近期，人臉識別頻頻占領各大新聞頭條。蘋果手機發布會向全球秀出刷臉解鎖， 阿里巴巴在杭州肯德基試水刷臉支付，刷臉技術開始以燎原之勢蔓延至人們生活的多個場景，同時也引發了人們對人臉識別技術與安全應用的爭議和探討。人臉識別的技術目前究竟處在什么階
近期，人臉識別頻頻占領各大新聞頭條。蘋果手機發布會向全球秀出“刷臉解鎖”， 阿里巴巴在杭州肯德基試水“刷臉支付”，刷臉技術開始以燎原之勢蔓延至人們生活的多個場景，同時也引發了人們對人臉識別技術與安全應用的爭議和探討。人臉識別的技術目前究竟處在什么階段？在技術發展過程中存在怎樣的創業和投資的機會？
日前，位于武漢的張先生在解放大道循禮門路口過馬路時闖了紅燈，隨后便看到自己的“大頭照”出現在旁邊的監控大屏幕上，交警隨即對他開了20元的罰單。這是武漢漢口**啟用的“黑科技”——行人闖紅燈自動識別抓拍系統，通過高清攝像頭對準斑馬線，對闖紅燈的行人、非機動車違法行為進行抓拍。據武漢交警介紹，系統會把抓拍到的畫面同公安內部的人臉識別大數據進行連接，自動對違法者的身份信息比對。
而位于昆明市山西區馬街街道一酒店前臺處，未帶身份證的住客可利用前臺擺放的一臺“人臉識別自證系統”在數據庫里搜索本人的數據信息，再對比人臉完成匹配，即可入住。據當地派出所負責人介紹，這套系統可以防范有人冒用他人身份入住，如果是被管控的重點人員，只要一刷系統就會觸發警報，及時通知警方。目前全區已經建成400余套人臉識別系統。
近日阿里巴巴也在杭州肯德基試水“刷臉支付”，走進餐廳，在自助選餐機上選好餐，然后點擊進入支付頁面，選擇“支付寶刷臉付”，攝像頭就會讀取人臉數據，自動掃描自動識別。大約一兩秒后，完成驗證，輸入與支付寶賬號綁定的手機號，點擊確認即可支付。整個過程耗時不到10秒。
今年以來，“人臉識別”的場景在**各地遍地開花，出行、安防、金融、消費等各大領域紛紛開始試水，這些創新應用不僅刷新了人們的眼界，還在一定程度上帶來了便捷和新鮮的體驗感。實際上，人臉識別在2000年初就有小范圍的落地應用，主要用在簽到打卡機上，但那個時候人工智能并不是很火，這個領域還沒有進入主流的研究視角。
石家莊網絡優化消息直到2012年左右，人臉識別才從實驗室走到某些行業中來，但應用范圍依然非常小。
就在2011年，曠視Face++也開始研發一套開發者工具，基于人臉識別嘗試做一些有趣的事情，比如美顏拍照之類的。隨著更多的領域開始探索人臉識別的可能，曠視Face++也遇上了一次商業化結合的機會，“**次是和螞蟻金服合作，在線上通過人拿著證件來進行遠程驗證，恰好我們的技術在當時走得比較前。”曠視Face++品牌與市場中心謝憶楠告訴記者。
國中創投投資總監童亮亮考察和研究發現，目前人臉識別主要應用在四個大的領域，**是互聯網金融，第二是銀行保險，第三是安防，第四是醫療。而在這四個領域中，金融醫療領域的應用屬于靜態人臉識別，而安防則屬于動態人臉識別。“前兩年由于互聯網金融領域監管較少，許多公司已經用上了靜態人臉識別來進行身份驗證，但銀行保險的監管要求較高，這塊用起來會慢一點，而安防方面的應用無論從技術還是準入門檻上都要求很高，所以市場也是**的。”童亮亮說。
但是，就支付結算這個場景來說，童亮亮認為之所以落地得不多，是因為盡管刷臉支付的**度甚至可以高于指紋支付，但是目前還沒有迫切性，“這個是錦上添花的事情，沒有給用戶帶來特別的驚喜和好處，除非以后大家發現指紋支付出現了不可逾越的風險。”
人臉識別也要“應景而生”
從技術角度來看，人臉識別技術如今處在怎樣的階段，用戶體驗感如何？啟賦資本高級投資經理宋昶認為：“靜態人臉識別已經比較成熟了，識別精度已經超過肉眼識別，精度優化好的話會高于指紋識別，動態人臉識別仍需要人工輔助，因為可能出現一些人為的遮擋、光線不夠或者距離較遠的情況無法識別。”
在童亮亮看來，相較于指紋識別、靜脈識別、虹膜識別等幾種生物識別技術來說，人臉識別目前看來是**的，“人臉識別采集過程無感知、成本低、速度快、**度高，綜合起來是**的。”
但是，一名科技人士告訴記者，“人臉識別只是一種高精度的辨識技術，目前在一些專業度高的行業里，還不能完全取而代之，人臉識別是一種輔助技術，目前還在陸續完善中。”在他看來，人臉識別并不是毫無破綻和漏洞的，現在也在推出活體驗證技術，要求用戶做一些活體動作，同時要求和別的身份識別相結合。“手機開鎖對安全性要求可能不是很高，但涉及到金融支付就要求比較高，所以單一的人臉識別未必能完全勝任。”該人士表示。
謝憶楠告訴記者，人臉識別的精度不比任何一種生物識別差，**率可達99.8%，但是，仍然無法拋開具體的場景來判斷技術的成熟與否。“任何一項技術的成熟并不意味著可以在任何場景通用，每個場景都會對人臉識別技術提出額外的指標，目前人臉識別只能說在金融等廣泛應用的領域比較成熟，也完成了相互之間的磨合，但安防、公安、支付等領域是否能成熟應用，還不好說，技術和場景是需要動態的互動過程。”他告訴記者，每個場景對技術的標準不同，技術應用在不同場景的方式和策略也會不一樣。
公安部第三研究所相關人士接受媒體采訪時曾表示，從**安全層面考慮，如果人口生物特征數據在網上大規模使用，由于互聯網信息安全是公認技術難題，在數據的采集、傳輸、存儲過程中一旦出現信息安全問題，導致數據大量泄露，其損失難以估量，美國、印度已經出現過一些生物特征數據泄露導致信息安全事件，需要認真對待。
“攻擊人臉識別這項新技術的方法層出不窮，我們也在密切關注破譯人臉識別的黑產業鏈，持續優化技術，保證不被攻破。”謝憶楠告訴
石家莊網站建設，對于應用過程中可能發生的信息泄露問題，是可以通過產品的設計來規避的，他也相信，隨著技術的逐漸完善，**相關的法律法規也會出臺，從而打擊這種技術衍生出來的“黑產”。
垂直應用領域或存創業投資機會
有業內人士表示，我國的人臉識別產業的需求旺盛，需求推動導致企業敢于投入資金。目前，該技術已具備大規模商用的條件，未來三到五年將高速增長。而今年，這一技術有望在安防領域迎來大爆發。
國海證券則認為，根據前瞻產業研究院預測，到2020年，全球人臉識別市場規模將達到300億元以上。同時伴隨識別準確率及識別速度提升，人臉識別應用場景不斷拓展，在閘道、安防等方面有望打開增量市場。當前結合深度學習，人臉識別在復雜場景下的人臉識別率已達到99%，包括商湯科技、工大高新在內的眾多廠商也已推出相應產品，在鐵路、金融、教育等多領域應用案例逐步涌現，2017 年有望成為人臉識別產品快速普及的元年。
這與童亮亮的看法不謀而合，“各地公安都在積極布局人臉識別來提供案例辦理的效率，市場非常大。”童亮亮為此也看了十幾家相關的創業公司，他*想找的項目是，能夠破解動態識別過程中因光照度不夠、人為遮擋、大姿態所導致的識別不準難題的創業公司。
對于人臉識別領域的創業機會，童亮亮認為，靜態人臉識別已經是紅海了，互聯網金融、銀行、保險方面的應用基本不用考慮了，市場巨頭已定，但安防領域卻是一片藍海。“如果要做安防領域的人臉識別，就一定要解決上述三個難點，如果可以攻破這些難點，依然是一片藍海。”此外，他認為醫療、智能駕駛也是比較新的應用領域，創業者可以嘗試切入。
宋昶則對人臉識別方面的項目表現謹慎，“現在底層技術上已經有了巨頭了，很難有更大的超越，但是應用現有的技術去開發一些垂直方向的應用可能還有些機會。”宋昶認為，底層技術不斷優化算法的準確性是不可逆的，滾雪球的效應會越來越明顯，錯過底層技術的機會，再去投資一些新的初創公司難度比較大，因此不能盲目進入這個領域。
宋昶認為，國內的人工智能人才也相對緊缺，目前這個領域的人才多來自于微軟實驗室、硅谷等知名的工作室和地區，國內人工智能的科目開設得比較晚，所以創業的門檻很高。也正因如此，童亮亮在篩選項目時，對團隊的構成也提出了要求，“團隊中要有來自國外的技術人才與中國本土的人才相結合才行。”
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