报道数字经济
定义转型中国
泰伯网 墨子苏 | 撰文
一年一度全球最大的人口迁徙活动开始了，北京南站又到了每年最喧嚣的时刻。
春运来临，散落在大北京各处的人们陆续汇聚于此，再由高铁“分发”至各自的家乡，从后厂村、国贸、望京的技术大牛Kaven、文艺青年May、金融精英Caitlin，变回狗蛋儿、二丫和小花。（本段均为化名，如有雷同纯属巧合）
百度地图《2020春运出行预测报告》显示，今年春运排名前五的人口迁出城市，分别将是深圳、上海、北京、东莞和广州，几座城市的交通系统，承载了数倍于其他地区的压力。人脸识别，成为春运中各部门祭出的一件利器。
“刷脸”春运
现在人们对以往春运的回忆，多数是“后面的旅客先把车票和身份证准备一下！”“花生、瓜子、饮料有需要的吗？前面的旅客请收一下脚！”而多年后，90、00、10后们对春运最清晰的记忆，可能将是“刷脸验票”。
混迹在返乡人群中，笔者通过两次刷身份证+人脸识别，顺利登上开往上海虹桥的复兴号，中间未经太多波澜。相较于2018年被媒体和公众频繁吐槽的“北京难站”，此时的南站秩序已有颇多改进，其中，人脸识别起到了重要作用。
数月前，身份验证尚未铺开，要从北京南站出行，需要经过以下流程：过安检、进站、取纸质车票、过安检、上楼候车厅、排队等候（通常坐和站的地方都不富裕）、插入票据过闸机、登车。北京南站各个取票处、售票处以及安检口和楼梯口长期聚集大量人群，排队时间长、体验差。而现在，通过人脸识别，多数人无需取出纸质票据，节省了大量成本和时间，也减少了人群聚集区域，让站内人流更为通畅。
过去一年，AI进入落地期，手握技术不再是被资本追捧的唯一要素，能变现，才是企业活下去的关键。人脸识别凭借优秀的“无感”表现及较低的差错率，在交通领域应用中脱颖而出，春运时的机场、火车站、客运站、地铁站等，成为展示并检验各家成果的最佳场景。
公开信息显示，多个铁路公安人脸识别系统项目由依图科技承接。2018年，依图科技先后中标铁路公安人脸识别对比系统（软件部分）及上海铁路公安局南京公安处人脸识别系统采购项目，2019年，神思电子与依图科技合资成立的神思依图又先后中标郑州铁路公安局人像智能鉴定工作站及青藏铁路公安局人像智能鉴定系统。
大兴机场是去年不折不扣的网红项目，不少人专程坐地铁去“打卡”。多方消息显示，宇视承接该项目视频识别相关工作，整合了超1W路视频，在敏感人员识别安全预警，“刷脸+身份证”自助查询值机，登机口寻人等方面均有应用。数据显示，大兴机场值机排队不超10分钟、机场安检最快不足1分钟，从航站楼中心到最远端登机口步行不超过600米……
大兴机场
旷视与杭州市地铁公安分局，在杭州市地铁1、2、4号线建设动态人像识别卡口系统，在确保地铁运营环境安全稳定的前提下实现对重点人员的有效预警和预防。在此之前，滴滴、e代驾、易到用车、神州租车也与旷视开展合作，利用人脸识别技术完成司机身份验证等环节。
抢先破题
赛道日渐拥挤。
“目前交通领域市场空白正在减少，而客户对于旧系统的升级迭代，认知仍不充分。”资深从业人士X先生告知泰伯网。“AI技术升级迭代速度比较快，但部分客户受限于技术认知程度，通常能‘凑合’就不换新的。而有些客户虽然对技术足够认可，但由于预算需要提前申报，因此要迭代系统必须等到下一个预算周期，使得项目周期被动拉长。”
“但这其实也很正常，没有一个行业是竞争不激烈的，只是AI领域就像一个公众人物，受关注程度高，把这些信息放大了。竞争，只是行业走向正轨的表现。”X先生表示。
“AI企业的确不如刚起步时靠概念就能拿投资那么滋润了，不过，也并没有传闻中那么夸张，每个公司都有自己的生存之道。不过这个行业的特点在于，技术是发展基础，技术强大是企业发展的背书。但同时，技术公司也必须有好的行业规划和技术能力，否则接下来的日子会举步维艰，必须把技术和服务结合起来。”
此外，在使用过程中，各种“Bug”在人脸识别系统中并不少见。先不提伪装、遮挡、夜间、过曝过暗等因素为人脸识别带来的影响，仅是照片识别对比场景，女性、老人、孩子的人脸识别仍有较多问题有待解决，甚至有人将市面上多数安防人脸识别系统，戏称为‘中青年男性人脸识别系统’。
“某种意义上说，谁先解决这些难点，谁就将提前一步占领下一阶段的市场。”
X先生介绍，具备深度信息的三维人脸识别，容错能力更强、数据采集的宽容度和准确率更高，正在成为近几年业界攻关的主流。云从科技在2018年2月7日发布国内3D结构光人脸识别技术，商汤推出“3D人脸识别智能门锁解决方案”，大华乐橙也发布了搭载3D结构光的AI人脸识别视频门锁。
2017年5月，主打三维人脸识别的卢深视“意外”击败NEC、Cognitec等国内外人脸识别团队，中标跨海大桥人脸识别项目。官方消息称，该项目可实现司机不下车核验身份，8秒通关。据了解，的卢深视还陆续在义乌客运中心以及某边关卡口等部门落地人脸识别身份核验系统。
“虽然部分公司已通过三维人脸识别技术解决了夜间识别、侧脸识别等部分问题，但目前人为遮挡、姿态识别等，仍有较高难度。从使用情况来看，目前可汇总其他类别数据，如身份信息等来满足需求。”
探寻边界
AI一度被妖魔化。
一方面，公众对其给予过高的期待，当其无法承载时，就会认为AI也“不过如此”。另一方面，对于数据安全和隐私保护的忧虑，成为AI落地过程中最大的门槛。
“现在这个阶段被称为‘弱人工智能时代’，因为人们对技术如何应用仍然没有特别清晰的认知。”行业技术咨询专家殷彦博介绍，“事实上，不仅仅是公众及客户对AI的认知不够透彻，就连部分从业者，也不清楚技术的边界到底在哪里，究竟应该放在什么场景。这也是目前行业的通病。”不了解技术的能力和边界，就会将技术放在错误的场景，不仅无法发挥应有的能力和作用，也让客户及公众产生误解。
殷彦博表示，“AI不是武侠小说中的万能灵药，不能‘包治百病’，只有适合的场景才能发挥出真正的作用，不要对它抱有不切实际的幻想。”
大哥大之所以仅仅用了20年就发展成了如今的智能机，技术当然是关键，但当初的行业实践和用户的应用反馈更加功不可没。AI领域也同样需要成长的时间，用户在行业成长中，将扮演相当重要的角色，使用者的反馈将极大推动技术迭代。
但问题在于，人们对于隐私泄露的忧虑，正在影响公众对AI领域的参与度。一项研究发现，超七成民众对网络运营者的安全保障能力存有疑问，担心人脸信息遭泄露。
美国四个城市相继禁止政府部门使用人脸识别技术；Facebook因人脸识别功能或面临着可高达350亿美元的集体索赔；微软公司疑似因隐私保护和授权瑕疵方面的原因删除了曾为全球最大的人脸识别数据库MS Celeb；欧盟正在考虑禁止在公共场所使用人脸识别技术长达五年，以便有时间研究如何防止这种技术被滥用……国内对于人脸识别的技术和场景态度相对宽容，但也于2019年10月出现了“中国人脸识别第一案”——杭州一位消费者因当地野生动物园要求消费者刷脸入园，将动物园告上法庭。
殷彦博不认为这仅仅是人脸识别领域的问题：“人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别等生物识别技术，乃至所有大数据领域都面临着数据安全和隐私保护问题。”
据殷彦博介绍，目前，人脸识别、指纹、虹膜等生物识别方面的标准都没有统一，数据怎么用，如何脱敏，需要讨论和研究。从技术上来说，脱敏是可以实现的，比如去掉照片、身份信息等敏感信息，仅当做一个特征值的数据集合做比对的判定模型使用，研究人员面对的只是大量的轴信息，只需要对比两个数据集是否吻合即可。“但也要警惕人为盗取数据等特殊情况”。
“发展技术与推进监管模式可能是并行的，当形成标准之后，去遵守标准即可。”殷彦博表示，按照宏观技术蓝图的美好畅想，未来各个领域的AI数据库将连接成庞大的数据信息关系网，基于此，在监管体系健全的情况下，公众将无需携带实体身份证件，仅凭“刷脸”即可判别身份进行金融支付、过海关、验证登机、坐火车等。目前，这一方式已经在小场景已经试用，进行试错和调试。
人脸识别的大范围应用需要全社会和公众的共同推动，这可能还需要一定时间，但也没想象中那么长。
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