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“刷脸”成为标配并不简单,第四次 工业革命的局势已开始显现

2018-09-14

熟知科 技史的人都知道,包括计算机,互联网和智能手机在内,任何革 命性技术的最初应用场景,基本都发生在军工,政府和 医疗等特定领域,等到技术发展成熟后,再演变为大众产品——但不知你是否察觉,最近几年,拜深度 学习算法和大数据所赐,技术成 熟度的飞速进化,让很多技术向 大众转变的过程非常短暂,譬如人脸识别。


最近《人民日报》一篇文章就指出:“如今,从考勤、购物,到坐飞机、住酒店,乃至领养老金,靠‘脸’吃饭办事不再是玩笑……人脸识 别正大规模走出实验室,走入各行各业,方便了生活、降低了成本、提高了效率,也因此 逐渐成为人们日常生活中的‘标配’。”

其实这并不难理解,对于人 脸识别这种与安全息息相关的新技术物种,大众接受度有多快,很大程 度上取决于应用场景的建立有多熟悉,而就像 当年指纹识别的普及过程一样,受益于 苹果等手机厂商不错的市场教育工作,在很短时间内,人脸识 别是一种更迅捷、安全,甚至更酷的识别方式,就已被大众高度认知。如今,无论在 公共领域还是个人范畴,人脸识 别都已被视作理所当然的一部分。

然而,与这种 大众认知不匹配的是,工业时 代强烈的追赶者身份,让很多人忽略了一点:在人脸识别领域,中国其 实已经跻身第一梯队。

近日,国际权 威市场洞察报告Gen Market Insights发布《全球人 脸识别设备市场研究报告》称:中国2017年人脸 识别产值占据全世界29.29%的市场份额,2023年将达到44.59%。来自艾 媒咨询的数据同样显示:2017年中国 计算机视觉市场规模为68亿元,预计2020年市场规模达到780亿元,年均复合增长率达125.5%。

更重要的是,中国在 人脸识别赛道上的主角光环,不仅体 现在市场份额上(你当然 可以说它是人口红利的一部分),还包括技术本身:像百度 这样的中国公司,就曾凭 借人脸检测深度学习算法PyramidBox,在世界 权威的人脸检测公开评测集WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评 测子集中均荣膺榜首,刷新业内最好成绩;不仅如此,翻阅关 于人脸识别的科技资讯,在各种不同纬度,不同衡 量标准的国际排名中,你都能 频繁看到中国企业的身影。

人们不禁要问,这一切是怎么发生的?

答案其实很简单,中国在人脸识别——以及整 个领域第一梯队的地位,源于中 国科技企业持续的技术投入,以及丰 富的场景扩散能力。

身份识别的下一幕

先来简 单了解一下这项技术。

事实上,自从人 类阔步迈向信息文明,与机器开始亲密接触,就已深 知身份识别的重要,发明了 各种身份认证方式——而时至今日,没人会否认,身份识 别的下一幕将由生物特征识别替代,在这其中,由于技 术成熟度和成本等综合原因,人脸识 别将是最先大规模落地的生物识别技术。

而也因如此,许多人 低估了这项技术的难度,其实对于“他者”而言(无论是AI还是可 能存在的异星文明),人类脸 部结构具有极高的相似性,我们自己觉得不难(脸盲甚至是一种症),是由于 大脑上百万年前就进化出超强的人脸识别能力,其中涉 及的神经系统过程非常复杂。去年底,国际知名期刊《细胞》揭示出 人脸识别的具体神经元过程:识别过程中,大脑能 意识到一些关键维度,而识别 一张脸大约需要几十个维度,每个“脸细胞”大约会编码6个维度的若干参数,最终对 一张脸不同特征的参数组合进行整合。



这意味着,对于机器而言,人脸识别并不容易,必须将 人类一瞬之间的本能反应,转变为 真实的数据分析过程——好在经 过产业界不懈努力,结果令人满意,以百度为例,与人脑识别过程相似,其人脸 识别技术可根据人脸面部的72个特征 点识别多种人脸属性(如性别,年龄,表情等),组合成 一个完整的面部表情网,识别每 个人的表情和相貌特征,再与已 有的人脸数据库进行一对多的人脸检索,最终应 用于身份识别和验证等多种场景。

中国AI的真实写照

当然,AI通用技 术的实现路径大抵相仿(以数据为燃料,以算法为引擎),作为机器视觉的分支,人脸识 别虽有一定独特性,但也只 是中国人工智能技术能力的写照。

不久前,清华大 学中国科技政策研究中心发布的《中国人 工智能发展报告2018》显示:中国已 成为全球人工智能专利布局最多的国家,数量领 先于美国和日本。

这或许 令大众稍显意外,却是业内人士的共识。最近一两年,包括《纽约时报》和《华尔街日报》在内,许多国 外媒体和分析机构都曾指出:庞大的数据量,日趋壮大的人才库,以及政 府部门的顶层扶持,正在让 中国培育出发展AI最肥沃的土壤。

这并不难理解,正在爆发的AI革命,直接受 益于暴增的数据红利,以及深 度学习算法的标准确立,他们二者的彼此融合,彻底拉 平了新时代的技术起跑线(比如十年前,图像识 别和语音识别或许是不同算法,但深度 学习将其底层逻辑打通,在本质 上成为一种算法,也让许 多公司积累的软件技术直接作废),给了中 国弯道超车的良机。

当然,当技术转捩点来临,真正接住它的,必须是有准备,有能力的人。令人欣喜的是,在对待 人工智能的态度上,中国企业不仅起跑早,技术投入也很大,譬如作 为世界范围内最早开始布局人工智能的企业之一,百度每年投入营收的15%进行AI研发,如今已 支持千亿级参数,千亿级 样本及特征训练的超大神经网络,加之万 亿级训练数据的“喂养”,不断推 动算法和算力的迭代,也正受益于此,现在百度AI技术平台体系(AIG)已拥有语音、图像、自然语言处理、视频、知识图 谱等全面的技术,在深度学习框架和AI芯片等 方面也奠定了发展基础。

此外,除了技术本身,那些技术的运营者——大量的人工智能人才,亦是中国AI产业最宝贵的资源,就像罗 振宇去年跨年演讲时所言,中国每 年毕业上百万的工程师,没有任 何其他国家能做到这一点。

事实上,人才的 重要性常常被忽视,回眸移 动互联网诞生之初不难发现,在平台 级技术诞生伊始,许多看 似解决不了的问题,本质上 是因为从事这个行业的人太少了——要知道,只有当 盘踞在安卓生态上的工程师足够多,才能构 建出繁盛的移动互联网生态体系。人工智能亦如此,随着中 国企业的领先优势日趋凸显,其人才 吸引力也会日趋增大,这无疑 是一种巨大利好,也是中 国得以在人工智能产业第一梯队领跑的关键。

占据“天时、地利、人和”的中国 人工智能已经开始形成良性发展的生态。让人欣喜的一点是,人工智能时代,中国的 企业并没有选择高筑技术壁垒,而是选择开放之路。在人工 智能上获得先发优势的百度在2017年全面 对外公布了其开放战略,面向开 发者及企业开放110多项全球领先的AI能力和软硬一体组件,“手把手”教开发者用AI。而且在 百度的带头作用下,腾讯、阿里、京东、商汤等 企业也都纷纷启动AI开放计划。中国的 人工智能已形成“燎原之势”。

落地生根

而当人 工智能逐渐成为新时代的基础设施,技术领跑的最终目的,当然不是为了炫技,而是在 更多领域落地生根,开花结果。

幸运的是,与发达国家相比,中国或 许是当前最积极主动拥抱数字转型的国家,传统企 业借助人工智能实现转型升级的需求更迫切,市场增长后劲也更足;与此同时,中国AI企业也 在不断探索更多样化的应用场景。

就拿人脸识别来说,在落地方面,中国正处于前列,如同《人民日报》在文中总结的那样:

在安防方面,人脸识 别可以对机场和商场等人流密集之处进行监控,实现特 定人物的自动识别和追踪。今年以来,深圳等 不少地方已开始启用电子警察执法,通过“刷脸”识别行 人和非机动车闯红灯违法,大幅提 升了社会运作效率。

在金融方面,如你所知,刷脸支 付已再熟悉不过,并逐渐 渗透到贷前审核和身份认证等金融业核心环节,银行可 迅速核查甄别身份信息。譬如人 脸识别就已被百度金融应用到与泰康保险和中国农业银行等合作项目上。

在零售方面,人脸识别技术的完善,让无人超市成为可能,在购物和结算环节,人脸识 别可帮助线下店铺迅速捕捉用户信息,以提供个性化服务。

而在出行方面,百度与 南航合作的基于人脸识别的“刷脸”登机项目,也已在 河南南阳姜营机场落地,人脸闸 机能以秒为单位完成身份验证。此外,在乌镇 和武夷山等景区,人脸识 别也可在增进游客体验同时,提升景区效率。

当然,以上只 是正在发生的改变,在更多 亟待探索的领域,百度也通过AI开放平台,将人脸 检测算法及人脸识别解决方案提供给广大开发者,让人脸 识别在更多领域生根发芽。

当然,如前所述,人脸识 别只是中国人工智能技术能力的范例之一,这意味着,当AI充分落地,结出的 果实不只人脸识别一种。

事实上,无论是 巨头还是创业公司,随着中国AI企业在语音识别,自然语 言处理和图像识别等技术上的不断突破,人工智 能从实验室迈向市场的步伐,远超很多人的想象。譬如百 度就不断与其他产业完成嫁接,让AI如同一条条毛细血管,渗透进软件工具、交通、安防、教育、智能设备、生活服 务和物流等各个领域,带来深刻的产业变革。

结语

时至今日,即便是 最悲观的怀疑论者也很难否认,人工智 能是当前人类社会很重要的变量,其引领 的第四次工业革命正在改变人类的生产生活方式,且与前 几次工业革命的发展路径非常相似——就像19世纪中 期电气革命催生出“电器”的物种大爆发,并让大 规模制造成为可能,你我身处的当下,也正是 人工智能向不同场景扩散的关键阶段,其产生 的社会影响难以估量。

而与许多人一样,我也相信,当更多 中国企业把握住历史的机遇,错失前 几次工业革命并因此落后的中国,将在人 工智能时代迎来曙光。

李北辰/文




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