臉，越刷越“大”

陳冰

破案“利器”

年少不聽張學友，聽懂已是獄中人。流水的演唱會，鐵打的犯罪嫌疑人。在經歷了一系列演唱會上逃犯被抓事件之后，歌神張學友收獲了“捕神”這一新稱號。

2018年4月，第一起在逃人員在張學友演唱會上被抓，迄今為止，警方已在張學友演唱會上陸續抓捕了約百名犯罪嫌疑人或在逃人員。張學友演唱會簡直成了流動的派出所，以至于有歌神開演唱會的地方，警察叔叔都會幽默發文“激動了，摩拳擦掌中”。

讓歌神張學友意外喜提“捕神”稱號的正是大名鼎鼎的“人臉識別技術”。茫茫人海中，只要被AI鎖定，基本上在安檢的時候，在逃人員就會被警方確認過眼神——你就是我們警察局要找的人。

還記得今年4月份震驚全國的北大才子吳謝宇弒母案嗎？4月20日凌晨4點多，吳謝宇進入重慶江北機場T2航站樓。在3號門進入防爆安全檢查區域等待檢查期間，吳謝宇被監控設備4次抓拍，每次相似度比對都大于、等于98%。他不知道，4次抓拍顯示相似度的同時，他被通緝時的照片也已經被關聯出來。幾分鐘后，機場民警對吳謝宇進行盤查，并將其抓獲。至此，潛逃1380天后，弒母案嫌犯吳謝宇在“天眼”系統的幫助下，僅僅不過10分鐘就被警方抓捕。

實際上，在國內的機場、高鐵站、地鐵、演唱會檢票門口等公眾場合，幾乎都安裝上了人臉識別系統。正是在“老大哥”的“關照”下，各地警方抓捕了一系列成年舊案中的嫌犯。在蘭州市，人臉識別幫助民警在24小時內抓獲犯罪嫌疑人。在太原市，民警運用人臉識別，利用一張光線不佳的照片，將深夜作案難覓其蹤的慣犯逮捕歸案。在泉州，使用非常模糊的影像在20分鐘內搜索到犯人行跡。如今，這些四處潛逃的嫌疑犯們恐怕只有瑟瑟發抖的份了吧！

在國內的機場、高鐵站、地鐵、演唱會檢票門口等公眾場合，幾乎都安裝上了人臉識別系統。正是在“老大哥”的“關照”下，各地警方抓捕了一系列成年舊案中的嫌犯。

穿越時空找到你

不光是抓罪犯，在尋找被拐兒童方面，“人臉識別”也立下奇功。

2014年陳可辛導演《親愛的》，講述了家長們尋子十年的悲情故事，劇中張譯扮演的暴發戶韓德忠一直是尋親組織的主心骨，最終他沒有血緣關系的好兄弟找到了失蹤的兒子，而他自己依然還是在希望與失望的深淵中不斷煎熬……特別是他躲在車里，對著好兄弟黃渤發了一條短信：“我做了這么多，偏偏找到的是你。我找不動了。”滑落眼眶的單眼半滴淚，成為影片中最讓人淚目的片段。

對于中年人來說，最怕的不是上有老、下有小的尷尬境遇，也不是被“996”壓榨的糟心工作，而是中年喪子，而比喪子更可怕的則是孩子被拐，從此家庭破碎，親人兩隔！

我國每年都有新增失蹤人口，加之流動節奏加快，一旦錯失了尋回走失人員的黃金時間，就只能從市縣一級適齡人口中進行搜索，這意味著至少數十萬級別的檢索規模。如果進一步擴大搜索范圍至省一級，檢索規模將急劇擴大到千萬以上，比對的難度堪稱“大海撈針”。

被拐的幼兒往往年齡很小，僅憑一張幼年的照片，警方有沒有可能找回已經丟失十幾年的孩子呢？因為這段時間正是人一生中人臉變化最為劇烈的階段，幼兒隨著年齡的逐漸增長，臉型、眼睛、嘴角等標識特征會發生明顯的變化，機器的人臉識別率也會隨之下降。國際上此前還沒有成功跨越10年通過人臉識別技術找到失蹤兒童的先例。

2017年底，警方開始和騰訊優圖公司聯合進行技術研發，希望能夠通過跨年齡的人像比對來尋找被拐的孩子，這就要求算法不僅要解決同一個人在同一個時期圖像中噪點、畸變的干擾問題，還要解決同一個人在不同年齡段下的人臉識別問題，通過數據分析，推斷幼兒成長以后的模樣，而年齡跨度越大，孩子的相貌變化越大，識別難度也就越大。這對算法模型和數據量來說都是極大的挑戰。

工程師們對0歲-18歲的人臉的成長變化進行模擬建模，生成大量可供學習的人臉樣本，然后采用深度神經網絡算法來學習這些人臉在成長過程中的復雜變化。可是當時跨年齡人臉識別沒有成熟的算法模型，加上數據樣本有限，實驗效果一開始一直不是很理想。

后來，工程師們想到了 “用機器教機器”的方法。經過成千上萬次的模型訓練，終于訓練出了一個可以進行跨年齡人臉識別的深度神經網絡模型。簡單來說，如果把成年人的人臉識別模型作為老師，那么就讓兒童的人臉識別模型來學習其中的“技巧”，盡量消除年齡變化對識別精度的消極影響。

功夫不負有心人，經過近半年的努力，經過很多個夜晚的挑燈夜戰，終于有了突破性進展。這一名為分布式蒸餾學習法則的算法模型進行跨年齡人臉識別的準確率達到了96%以上。

利用這一模型，優圖團隊對警方提供的海量數據進行了第一次實際比對，警方圈定了與每個被拐孩子最像的排名前五的結果進行了最后線下確認。通過DNA檢測，第一批成功確認了4個走失超過10年以上的被拐兒童，其中有3個是最高分命中，當中有一個孩子僅僅只有幾個月大時的照片。

“喜出望外，甚至有點不敢相信。”作為騰訊守護者計劃的安全專家，李新曾有過8年從警經歷，這并不是他第一次參與尋親打拐案件。然而，這次使用人工智能尋親的經歷卻很不平凡，這讓過往警方大海撈針式的人力摸排徹底成為過去。

截至目前，當年在四川先后被拐賣的10名孩子已經找回7人。公安部刑偵局副局長陳士渠表示，這批被拐兒童的大部分成功找回，充分證明人工智能對于查找被拐多年兒童能夠發揮重要作用，跨年齡人臉識別這一技術在DNA比對之外，又為公安機關查找被拐兒童提供了一條有效的途徑，“具有里程碑意義”。

安防、金融是目前人臉識別應用最廣泛的兩個領域。其中，我們最耳熟能詳的是AI“四小龍”——商湯、曠視、依圖和云從。

實際上，人臉識別技術不僅能比對活人，它甚至能夠讓尸體開口說話。

浙江一處殯儀館內，有一顆冷凍了5年的頭顱。在調查清楚死者身份之前，誰也不知道這個生命有過怎樣的故事，但它逝去的方式極為殘忍，尸體被發現時，身體的其他部分已經被肢解、遺棄，只有難以瞑目的頭顱，浸泡在防腐液里。

除了拍照存證、留取DNA，5年前的浙江警方束手無策。

2019年1月16日，在沈陽北站，乘客通過智能人臉識別系統“刷臉”進站。

后來，在將積案、重案的資料照片和人像庫數據進行比對之后，死者遺照與庫內一個年輕人的照片高度吻合，情況出現了轉機。依圖科技安防技術專家羅憶回憶，他們調出了死者父母的DNA，再次比對，終于確認了這顆頭顱的身份。外出打工再也沒有回家的兒子終于有了明確的下落，這場擱置已久的命案得以繼續展開調查。

AI“四小龍”

在這些急速破案的背后，隱藏著一個又一個的關鍵詞——天網、云眼、雪亮工程，以及AI供應商。其中，我們最耳熟能詳的是AI“四小龍”——商湯、曠視、依圖和云從。

跨年齡人臉識別這一技術在DNA 比對之外，又為公安機關查找被拐兒童提供了一條有效的途徑，具有里程碑意義。

不過，如果以為人臉識別技術僅僅運用在警方偵破案件方面，那實在太小看這項飛速發展的技術了。安防、金融是目前人臉識別應用最廣泛的兩個領域。

云從科技是我國銀行行業最大的人臉識別供應商之一，包括農行、建行、中行、交行等全國400余家銀行14.7萬個網點已采用云從的產品，應用于柜臺、直銷銀行、手機銀行、網銀等場景，公司為全國銀行提供對比服務日均2.16億次。其中，中國農業銀行超級柜臺、刷臉取款，是全國首先應用人臉識別技術的四大行之一。

云從孵化自中國科學院重慶研究院，受托參與了人工智能國標、行標制定，并成為第一個同時承擔國家發改委人工智能基礎平臺，工信部芯片平臺等國家重大項目建設任務的人工智能企業。從初創到躋身獨角獸，云從科技僅僅用了三年，在這背后，“國家隊”的標簽是云從有異于另三家的最大光環——已完成的四輪融資中，全部來自中資機構，其中有多個國家基金參投，其中不乏知名地方政府基金。

兩對雙胞胎小朋友受邀來到浙江維爾科技股份有限公司，測試這家專門生產身份識別產品企業研發的人臉識別系統。

國際權威調研機構Gen Market Insights于2018年發布的《全球人臉識別設備市場研究報告》顯示，2017年排名前三的人臉識別廠商收入市場份額為20.37%，其中云從科技以12.88%的市場份額（占世界比例）領跑全球，其后的二三名分別是4.18%的Aurora以及3.31%的浙大網新集團。報告還稱，中國2017年人臉識別產值占全世界29.29%市場份額，2023年將達到44.59%。

云從高級品牌經理傅小龍在接受《新民周刊》采訪時指出，云從的3D結構光人臉識別技術能夠更好地提升安全性。傳統的基于2D人臉識別的攝像頭和采集設備，通常是基于少量的樣本去預測、假設，并通過編寫的程序來判斷人臉的紋理信息，嘴巴大小，兩眼間距離等，得到的是二維平面的信息。從算法的角度來看，無論我們把光照打得多足，角度處理得多正，我們始終不知道更深層次的信息，如眼睛凹陷的程度，鼻子的高度，甚至臉型的相關信息等。

正是因為人臉識別系統仍然存在一些漏洞，攻擊者可以通過靜止照片，人臉視頻等方式攻破現有安全系統。因此，隨著反欺騙手段的發展，活體檢測技術應運而生。這種技術一般采用指令動作配合的方式，如人臉左轉、右轉、張嘴、眨眼等。但通過用戶配合來完成身份認證的方式帶來的用戶體驗效果并不佳;此外，這種技術無法防止視頻攻擊或人臉合成技術的攻擊。

面對市場需求與現有技術之間的不匹配，云從科技于2018年2月7日正式宣布推出“3D結構光人臉識別技術”，結構光人臉識別將深度信息與其他局部特征作為深度網絡的輸入，保留了更多的三維模型信息，識別效果相比可見光人臉識別有數量級的提升。此外，在光照環境差、人臉角度較大、人臉表情變化大的情況下比可見光人臉識別效果好很多。在安全性、識別精度以及識別速度方面都實現大幅提升，其準確率在千萬分之一誤識率下達99%以上，速度由1-2秒縮短至毫秒級，此外，更能防御面具、視頻等欺詐手段。

2019年10月14日，智能垃圾分類箱亮相重慶市一小區，可通過“人臉識別”驗證身份投放垃圾。

“四小龍”中最受關注的或許是被稱為“融資機器”的商湯。

商湯創始人湯曉鷗，是香港中文大學信息工程系系主任，也曾任微軟亞洲研究院的視覺計算組主任。據已披露的數據，商湯至今已經累計融資超30億美元，估值超70億美元。除了金融、安防領域，在互聯網領域，商湯通過深度學習算法，幫助新浪微博全新的“面孔專輯”功能實現檢測出圖片中的面孔，并分類歸納。商湯科技的圖像處理技術，針對圖片中的暗光以及霧氣等進行處理，還原出清晰的圖片，已廣泛應用于微博相機。

與此同時，商湯的 SenseAR 增強現實感引擎，可為面部、手勢實現各種好玩的 AR 特效，它基于商湯的人臉關鍵點檢測、人臉跟蹤技術，可以實現精準定位效果，Faceu （激萌）就是應用商湯的技術。在手機領域，商湯可以為手機拍照提供人像背景虛化功能，以及智能相冊中的人臉聚類功能。目前 OPPO、小米等手機中，應用了商湯的此項技術。在小米 MIUI 中，商湯人臉識別算法就實現了 " 一人一相冊 " 的面孔相冊分類功能。云端存儲照片將被自動分類，避免了手動分類照片的繁瑣操作，優化了用戶體驗。

值得一提的是，2017年，商湯宣布實現盈利。其產品不僅包括C端的智能拍照、相機美顏等手機產品，還有面向B端的智慧安防、智慧樓宇等智慧城市板塊以及自動駕駛等領域。

四小龍中，在上市道路上跑得最快的是曠視。他們在今年8月份向港交所提交了招股書。創始團隊中，曠視的三位創始人都畢業于清華姚班（清華學堂計算機科學實驗班，由世界著名計算機科學家姚期智院士于2005年創辦）。在資金方面，曠視至今已經獲得9輪融資，累計融資13.5億美元，估值40億美元。

與上市同時進行的，還有業務架構的調整。曠視之前為美圖旗下的美圖秀秀 App、美顏相機、美顏手機等一系列軟硬件產品提供了人臉識別技術支持。其中美圖秀秀和美顏相機 App 通過曠視的人臉檢測和關鍵點檢測技術，可以在圖像中精準定位人臉和五官位置，從而進行人像美白、五官美化等處理，快速完成精準修容。

在出行領域，曠視為滴滴出行提供了人像識別的身份驗證系統，用來保證司機注冊賬戶和本人信息相符。而e 代駕、易到用車也采用了曠視的人臉識別技術對司機身份進行核驗。神州租車則通過曠視的實名驗證系統，對客戶進行管理和服務。

現在，在核心技術上，曠視正在從人臉識別平臺Face++升級為系統化AI算法引擎Brain++;在業務場景上，則從城市管理、物流、零售、地產、手機、金融等垂直場景升級為城市大腦、供應鏈大腦、個人生活大腦三大IoT場景業務群。

有關機構預測，到2020年，人臉識別的市場規模預計達到2000億元，其中通關安防產品達到700億元，在線支付達到500億元，這將是一個很可能產生新的阿里巴巴、騰訊體量級公司的行業。

依圖和其他三家業務范圍最不同的領域在于醫療。

2016年底，依圖就開始和廣州市婦女兒童醫院合作，啟動了“咪姆熊”智能醫生研發項目。通過自動學習來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質量電子文本病歷中的診斷邏輯，該AI應用于診斷多種兒科常見疾病，準確度與經驗豐富的兒科醫師相當。研究人員隨機抽出12000份患兒病歷，并把20位“參賽”兒科醫生按年資和臨床經驗高低分成5組，看看AI的成績和哪一組醫生接近。結果顯示，AI模型的平均得分高于兩組低年資醫生，接近三組高年資醫生。

2019年2月26日，江蘇南通肯德基未來餐廳內，支付寶刷臉支付吸引了不少顧客體驗。

2019年初，依圖和廣州市婦女兒童醫療中心聯合研究的利用人工智能技術診斷兒科疾病的重磅科研成果在國際著名醫學科研期刊《自然醫學》（Nature Medicine）上發表。這是全球首次在頂級醫學雜志發表有關自然語言處理（NLP）技術基于中文文本型電子病歷（EMR）做臨床智能診斷的研究成果。

2016年，依圖成立了子公司依圖醫療。 2018年11月，依圖醫療推出AI防癌地圖項目，將“醫生+AI”的閱片模式引入肺癌和乳腺癌等多個高發高危癌癥的篩查，以減少醫務人員的負擔和誤診漏診現象的發生，為大規模疾病早篩行動的開展提供有力的技術支持，推動中國腫瘤篩查進入“AI+”時代。

由此可見，包括人臉識別技術在內的人工智能技術，在資本、政府、市場需求等多種因素的作用下，正以狂飆突進之勢向各行各業滲透。除了金融、安防之外，互聯網、消費電子、汽車電子、零售、醫療、教育等諸多領域都在逐步引入人臉識別，遍地開花是大勢所趨。雖然國內在相關領域的理論水平、人才儲備還與美國有一定的差距，但中國的龐大網民數量和成熟的移動互聯網生態，是產生數據的沃土，能夠提供豐富的AI使用場景。在應用領域，中國已經大大超前于世界。

有關機構預測，到 2020 年，人臉識別的市場規模預計達到 2000 億元，其中通關安防產品達到 700 億元，在線支付達到 500 億元，這將是一個很可能產生新的阿里巴巴、騰訊體量級公司的行業。

臉，真的是越刷越大！