如今，從考勤、購物，到坐飛機、住酒店，乃至領養老金……靠“臉”吃飯辦事不再是玩笑。這背后是已有幾十年歷史的人臉識別技術，目前正在大規模走出實驗室，進入日常生活。

    靠“臉”能辦事的領域越來越多

    當下人工智能大潮中，人臉識別技術是最早走向應用的技術之一。其應用場景日益豐富，并不斷刷新著人們的想象力。

    比如“刷臉”解鎖已成為越來越多智能手機的標配。在安防監控領域，“刷臉”技術可以對銀行、機場、商場等人流密集場所的人群進行監控，實現特定人物的自動識別和追蹤。今年以來，深圳等多地紛紛啟用電子警察執法，通過“刷臉”識別行人、非機動車闖紅燈違法，大大提高了效率。

    金融領域，“刷臉”支付已經成為現實。貸前審核、身份認證等業務也正被覆蓋，通過人臉識別，銀行可以快速核查甄別身份信息，用戶無需銀行卡也能實現取款。

    在出行領域，百度與南航合作的基于人臉識別的“刷臉”登機項目，已在河南南陽姜營機場落地，人臉閘機讓旅客直接“刷臉”坐飛機，以秒為單位完成身份驗證。北京大學則在嘗試將“刷臉”系統應用到校園安保系統當中，學生第一套“刷臉入校”閘機已投入運行。

    零售商超領域，阿里、京東等紛紛試水無人超市，人臉識別技術已經應用在購物、結算環節，不僅可以幫助線下店鋪迅速捕捉用戶信息以提供個性化服務，對消費者的消費體驗也是一種升級。

    醫學領域，人臉識別掛號系統讓號販子無從插手，“刷臉”醫保支付可以節省排隊時間，讓智慧醫療服務流程更加通暢。今年，溫州有10家醫院啟用了人臉識別預填單系統，“刷臉”看病、智能導診成為可能。

    政務服務領域，“刷臉政務”不僅減少了老百姓奔波折騰之苦，“一次不用跑”的政務服務清單也更加便民。螞蟻金服與超過40個城市的政府部門合作，開通“刷臉”辦理個稅、查詢公積金、認證養老金領取資格、交通違章在線繳罰等服務。

    公益領域，“人臉尋親”幫助尋找走失老人和小孩，讓回家的路不再遙不可及。今年7月，四川西昌救助站借助這一技術送7位滯留人員回家團圓。

    “刷臉”技術覆蓋的用戶量也在快速上漲。“僅僅在支付寶平臺，已經有兩億用戶通過‘刷臉’登錄賬戶、找回密碼、風險校驗等。”螞蟻金服CTO程立直言：“臉正在逐漸取代密碼。”

    與此相伴隨的是行業規模的快速增長。來自艾媒咨詢的數據顯示，2017年中國計算機視覺市場規模為68億元，預計2020年市場規模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。

    應用快速發展，技術、人才、資本、政策驅動缺一不可

    人臉識別技術應用緣何近年來在國內呈現出快速發展的勢頭？

    在業內人士看來，除了技術驅動這一根本原因外，還有多種因素共同作用。“如果將其比喻成一輛馬車，人才優勢、技術驅動、資本助力、政策支持等猶如車輪，正帶動這輛馬車跑得更快更穩。”艾媒數聚創始人兼CEO張毅說。

    商湯科技工程院院長沈徽分析，就“刷臉”技術而言，我國目前在應用落地方面走在前列，底層技術也在不斷加速。日前，清華大學中國科技政策研究中心發布的《中國人工智能發展報告2018》顯示：中國已經成為全球人工智能專利布局最多的國家，數量領先于美國和日本。

    中國多年來注重理工科教育的傳統，“也為人工智能技術與各行業結合打下了良好的人才基礎。”沈徽說。

    應用場景的豐富和行業需求的高漲也是一個重要原因。“過去幾十年中國一直快速發展，各行各業對于提質增效都有很強的需求。”沈徽分析說，“這種需求給了我們很多機會，使得人臉識別技術能夠在更多行業落地。”

    “豐富的場景應用需求，提供給企業落地的通道以及強勁的市場價值；海量大數據的儲存和世界性的命題，也給了科技企業以及技術開發者廣泛的平臺。”依圖科技聯合創始人林晨曦說。

    資本投入也是一股重要力量。除了百度、阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭落子布局外，不少垂直企業也不斷獲得資本關注。

    更多創業者正在進入這一行業。數據顯示，中國人工智能創業公司所屬領域分布中，計算機視覺行業公司以17.7%的占比位列首位。

    業內人士分析，5G時代的加速到來，也將給計算機視覺行業帶來新的發展機遇。“人臉識別有望發展成為下一個智能時代的標配。”張毅說。

    人臉識別技術能帶來對生產力的提升

    也有專家表示，“刷臉”只是計算機視覺技術中比較具體可感的一部分。“事實上，計算機視覺技術能夠給大家帶來的遠遠不僅是‘刷臉’付款這么簡單，如果應用在第一二產業，它將在更大層面帶來生產效益的提升和變革。”張毅說。

    “人臉識別技術能夠帶來對生產力的提升。”沈徽解釋說，這種提升，一方面是對傳統行業中對跟視覺相關的人工部分的增強或替代，以便降低成本，提高效率；另一方面則是帶來新的交互體驗和應用，形成新的應用場景。

    事實上，這些提升正在發生。

    在手機和娛樂領域，基于智能識別的影像和圖片分類、處理，已經成為現實；在自動駕駛領域，對環境智能感知、定位車輛自動判斷目標，也在不斷發展中；在無人機、機器人領域，自動避障的運用有了新進展；在工業領域，除了3D分揀等吸人眼球的探索性應用，產品質檢的應用也在不斷涌現；在醫療領域，基于計算機視覺技術等人工智能研發的機器人，不僅可以看醫療影像，還輔助醫生更準確地理解病案，提升診療水準。

    專家表示，這些變化對行業而言，是效率提升和行業重塑，也意味著更大的市場機遇和更有想象力的增長空間。

    程立則提供了一個理解計算機視覺的更大的視角，“在互聯網時代，每一個里程碑式的節點，都以人機交互方式被顛覆為標志。第一次是個人電腦在民用和商用領域的普及；第二次是智能手機在全球范圍內的普及；下一次，也許我們連手機都不用了，每個人、每個物品都將被數據化，變成傳感器，人與人、物與物、人與物之間，都將直接相連。”

    “過去幾十年，互聯網是我們生活中的一部分。可也許在不久的將來，我們將成為互聯網的一部分。”在程立看來，生物識別等技術正在進行技術上的準備。（記者 張意軒 尚丹）