首页科技快讯华创资本熊伟铭：刷脸时代，谁来保护我们的脸？

华创资本熊伟铭：刷脸时代，谁来保护我们的脸？

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年03月29日 16:43

编者按：本文来自微信公众号“深燃”（ID:shenrancaijing），作者：苏琦，编辑：金玙璠，36氪经授权发布。

你知道自己一天要被人脸识别多少次吗？

手机解锁要识别，微信支付宝付钱要识别，进出地铁、写字楼、商场、机场火车站要识别，办理工商手续等也要识别……工作中生活里，我们已经被人脸识别全方位无死角包围，却没有选择的权力。

更可怕的是，你的脸随时有可能被“偷”，且一次丢失，终身危险。由于不少应用已经将人脸与姓名、身份证号、电话、住址等个人隐私信息绑定在一起，一旦泄露，身份形同裸奔。而因为人脸信息搜集“无处不在”，以及缺乏相关法律法规，地下已经滋生了一条人脸信息贩卖黑色产业链，一张脸连5毛钱都不值。

3月26日，深燃邀请到华创资本合伙人熊伟铭，在“深燃直播间”就“人脸识别的应用前景和隐私风险”这一主题进行分享，并和深燃创始人贺树龙做了对话。

人脸数据是存储在本地还是云端，数据有没有泄露的风险？作为个人独有的生物识别信息，人脸数据该由谁来保存，由谁为数据安全负责？一旦泄露，后果是否如大众想象得如此可怕？商业层面，人脸识别公司为什么赚钱这么难，未来有没有改善的可能？关于这些问题，熊伟铭都给出了答案。

运用现状：安防领域最吃香，零售企业存在数据滥用

深燃：从专业人士的视角出发，介绍一下人脸识别技术目前在哪些领域应用最广？

熊伟铭：人脸识别其实是计算机视觉的一个子集。就国内来看，安防可能是应用最广泛的领域，公民的接受度比较高。具体来说，入住酒店的人证比对、办工商手续时的认证、过机场安检等，这些都是日常生活中大家已经在用的人脸识别场景。相比之下，国外的接受度没有那么高，原因更多来自文化环境层面，而非技术。

深燃：提到安防，现在很多公共场所都运用了类似的人脸识别技术，包括“逃犯克星”张学友的演唱会等。在你的观察里，安防的广泛应用，是否与它的买单角色是付费意愿较强的政府有关？

熊伟铭：是这样的，从根本上来讲，我国政府对于安全的重视程度要高于西方国家，一个例证是，现在晚上走在街上，至少三线城市以上的街上，都不会遇到有人打劫。落实在安防上，这些硬件都是国家出钱的，而不是企业出钱，这就在中国造就了一个非常不一样的市场，也确实是一个立刻能看到交易的创业场景。

深燃：为了安全，你认为所有的户外场景都应该考虑使用人脸识别吗？

熊伟铭：说句玩笑话，政府的钱也不是无限的。从经济效益来说，更多还是要看这些高危事件集中发生的区域，可能才需要非常密集地部署这类监控设备。比如我所在的写字楼里，从开发到现在都没出现过什么问题，从安防的角度来讲，就没有什么部署的价值。要不要部署，要看所在地的安防环境，再来决定部署的密集程度。

深燃：去年受疫情影响，人脸识别相关的摄像头和门禁的应用速度不断加快，你作为专业人士是否认同这一点？除了疫情，你认为最近几年人脸识别“无处不在”的最大动力是什么？

熊伟铭：最近《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）的2021十大突破技术中，有些技术和人脸识别的功能类似，比如有报警功能。当大家把蓝牙打开的时候，蓝牙会匿名连接周围的各种设备，如果出现了新冠的高危病患，就会发出通知。从疫情监控的角度来讲，其实无所谓是不是人脸识别，大家更关心的是这个地区是不是有疫情爆发，健康宝也是一样，只是我们早已填好手机号和身份证号进行了实名。我们每天都在公开登录自己的真实身份信息，这和是不是人脸识别其实已经差别不大了。

另外，为什么要用人脸识别技术来做疫情期间的监控，更多的是因为这个技术从2015年发展到现在已经非常成熟，它“最好用”。刚才说的MIT的那些新技术，到目前为止还不是那么好用，考虑到中国的文化环境和现有的商业习惯，人脸识别是最现成的技术。在这种大规模的公共事件中，能够体现出高效。随着技术不断发展，可能会有更好的、不损伤用户体验的技术出现。

深燃：手机解锁、微信支付宝付款、登记健康码，我们每天都要刷脸几十次，但我们的数据安全吗？

熊伟铭：大家的顾虑都是非常正常的顾虑，这个顾虑也确实存在，云不是100%安全，所有的数据一旦接入了互联网设备都是有安全隐患的。过去大家可能不懂，还愿意在网上输入自己的各种信息，但网络上的数据泄露总是道高一尺魔高一丈，大公司也不一定安全，比如前几年我们看到携程的数据库泄露问题，这是永远没办法解决的，除非你不连网。

为此，我们应该推进使用权和所有权的分离，在确权这件事上不能放松。我也不知道不久的将来，我们是不是会对于数据安全的理解发生一些变化。比如它有可能泄露或被别人偷走，但别人无法使用它，无法用它获利，那就算拿到这些数据，也没有任何用处。因为不论是人脸识别还是其他的AI技术，都是信息的输入和输出，到最后都是，信息的所有权在谁那里，谁能够控制这段数字资产价值的问题。

深燃：今年315晚会主要点名批评了一些零售企业违规使用人脸识别摄像头，你认为这些门店应不应该使用这种技术？他们使用这类摄像头的最大动机，是想获得什么？

熊伟铭：我觉得这类企业用AI摄像头的一个很重要的原因，是想把业务以及消费者洞察做好，知道来的消费者是谁，是第几次来，有没有复购，买的是低货值还是高货值的商品等。

商场是一个公共场所，如果是出于安防的初衷，可以做一些人脸识别摄像头的布局，大家也能理解的。但如果是商场里的个别商家，出于营销的目的安装摄像头，还是需要跟消费者达成一个协议，在消费者走进门的时候就被通知，你处在一个公共摄像区域，你是否愿意接受，让消费者自己去选择。在消费者知情且不反对的前提下去安装，这样大家去逛商场买东西，会更放心一点。

在线上，大家都尽一切可能去模拟消费者，并形成追踪，而线下的这类工具很少，开发的企业也太少，这个行业呼唤更多的、有更好技术的AI公司能投入到零售场景中。

深燃：深燃之前也关注过将人脸识别的摄像头搬到教室的现象，你认同这种做法吗？

熊伟铭：我不建议在教室里面安人脸识别摄像头，如果单纯从学业的角度考虑，完全没必要人脸识别，学生已经很苦了，现在减负，越减越负，如果是预防安全事件，最多安一个广角摄像头。

我觉得人脸识别摄像头还是要用在真正有需要的关键领域，不是非得在所有能装的地方都装摄像头。现在我很多同事打开电脑都会把摄像头封掉，大家现在有点产生出逆反心理了，什么样的功能能帮助你提高隐私权限，我觉得没准这也是下一个商机。

深燃：在欧美国家，除了机场、火车站，在其他领域有没有普遍应用人脸识别的情况？

熊伟铭：欧美国家其实还是弱一点，这跟文化有很大的关系，美国人认为的自由就是自在，他们对于任何影响他们自在的事情都非常反感，比如说摄像头和口罩，活命都不如不戴口罩重要，优先级非常不一样。

中国人对于新科技反而是非常宽宏大量的，安全这件事情在亚洲或者在中国用户和管理者的心里是最重要的，中国以外的所有市场的安防摄像头，都比不上中国。在中国，用户非常配合先进技术在我们身上的实验，现在慢慢会有一些不同的反馈，但是在过去几年，中国用户毫无怨言地成就了这些新技术在中国的普及，也加速了这些新技术从中国走向国际市场，使得我们国家在技术维度上反而有很多优势。

深燃：人脸识别还在哪些领域比较有前景，处于待开发的状态？

熊伟铭：用户其实希望将安全延伸到家庭安全，比如美国有一家智能家居公司叫Alarm.com，做各种各样的摄像头。

另外，大家一般都不愿意用人脸来解锁商业场景，是因为对环境的信任度不够，可能就要再找更值得信任的环境，比如机场，机场是高度安防的，基本上走到哪都有镜头，所以大家心理上还是接受的。

同时，既然你已经在办理登机手续的时候刷过脸了，你是不是就可以在机场这个局域环境里，做一些基于人脸识别的、大家都认可的商业拓展，因为机场里有大量的餐饮、零售店。

泄露隐私的风险：应尽快确权、立法，制定消费者知情许可协议

深燃：人脸识别在国内的应用非常快、非常普遍，最初是从什么时候开始的，是因为应用成本低吗？

熊伟铭：2008年的时候全球经济非常糟糕，海康威视、大华股份，包括后面的东方网力，都没有VC投资。但那一年，我们为了奥运会开展了平安城市计划，随后开始大规模地推广和普及摄像头，所以我们的摄像头的成本是全世界较低的。这也是为什么海康威视这几年成为市值千亿人民币的大公司，因为他上量了。

平安城市在安防技术上正好和AI结合，一个是高铁，先把老基建修一遍，又把新基建修一遍，这两个大工程上，中国展示出非常快的执行力。这也很好地解释了，为什么我们的成本最低，是因为执行力强，如果你把它变成一个市场化的东西，可能反而不会形成今天这样的规模。

深燃：我们前面说到了很多人脸识别的应用场景，粗略分为两类，一类是为了公共安全，另外一类是利用人脸识别谋取私利，你认为在这两种场景之下，我们应该如何保证用户的知情权和许可权？

熊伟铭：出于安防的原因，我觉得作为公民不能只是因为我不爽就不让安摄像头，也可以考虑用少数服从多数的原则来确定某些地方是不是允许装摄像头。同时从效率角度出发，用户肯定也不愿意出现那种因为一个人的反对不装或者延缓装摄像头。

我觉得这就需要测试不同灰度的用户许可的协议，这个协议可以非常轻，比如你进入这个区域之后，你的手机上就会出现一个通知，如果你不同意的话，请你在多长时间内离开这个地点，我们就不会记录你的信息。

这些事情原来大家可能只是没空做，大家把那些核心的东西做完已经很着急了，没时间考虑用户体验，因此大家会说，在中国执行很多新东西的时候，用户体验经常是零和游戏，那中间是不是可以形成一些灰度协议，给消费者提供一些选择，这样的话消费者的体验就会更好，你也可以选择不同开放级别的进入许可证，这样的话消费者和商家就能达成利益的一致。

做到这一点可能需要很长时间，现在整个技术的应用跑得太快了，大家觉得非常好用，就加速落地，同时，相关的法律法规也需要跟上。

深燃：另外一个问题是人脸数据的保存问题，理想化的场景里，谁有权保存这些数据，该怎样保存，谁应该为这些数据的安全负责？

熊伟铭：保存和保护是两回事，我更关心隐私保护问题，因为存在哪里我觉得无所谓，如果我没有用这个信息，那就没有侵犯它的利益。信息的所有权肯定是个人，只不过因为信息技术发展有点快。欧洲早在2018年就发布了史上最严格的GDPR(通用数据保护条例)，这可能是里程碑式的方向，在这方面，我们国家隐私相关的法律可能没有覆盖那么全。隐私这件事情很长时间在国内都不是个事儿，大家似乎都觉得，我只要能上WiFi就可以，手机号给你。现在大家可能觉得隐私很重要了。

我一直在强调确权这件事情，这是整个社会的公约数，通过区块链确权也可以，或者通过一种互相确认的方式确权。立法要先走，先要确定这些信息，执法力度也要够，才能使得商业操作变得更清晰。很多时候美国每推一个新技术，还能跑得很快，是因为它的基础设施都做的非常早，十分尊重契约精神。

深燃：立法是非常重要的一点，但其中也涉及到技术和伦理的悖论，如果对个人隐私保护太过严格，实际上会阻碍很多技术的发展；如果态度宽松，又会对个人隐私权构成极大的威胁，如何找到平衡点？

熊伟铭：我也觉得这是对监管水平和新技术的管理提出了新要求，这种需求其实挺大的，很多行业包括软件、科技，都是监管驱动，监管如果没有要求的话，大家都不用。

比如美国有一个ATS（Application track system）系统，即申请者跟踪系统。因为当时美国过了一条法案，称在面试过程中不能有任何歧视行为，你怎么证明你没有歧视，就是把过程录下来进行追踪，不然会被员工起诉。正是因为美国层层嵌套了很多的监管或者法律的细节，才使得系统顺利推行。而在中国，各个系统都比较粗放，灰度都是由人掌握的，不是规矩掌握的，所以经常遇到一些难题。

深燃：你在哪些场景会有意识地拒绝或者抗拒使用自己的人脸数据，哪些场景你是比较开放或接受的？

熊伟铭：处于工作状态时，我都比较开放。但如果处于私人状态，比如休假、跟家人在一起，你时刻想着还有一个摄像头，摄像头后面虽然可能不是个人，但一个机器把我的言行全都录进去了，心理上就会不舒服。另外就是医院，大家都不愿意说我去看病了，去哪个科室了，这是非常私人的，那就需要其他的方式来做追踪。

深燃：大家还比较担心，极端情况下，人脸数据与消费数据、行动轨迹进行关联，一旦泄露，人就与“裸奔”无异，一旦立法跟不上，后果将会如何？

熊伟铭：如果立法跟不上，这种情况是会发生的，很可怕，所以现在已经到了呼唤一个能够监管这些新技术应用领域的时刻，其实远远不止是人脸识别，从互联网开始普及的时候，我们就越来越多地遭遇这样的挑战。

我们的身份大部分时候是数字身份，你的所有秘密都藏在手机里，我们的信息处在一个有围栏的保险箱里，但这个保险箱到底有多保密，到底谁能进入谁不能进入，万一出现了问题谁担责，担多大的责，这些其实都没有特别明确的规定。

比如中国网络安全领域一直没发展起来，也是因为过去大家对隐私这件事不太在意，意识比较淡薄。一旦出了大事，如果不重罚，就无法纠正错误动作，反而大家觉得犯错才罚几十万，不如赶紧干。所以提高违法成本是非常重要的，不然我们所做的所有的技术尝试，到最后可能都不长久。

行业生态：AI四小龙估值过高，26个字母开头的大公司都会在AI领域打成一片

深燃：现在有很多人工智能的公司都是以人脸识别技术起家的，你觉得该技术的研发和应用的难度究竟高不高？

熊伟铭：前两年因为人才太稀缺了，而且那个时候很多公司的学习框架都处在1.0版本，所以难度比较高。但现在所有的大公司， Google、Facebook等，学习框架已经非常成熟，还有很多多模态AI的发展，在今天要做一个人脸识别的应用其实不是那么难。

现在再去投资新的人脸识别公司，已经不新鲜了，有点像最早大家用Java写程序，然后有python，这些新东西就是换了个皮，关键是应用到底做得怎么样。只靠算法的时代过去了，就看你的东西到底落地如何。

深燃：去年以来，多家人脸识别起家的公司都在上市，但亏损幅度非常高，这些公司为什么赚钱这么难，未来有没有改善的可能？

熊伟铭：我觉得它们摊子铺的太大了。第一波人脸识别公司主要是四小龙，它们大概都是从2012年左右开始做人脸识别技术，其实当时的技术还不太成熟。2017年之后，人脸识别、计算机视觉等技术就不再是屠龙刀了，只不过这些公司在早期积累了很多商誉和技术能力，能够最早拿到一部分安防的客户，但它们在过去的融资上，步子迈得太大，估值水平相对高于实际的商业能力，又要保持很高的研发费用，整体比较难盈利。

另外，这些公司没有上市，很难收购其他的公司，也没法发股票。实际上还有很多商业能力不错的小公司，但远没有估值。一些创业者早期享受到了通过一级市场流动性暴增而造成的高溢价福利，将上市想的太容易，又太依赖高估值去做投资，结果估值卡在那里，业绩怎么平衡都是问题。大家太沉溺于一级市场给的溢价，但二级市场才是最终的试金石。

深燃：除了AI四小龙，这两年BAT的一些部门也开始涉足人脸识别领域，形成直接竞争，它们各自的机会和壁垒在哪里？

熊伟铭：不止是BAT，在人工智能领域，26个字母开头的大厂都会打成一片，字节、快手也有相关业务，只不过大家各自偏好的行业有所区别。

这些大企业都在把自己的成本中心变成利润中心，不断输出自己的研发能力，把自己的服务器当成云租给其他人等，大家都在做更多的效率提升的工作，新的市场机会大家不可能不上。而且从人才方面讲，也不再是AI四小龙有最顶尖的人才，这几家大公司都有非常好的人才，人家已经做了很多扎扎实实的行业上的工作，是全面开战的状态，所以四小龙在今天的市场里也不具备当时的绝对优势了。既然屠龙刀每人都配了一把，就不是比刀的问题了，而是看谁能找到适合自己的能处理的怪物。

个人投资：产业进入深水区，资本就该退场，更看好生命科学领域

深燃：华创是从什么时候开始看人脸识别项目的，这几年看下来你的感受是什么？另外华创投的人工智能项目总量并不多，但你们也投了爱笔智能这样的企业，能否分享一下投资逻辑？

熊伟铭：我们大概在2012年左右开始接触人工智能，那个时候人脸识别率挺低的，旷视还处在学生创业的状态，那个时候人工智能有点太早了，很多行业最后变成了博士后比赛的行业，到最后商业化都有很大问题。

等商汤创立，IDG投进去天使投资，整个行业忽然就像直升机上了珠峰北坡，一下飞到半山腰，我们这个类型的VC就不合适投进去了，都是一些大型的成长基金在投半山腰直接投资。

到2016年第四季度，我们想如果没有AI，哪些行业会不存在，当时首选的就是自动驾驶赛道，没有计算视觉的话，自动驾驶完全没有想象力，当时我们在2017年相继投资了两家自动驾驶相关的公司：文远知行、智加科技，最近发展都很不错。

2018年其实我们投资爱笔智能，林院长（林元庆）从百度人工智能研究院出来之后，他自己研究了32个行业，发现太多人在做安防，没有任何优势，最后决定深扎零售行业。他是莆田人，又会做生意，又知道该怎么跟人跟监管打交道，还能拿单子。

2017年我们在做自动驾驶投资的时候，同时关注计算视觉在工业里的应用，我们投的梅卡曼德是做工业深度视觉的。2017年整个AI行业已经到了历史的高点，我们还投了一些比如说深鉴科技这样的AI芯片公司，但那个时间点其实可投的机会并不多，我们就放弃了，开始转向传统的半导体技术和太空科技，最后我们投了蓝箭航天。不是我们的兴趣造成的，而是市场状态造成的。

我们总是想在市场的低洼阶段去投入市场，因为我们的工作就是产业发现，我们挑选投资时间点的时候是很重要的。随着AI领域已经进入深水区，我们的产业发现功能也实现了，就要寻找下一个产业了，这就是我们整个的投资策略。

深燃：去年的疫情，今年的315，会不会给爱笔智能这样的公司带来一些影响，你会给他们什么样的建议？

熊伟铭：他们是少有的一开始就在零售领域做AI智能的公司，因为林院长是从美国回来的，他们有非常深的保护隐私的观念，所以一上来就说其实我不需要做人脸识别，但是我需要做一些消费者的轨迹追踪，于是就做了一些人脸数据的脱离，然后打成新的ID，新的ID如果下一次再出现，它就匹配上了。2020年他们其实还挺顺利的，在机场环境里做了一些新动作。

深燃：你一直关注技术方向的投资，2021年最关注哪些新的方向？

熊伟铭：我从2019年后半年开始，陆陆续续花很多的时间在生命科学赛道，投资者都很关心资本效率，而医疗这个行业至今保持了2015年左右的全球化趋势，没有出现中美分割，没有出现地区政治影响科技进步，没有出现交流阻碍，在这个领域目前仍然是世界大同的。

2020年后半年，我把精力全部转向这一领域，我们国家离世界第一梯队的国家有非常清晰的差距，有点像上世纪90年代初的日本。在新药研发、下一代的医疗器械、临床、IVD诊断方面，正好赶上了疫情这么大的公共卫生事件，它驱动了很多基础的科技在中国的发展，比如说分子诊断。

2003年的SARS，2004年的禽流感，2009年的H1N1，时间都太短了，造成的影响都是局部贸易的影响，没有对整个行业或者整个国家的经济造成影响，全球的供应链也没有受影响，所以这次是一个客观上非常棒的中国医疗加速的时间点。

其他领域我还关注很多AI或新技术方面的发展，比如区块链里的新技术，我们提到很多的隐私确权的概念，其实可以通过区块链做到非常好的效果。

今年技术上的突破不像前几年那么多，因为资源都在向疫情处理方面靠拢，从这个角度来讲，我觉得世界还要恢复几年，更多还是看已经应用的比较好的技术，是不是能够继续发扬光大或者做更细致的深入。

*题图来源于受访者。