài)識別下的企業(yè)去一一解決。

行業(yè)遠未到商業(yè)化考量階段

一款產品、技術的研發(fā)或應用，最終目的都是為了商業(yè)化落地，對于步態(tài)識別技術來說，也不例外。那么，在當前情形下，步態(tài)識別技術要想實現(xiàn)商業(yè)化落地，還需要完善哪些方面？

一方面，解決技術本身所帶來的識別缺陷。目前，盡管部分步態(tài)識別頭部企業(yè)的試驗識別率已經超過了90%，但從整體上來看，步態(tài)識別作為剛起步的技術, 受天氣、場景、目標等特殊性的影響，試驗識別率只有80%，其可靠性不如人臉識別技術，目前，人臉識別技術的普遍識別率已經達到了98%以上，擁有領先算法及軟件的人臉識別技術，識別率甚至超過99%。

對于步態(tài)識別技術來說，通過加強對步態(tài)識別軟件、算法的開發(fā)以及訓練底庫的完善，包括增加對數(shù)千路高清攝像頭的并發(fā)量，以及提升產品芯片的算力，來降低這種識別缺陷幾率的出現(xiàn)。除此之外，步態(tài)識別還需要建立龐大的貼近實際場景的步態(tài)數(shù)據(jù)庫，包括各種形式的行走姿態(tài)以及不同體型的身形數(shù)據(jù)收等等，加強與攝像頭收集的步態(tài)數(shù)據(jù)的同步對比，保證對比和識別的準確性。

其次，就是通過頭部企業(yè)的算法的成熟及訓練底庫、步態(tài)數(shù)據(jù)庫的完善，逐步削弱行業(yè)技術壁壘，降低中小企業(yè)的準入門檻。相比其他生物識別技術，由于步態(tài)識別的技術特殊性，使得其技術壁壘較高，企業(yè)及行業(yè)需要不斷通過研發(fā)支出，來攻克技術壁壘，高昂的研發(fā)費用讓很多廠商望而卻步。

頭部企業(yè)對步態(tài)識別技術的部分算法及訓練底庫、數(shù)據(jù)庫的開放，一定程度上能夠降低中小企業(yè)的技術研發(fā)壁壘，減少中小企業(yè)在這一過程中的研發(fā)費用支出，加快步態(tài)識別技術在行業(yè)之間的整體普及。

另一方面，要解決的就是實用性的問題，簡單點來說就是應用場景是否廣泛，實用性是商業(yè)化落地的關鍵一步。對于任何一個技術或是產品來說，實用性的強與弱，往往就決定了能否在商業(yè)化的落地上走的更遠，就目前應用場景以及實用性來看，步態(tài)識別技術的應用場景更多是B端場景中，而人臉識別、指紋等則更貼近于C端用戶。

對于步態(tài)識別企業(yè)來說，或許可以繼續(xù)加強在B端應用場景的開拓，包括港口、物流中心等大型應用場景的應用，以及運用步態(tài)識別技術開發(fā)更多貼近C端用戶的產品，比如說智能鞋墊等等，增強步態(tài)識別技術在不同場景的運用，同時，提升市場整體的認可度及步態(tài)識別技術認知的普及，也是提升商業(yè)化落地的因素之一。

受制于步態(tài)識別技術的特殊性，及應用場景的短缺性，短時間內或許并不能像人臉識別、指紋、虹膜那樣運用得如此廣泛。但能夠明確一點的是，隨著國家相關部門支持力度的加大、技術的不斷完善成熟，步態(tài)識別技術或許與當初的指紋、人臉識別一樣，能夠賦能到整個人類及社會，帶來高效便捷的生活。

文章來源：新工業(yè)洞察

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