[核心提示] 最近，微軟推出的「how - old」火遍了各大社交網絡，「面部識别」技術也再一次引起了廣泛的探讨。

現階段「人臉識别」技術的進步離不開早期「圖像識别」技術的發展與應用。從搜索引擎相似圖片搜索到手機相機應用自動美顔，再到電商依據圖像識别的相似商品搜索和二維碼掃描，「圖像識别」技術的應用場景覆蓋了衆多領域。這一方面源于各領域海量數據的積累可以達到精準匹配與優化的程度，另一方面也是因為「圖像識别」技術較于「人臉識别」技術的更高可操作性。

的确，由于「人臉識别」涉及到動态識别、活體檢測和微表情識别等維度，在可操作性和精準度等方面的表現暫不及「圖像識别」，但它卻有着「圖像識别」所替代不了的技術和場景優越性。首先，它能簡化認證和注冊的流程。如果你現在要開一個淘寶店或者注冊一個微信公衆賬号，你便需要手持身份證拍照以驗證你的身份。這固然是出于安全和信用方面的考慮，但「人臉識别」技術卻能以「人臉」為獨立驗證 ID 簡化注冊與認證的流程。相同的例子還有「一登」為一些應用提供的「刷臉」注冊功能。

其次，在安全支付領域，成熟的「人臉識别」技術顯然要比普通的字符、字串密碼來的更加快捷和安全。當用戶發生支付行為時，用「刷臉」這一簡單的動作代替複雜的密碼輸入操作可以縮短用戶支付時間；而當用戶出現密碼被盜的情況時，不僅可以通過獨立人臉 ID 迅速找回，還能通過後台保留的用戶人臉 ID 避免密碼被輕易修改。

同時，在娛樂領域，「人臉識别」技術也有豐富的利用空間。之前由「落網電台」推出的情緒識别 app ——「emo」便是利用了由「一登」提供的技術進行刷臉注冊和情緒識别音樂推薦；而在遊戲領域，開發者也可以通過「人臉識别」技術的應用來捕獲玩家的表情變化，從而優化遊戲設計與關卡邏輯。

當然，關于「人臉識别」技術還有很多的想象空間，一個真實且腦洞大開的故事是波士頓警方曾在 Facebook 「人臉識别」技術的輔助下成功抓獲了一名涉嫌兒童性侵案的嫌犯。

聽上去很酷，但實現起來很難

的确，「人臉識别」技術有着十分廣泛的應用範圍和落地場景。但不可否認的是，過高的技術門檻和相關人才的缺失成為了其發展的最大短闆。以國内為例，有關「人臉識别」的最核心技術和人才基本集中于 BAT 這樣的科技巨頭手中，而巨頭們出于自身生态和戰略的考慮都對相關技術進行着有限開放和相對封閉的上層領域開發；而技術能力相對較弱的中小團隊隻能憑借着不斷的摸索從小的領域尋找突破口。此外，由于關鍵技術的封閉，在現實應用領域，光線、角度等因素仍對識别結果有着一定的影響，識别結果的精确度和安全性仍有很大的提高空間。

其次，目前國内的「人臉識别」也缺乏統一的技術标準。雖然國内團隊在類似 LFW 的國際标準測試中的精度不斷提升，基本上每家的 LFW 通過率都在 95％ 以上，但真實的場景要比 LFW 的測試複雜得多，行業對「人臉識别」技術的評判缺乏一個更為細緻的可靠辨識度。

與此同時，用戶數據信息渠道的封閉也使得用戶圖像信息與其他相關信息間的關聯缺乏有效連接，各公司和開發者依據自身數據積累進行研發的小閉環難以形成生态效應，這也加大了「人臉識别」技術準确度在海量數據研究基礎上的提升。

同樣，有關「人臉識别」所涉及的隐私問題也一直備受争議。此前，Facebook 因為未經用戶允許而私自儲存和使用用戶的「人臉識别」數據而飽受诟病；而 Google 則因隐私政策和輿論壓力而禁止 Glass App 使用「人臉識别」功能。這是涉及到用戶個人信息安全的共性問題，一方面需要企業合開發者們有過硬的技術實力來保證用戶數據安全，同時對用戶數據在征得同意的情況下進行合理使用；另一方面也需要對相關用戶市場進行針對性教育。

未來，共性合作大于個性爆發

任何行業和技術的發展都不會一蹴而就，一個健康生态的形成也絕非一朝一夕。我們不可否認「人臉識别」技術的發展前景，但也不能忽視它在發展中所存在的問題。當然，這些問題也并非哪一方就能解決的，需要整個行業各環節的共同努力。

對于「人臉識别」技術的開發團隊而言，除了在技術研發方面的努力外還應拓展技術實現場景，實現有效數據積累。在用戶市場，除了上述的小衆娛樂領域，開發團隊們還可以進行安全解鎖和數據檢索方向的探索；而在企業市場，企業級身份認證和基于「人臉識别」的可穿戴設備及智能家居植入也有很多的想象空間。畢竟，依托海量數據的技術研發才更具有應用的精準度和可靠性。

對于 BAT 這些生态級的巨頭而言，開放戰略不能僅僅紙上談兵。相關技術與數據的開放帶動的是整個生态的繁榮，之如 Google 對 Android 的開源政策，隻有大的行業生态不斷向前發展才能帶動小生态穩定繁榮。對中小開發團隊的開放與合作能夠給巨頭企業帶來更多的想象空間，從底層小衆應用到上層生态構造，讓「人臉識别」技術可以形成「鍊條式」的打通，推動更多應用場景的産生，而不是各自閉門造車。

對于整個行業而言，無論是 BAT 還是中小開發團隊，建立一個行之有效的技術評判标準與隐私尊重政策是迫在眉睫的必要之舉。隻有在一個公正客觀的行業環境下才能更好地教育市場和用戶。

關于「人臉識别」，可以預計的是一個不斷上升的發展空間和愈加豐富的應用場景，但要真正實現技術落地和生态打通還需要行業各環節的相互配合。

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