人脸识别,已是人工智能浪潮中最火热的技术之一。目前,它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。 疑问和担心也随之而来:运用刷脸技术的视频采集设备越来越普及,会不会对人们的隐私权带来威胁?人工智能的广泛应用,会不会带来新的歧视与不公,并对人类既有的道德秩序形成挑战?本版今起推出系列报道,关注人脸识别技术的发展,并探讨人工智能浪潮可能带来的对科技伦理的冲击和思考。 走进一家餐厅,即便没有手机和钱包,点餐后也能通过刷脸完成支付;走进一家银行,不带银行卡、身份证,靠刷脸也能取款这样的场景,你是否体验过? 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。这背后是已有几十年历史的人脸识别技术,目前正在大规模走出实验室,进入日常生活。 靠脸能办事的领域越来越多 当下人工智能大潮中,人脸识别技术是最早走向应用的技术之一。其应用场景日益丰富,并不断刷新着人们的想象力。 比如刷脸解锁已成为越来越多智能手机的标配。在安防监控领域,刷脸技术可以对银行、机场、商场等人流密集场所的人群进行监控,实现特定人物的自动识别和追踪。今年以来,深圳等多地纷纷启用电子警察执法,通过刷脸识别行人、非机动车闯红灯违法,大大提高了效率。 金融领域,刷脸支付已经成为现实。贷前审核、身份认证等业务也正被覆盖,通过人脸识别,银行可以快速核查甄别身份信息,用户无需银行卡也能实现取款。 在出行领域,百度与南航合作的基于人脸识别的刷脸登机项目,已在河南南阳姜营机场落地,人脸闸机让旅客直接刷脸坐飞机,以秒为单位完成身份验证。北京大学则在尝试将刷脸系统应用到校园安保系统当中,学生第一套刷脸入校闸机已投入运行。 零售商超领域,阿里、京东等纷纷试水无人超市,人脸识别技术已经应用在购物、结算环节,不仅可以帮助线下店铺迅速捕捉用户信息以提供个性化服务,对消费者的消费体验也是一种升级。 医学领域,人脸识别挂号系统让号贩子无从插手,刷脸医保支付可以节省排队时间,让智慧医疗服务流程更加通畅。今年,温州有10家医院启用了人脸识别预填单系统,刷脸看病、智能导诊成为可能。 政务服务领域,刷脸政务不仅减少了老百姓奔波折腾之苦,一次不用跑的政务服务清单也更加便民。蚂蚁金服与超过40个城市的政府部门合作,开通刷脸办理个税、查询公积金、认证养老金领取资格、交通违章在线缴罚等服务。 公益领域,人脸寻亲帮助寻找走失老人和小孩,让回家的路不再遥不可及。今年7月,四川西昌救助站借助这一技术送7位滞留人员回家团圆。 刷脸技术覆盖的用户量也在快速上涨。仅仅在支付宝平台,已经有两亿用户通过刷脸登录账户、找回密码、风险校验等。蚂蚁金服CTO程立直言:脸正在逐渐取代密码。 与此相伴随的是行业规模的快速增长。来自艾媒咨询的数据显示,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%。 应用快速发展,技术、人才、资本、政策驱动缺一不可 人脸识别技术应用缘何近年来在国内呈现出快速发展的势头? 在业内人士看来,除了技术驱动这一根本原因外,还有多种因素共同作用。如果将其比喻成一辆马车,人才优势、技术驱动、资本助力、政策支持等犹如车轮,正带动这辆马车跑得更快更稳。艾媒数聚创始人兼CEO张毅说。 商汤科技工程院院长沈徽分析,就刷脸技术而言,我国目前在应用落地方面走在前列,底层技术也在不断加速。日前,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:中国已经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。 中国多年来注重理工科教育的传统,也为人工智能技术与各行业结合打下了良好的人才基础。沈徽说。 应用场景的丰富和行业需求的高涨也是一个重要原因。过去几十年中国一直快速发展,各行各业对于提质增效都有很强的需求。沈徽分析说,这种需求给了我们很多机会,使得人脸识别技术能够在更多行业落地。 丰富的场景应用需求,提供给企业落地的通道以及强劲的市场价值;海量大数据的储存和世界性的命题,也给了科技企业以及技术开发者广泛的平台。依图科技联合创始人林晨曦说。 资本投入也是一股重要力量。除了百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头落子布局外,不少垂直企业也不断获得资本关注。 更多创业者正在进入这一行业。数据显示,中国人工智能创业公司所属领域分布中,计算机视觉行业公司以17.7%的占比位列首位。 业内人士分析,5G时代的加速到来,也将给计算机视觉行业带来新的发展机遇。人脸识别有望发展成为下一个智能时代的标配。张毅说。 人脸识别技术能带来对生产力的提升 也有专家表示,刷脸只是计算机视觉技术中比较具体可感的一部分。事实上,计算机视觉技术能够给大家带来的远远不仅是刷脸付款这么简单,如果应用在第一二产业,它将在更大层面带来生产效益的提升和变革。张毅说。 人脸识别技术能够带来对生产力的提升。沈徽解释说,这种提升,一方面是对传统行业中对跟视觉相关的人工部分的增强或替代,以便降低成本,提高效率;另一方面则是带来新的交互体验和应用,形成新的应用场景。 事实上,这些提升正在发生。 在手机和娱乐领域,基于智能识别的影像和图片分类、处理,已经成为现实;在自动驾驶领域,对环境智能感知、定位车辆自动判断目标,也在不断发展中;在无人机、机器人领域,自动避障的运用有了新进展;在工业领域,除了3D分拣等吸人眼球的探索性应用,产品质检的应用也在不断涌现;在医疗领域,基于计算机视觉技术等人工智能研发的机器人,不仅可以看医疗影像,还辅助医生更准确地理解病案,提升诊疗水准。 专家表示,这些变化对行业而言,是效率提升和行业重塑,也意味着更大的市场机遇和更有想象力的增长空间。 程立则提供了一个理解计算机视觉的更大的视角,在互联网时代,每一个里程碑式的节点,都以人机交互方式被颠覆为标志。第一次是个人电脑在民用和商用领域的普及;第二次是智能手机在全球范围内的普及;下一次,也许我们连手机都不用了,每个人、每个物品都将被数据化,变成传感器,人与人、物与物、人与物之间,都将直接相连。 过去几十年,互联网是我们生活中的一部分。可也许在不久的将来,我们将成为互联网的一部分。在程立看来,生物识别等技术正在进行技术上的准备。