最近笔者在某蛋糕店买东西的时候，无意间发现支付系统已经升级了，从传统的扫码支付，转为人脸识别支付了。当然，手机端的人脸支付也在加大推广力度，这无疑是一个信号，人工智能将在视频领域进行大规模扩张，从而引发物联网的一轮爆发。
4年前，马云是最早在公众场合展示人脸支付的，很轰动！2015年3月15日汉诺威IT博览会(CeBIT)在德国开幕，阿里巴巴创始人马云作为唯一受邀的企业家代表，在开幕式上作了主旨演讲。在发表演讲后，马云还为德国总理默克尔与中国副总理马凯演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术，并当场刷自己的脸给嘉宾买礼物。马云选择的礼物是淘宝网上一枚1948年的汉诺威纪念邮票。他用手机登陆淘宝，首先选择产品；第二步进入支付系统，确认支付后出现扫脸的页面；然后扫脸(拍照后)后台认证；接着显示支付成功。马云现场为德国总理默克尔赠送了一份特殊礼物：一张纪念版的德国日历页，且恰好就是这位女总理的出生年月。我记得那个视频发出来后，还曾经感慨这要是实现了该有多酷！
没想到这么快刷脸支付就落地了！
过去我们用的最多的是人脸识别技术，2012年4月13日京沪高铁安检区域人脸识别系统工程开始招标，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统——人脸识别系统，以协助公安部门抓捕在逃案犯。事实上，人脸识别技术为核心，覆盖考勤、门禁安防等多领域的产品设计与研发项目。现今人脸识别产品已广泛应用于金 融、司 法、军 队、公 安、边检、政 府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。
2014年8月起，日本将在部分机场的出入国审查(边检)处重启人脸识别系统的实验。2012年日本首次实验人脸识别因错误频发而一度中止，但法务省认为，为迎接2020年东京奥运会需提高边检速度，于是决定重启实验。实验将在2014年8月起进行约5周，对象为在羽田机场和成田机场乘机的日本人。日本政府在各地机场设置了仅凭指纹识别便可通过的自动边检门，但因需要事先登记指纹，乘客利用率不高。而人脸识别最大的好处则无需事先登记。
目前在国内多个高铁站都已经实施了人脸识别自动进站系统。我记得前两年也是出现类似识别效果不好，有时候要耗费很长时间，特别是接近发车的乘客抱怨很大。目前随着技术的不断完善，人脸识别系统已经很好用啦！
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。
对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
这也是人工智能技术普及首选语音识别作为突破口，而人脸识别为代表的视频智能化作为爆发点的主要原因。人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
人脸识别算法将继续沿着四大方向发展：
第一，基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
第二，基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
第三，基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
第四，利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的2018年全球人脸识别算法测试（FRVT）最新结果，在最新排名中，前五名算法被中国公司包揽，显示出了中国公司强大的竞争力。其中，依图科技的算法包揽了前两名，商汤科技获得第三名和第四名，中国科学院深圳先进技术研究院的算法获得第五名，旷视科技算法获得第八名。此外，俄罗斯的AI公司也有不俗的表现。
目前，依图科技在千万分之一误报下的人脸识别准确率已经接近99%。同时依图科技启动“AI防癌地图”项目，计划在未来5年内投入1亿元项目资金，联合数百家医疗机构，覆盖全国19个省市自治区，以AI应用提升医疗机构服务供给能力，推动中国肿瘤筛查进入“AI+”时代。目前国外人脸识别技术进展也非常迅速，美国旧金山创业公司EverAI成立于2013，开发了用于构建企业级人脸和对象识别API和移动SDK的最大标记数据集。通过提供各种面部识别和属性识别服务，非常适合与CRM数据混合使用，并为客户提供个性化营销体验。
他们正在通过对覆盖全球95个国家和地区的数千万用户提供的130亿张照片和视频进行AI培训。据称，他们的面部识别算法比微软、亚马逊等大公司的算法更快、更准确，并能检测出种族和情绪等因素。更有意思的是近日，AI独角兽公司旷视科技再次转换角色，成为一个“战略投资者”。
11月2日，连锁便利店“好邻居”宣布完成新一轮数千万美元融资，人脸识别独角兽旷视科技出现在此轮投资方名单之中，成为好邻居的重要战略股东之一。据官方数据，好邻居在数字化改造后，降本增效显著。据好邻居股东、鲜生活创始人肖欣对外表示，好邻居此次融资将会继续用于门店AI设备的持续投入和数字化改造等方面。而好邻居对数字化门店的布局需求，正对了旷视科技商业化落地的“胃口”。这也是双方合作的重要前提之一。
作为国内四大人脸识别独角兽之一，旷视科技选择战略入股好邻居，做的正是“AI+”的商业化布局。旷视通过零售领域加速落地的迫切心情，其实从去年9月就初见端倪，当时旷视为阿里巴巴的无人店“淘咖啡”提供了视觉技术方案。
未来商业的智能化，线下门店完全数字化，“人—货—场”的所有信息与互动，被完全结构化传入云端，将是新的趋势。所以，千万不要错过智能加视频的这一轮爆发点，物联网的爆发与人工智能技术的产业化落地必定相辅相成，互为依存！未来将是物联世界，让我们相约2019年11月19-21日，相约2019（第三届）全球物联网大会—寻找思考者！
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声明：本文系《洞悉——物联网发展1000问》系列文章第七十九篇，旨在希望通过系统性与行业专业视角就物联网产业当前发展现状与经济潜力予以分析和分享。IOT物联网，万物互联，互联万物。
作者：王正伟 中关村物联网产业联盟秘书长 全球物联网大会主席 本文系作者原创转载请注明出处 头条号-新社汇and微会动袁帅 授权发布
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