熟知科技史的人都知道，包括計算機，互聯(lián)網(wǎng)和智能手機在內(nèi)，任何革命性技術(shù)的最初應(yīng)用場景，基本都發(fā)生在軍工，政府和醫(yī)療等特定領(lǐng)域，等到技術(shù)發(fā)展成熟后，再演變?yōu)榇蟊姰a(chǎn)品——但不知你是否察覺，最近幾年，拜深度學(xué)習(xí)算法和大數(shù)據(jù)所賜，技術(shù)成熟度的飛速進化，讓很多AI技術(shù)向大眾轉(zhuǎn)變的過程非常短暫，譬如人臉識別。
最近《人民日報》一篇文章就指出：“如今，從考勤、購物，到坐飛機、住酒店，乃至領(lǐng)養(yǎng)老金，靠‘臉’吃飯辦事不再是玩笑……人臉識別正大規(guī)模走出實驗室，走入各行各業(yè)，方便了生活、降低了成本、提高了效率，也因此逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪械摹畼?biāo)配’?！?/p>
其實這并不難理解，對于人臉識別這種與安全息息相關(guān)的新技術(shù)物種，大眾接受度有多快，很大程度上取決于應(yīng)用場景的建立有多熟悉，而就像當(dāng)年指紋識別的普及過程一樣，受益于蘋果等手機廠商不錯的市場教育工作，在很短時間內(nèi)，人臉識別是一種更迅捷、安全，甚至更酷的識別方式，就已被大眾高度認(rèn)知。如今，無論在公共領(lǐng)域還是個人范疇，人臉識別都已被視作理所當(dāng)然的一部分。
然而，與這種大眾認(rèn)知不匹配的是，工業(yè)時代強烈的追趕者身份，讓很多人忽略了一點：在人臉識別領(lǐng)域，中國其實已經(jīng)躋身第一梯隊。
近日，國際權(quán)威市場洞察報告Gen Market Insights發(fā)布《全球人臉識別設(shè)備市場研究報告》稱：中國2017年人臉識別產(chǎn)值占據(jù)全世界29．29％的市場份額，2023年將達到44．59％。來自艾媒咨詢的數(shù)據(jù)同樣顯示：2017年中國計算機視覺市場規(guī)模為68億元，預(yù)計2020年市場規(guī)模達到780億元，年均復(fù)合增長率達125．5％。
更重要的是，中國在人臉識別賽道上的主角光環(huán)，不僅體現(xiàn)在市場份額上（你當(dāng)然可以說它是人口紅利的一部分），還包括技術(shù)本身：像百度這樣的中國公司，就曾憑借人臉檢測深度學(xué)習(xí)算法PyramidBox，在世界權(quán)威的人臉檢測公開評測集WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三項評測子集中均榮膺榜首，刷新業(yè)內(nèi)最好成績；不僅如此，翻閱關(guān)于人臉識別的科技資訊，在各種不同緯度，不同衡量標(biāo)準(zhǔn)的國際排名中，你都能頻繁看到中國企業(yè)的身影。
人們不禁要問，這一切是怎么發(fā)生的？
答案其實很簡單，中國在人臉識別——以及整個人工智能領(lǐng)域第一梯隊的地位，源于中國科技企業(yè)持續(xù)的技術(shù)投入，以及豐富的場景擴散能力。
身份識別的下一幕
先來簡單了解一下這項技術(shù)。
事實上，自從人類闊步邁向信息文明，與機器開始親密接觸，就已深知身份識別的重要，發(fā)明了各種身份認(rèn)證方式——而時至今日，沒人會否認(rèn)，身份識別的下一幕將由生物特征識別替代，在這其中，由于技術(shù)成熟度和成本等綜合原因，人臉識別將是最先大規(guī)模落地的生物識別技術(shù)。
而也因如此，許多人低估了這項技術(shù)的難度，其實對于“他者”而言（無論是AI還是可能存在的異星文明），人類臉部結(jié)構(gòu)具有極高的相似性，我們自己覺得不難（臉盲甚至是一種癥），是由于大腦上百萬年前就進化出超強的人臉識別能力，其中涉及的神經(jīng)系統(tǒng)過程非常復(fù)雜。去年底，國際知名期刊《細(xì)胞》揭示出人臉識別的具體神經(jīng)元過程：識別過程中，大腦能意識到一些關(guān)鍵維度，而識別一張臉大約需要幾十個維度，每個“臉細(xì)胞”大約會編碼6個維度的若干參數(shù)，最終對一張臉不同特征的參數(shù)組合進行整合。
這意味著，對于機器而言，人臉識別并不容易，必須將人類一瞬之間的本能反應(yīng)，轉(zhuǎn)變?yōu)檎鎸嵉臄?shù)據(jù)分析過程——好在經(jīng)過產(chǎn)業(yè)界不懈努力，結(jié)果令人滿意，以百度為例，與人腦識別過程相似，其人臉識別技術(shù)可根據(jù)人臉面部的72個特征點識別多種人臉屬性（如性別，年齡，表情等），組合成一個完整的面部表情網(wǎng)，識別每個人的表情和相貌特征，再與已有的人臉數(shù)據(jù)庫進行一對多的人臉檢索，最終應(yīng)用于身份識別和驗證等多種場景。
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