如今，只存在于電影中的生物識別“黑科技”已悄然應用到日常生活中。生物識別技術在精度上已有大幅提升，進入到了一個迅速產品化的階段。

生物識別技術大幅提升已邁入產品化階段

1997年至今，中科院計算技術研究所研究員山世光已經對人臉識別等相關技術研究了20年。但在即將過去的2017年，他才真正感受到包括人臉識別在內的生物識別技術，迎來了應用的春天。

2017年9月初，支付寶在杭州肯德基KPRO餐廳上線刷臉支付，成為刷臉“黑科技”首次試水商用。用戶只要在支付寶手機App上開通此功能，即可實現“支付寶刷臉付”，整個支付過程不超過10秒。

同月，蘋果公司發布iPhoneX手機，推出FaceID功能，通過攝像頭實現用戶3D臉部模型的復原，刷臉解鎖開機。

與此同時，銀行開通ATM機刷臉取款，無人超市刷臉取貨，語音識別實現即時翻譯，大學也利用虹膜識別技術建立了學生的點名系統、上課簽到和晚歸系統，而各種修圖軟件、直播App也上架了動態趣味攝影功能。

“過去的兩三年里，通過深度學習等技術變革，包括人臉識別在內的生物識別技術在精度上已有大幅提升，進入到了一個迅速產品化的階段。”山世光告訴記者。

來“刷臉”吧

許多歐美科幻大片中都會出現這樣一幕：富豪們要通過指紋、臉部、虹膜等多重人體識別后，才能進入擁有最高安防級別、藏有核心機密的房間。

如今，這些以往只存在于電影中的生物識別“黑科技”已悄然應用到日常生活中：2017年9月，支付寶在杭州一家快餐店上線了刷臉支付;同月，搭載著FaceID功能的iPhoneX面世，刷臉取款、刷臉取貨也相繼進入銀行和無人商店。

不過，刷臉只是生物識別技術中最具代表性、應用最廣泛的一類。除此之外，生物識別還包括指紋、虹膜等多種識別方式。所謂“刷臉”時代，實際上是人們對生物識別時代的一種形象說法。

實際上，生物識別技術在中國的快速發展演進并非偶然。

2014年前后，工信部、公安部、國家工商總局等多部委就聯合公布了《電話“黑卡”治理專項行動工作方案》，要求購買手機卡必須實名制;國家網信辦之后也全面推進了網絡真實身份信息的管理。

強制性的身份認證讓生物識別技術有了落地的“土壤”。當然，這只是外因，更重要的內因在于，中國互聯網產業的高歌猛進，對保障用戶的信息安全提出了更高要求，也在倒逼著身份認證領域的技術進步。

在政策和需求的雙重助推下，中國的生物識別技術在起步較歐美等國晚幾十年的背景下，仍實現了大步跨越，在核心算法、數據積累、模型建造等方面取得了不俗的成績。

比如，科大訊飛在語音識別領域的技術已走在全球前列，成為很多國外名企的合作對象;釋碼大華則憑借在虹膜識別上的技術優勢，成為印度政府主導的全民生物身份識別系統的技術服務商。

和技術演進相伴而生的還有應用市場的爆發。

前瞻產業研究院發布的《生物識別技術行業分析報告》顯示：2010年～2014年，中國生物識別市場平均增長率保持在60%以上;到2020年，中國生物識別市場規模將達到300億元。

生物識別技術的應用也已經從最初單一的安防領域擴展到了通訊、支付、零售等多個領域。指紋、面部、虹膜、聲音等生物識別方式也不再相互排斥，而是相輔相成。

當然，技術短板仍然存在。例如，面部識別在復雜場景下的識別準確率會降低，穩定性稍差;虹膜識別對于人體站距有苛刻要求，不能遠距離識別;語音識別還容易受到雜音、噪音的影響，等等。

在這些仍待克服的技術問題上，中國與歐美的先發國家站在同一起跑線上。而這些問題的解決也不能一蹴而就，要依賴于計算機和互聯網技術的進一步發展。

然而，可以預見的是，中國的生物識別技術及應用將依托于自身這個廣闊而別具活力的市場迅猛發展。在這個擁有13億人口的大國中，身份認證將隨之迎來新的突破。

6年沒帶過鑰匙

早在2003年，以山世光為核心技術人員的團隊研發出的人臉識別系統就應用于全國“兩會”安檢中，并獲得肯定。

而從安防角度切入生物識別，似乎是技術發展的必然。

在20世紀60年代，隨著計算機技術和指紋識別技術的發展，美國聯邦調查局(FBI)開始推動指紋自動認證流程，實施自動指紋比對。同一時期，為解決身份識別問題，人臉識別、筆記識別、語音識別等一大批新的生物特征識別技術涌現了出來。

“指紋作為最早出現的識別技術，在特征比對以及算法上已經非常成熟，但在應用場景上，指紋、人臉、虹膜各有利弊。”生物識別產業技術創新戰略聯盟秘書長孫哲南告訴記者。

2006年，當時還未創立北京釋碼大華科技有限公司(以下簡稱釋碼大華)的王曉鵬就在倫敦希斯羅機場，目睹了人來人往“刷眼”登機的新鮮場景。而在中國，他發現還要排隊等候人工安檢。

“不過，過去6年里，我已經沒帶過鑰匙了。”王曉鵬對記者說，借助釋碼大華核心的虹膜識別技術，他從家到辦公室穿過的每一扇門都可虹膜解鎖，甚至進入電腦的“門”，也只需抬頭看一眼夾在屏幕上那個只有3cm的小攝像頭。

山世光告訴記者，在如今這波席卷全球的人工智能風潮中，中國在生物識別技術的應用領域抓住了很多機會，其中的一些應用場景甚至走在了世界前列。

比如成立于2012年的北京曠視科技有限公司(以下簡稱曠視科技)，就將人臉識別技術應用到了抓捕犯罪嫌疑人上，其為公安部門搭建的天眼系統，利用大數據和人臉識別技術，已成功抓捕了3000余名嫌疑犯。

“像這種應用場景，識別技術的精準度不能低于95%，而且還需要實時響應，這對算法和計算能力的要求很高。”曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者。

節省400萬個小時的跑腿時間

謝憶楠清晰地記得，生物識別迎來新熱潮是從2014年開始的。

2014年前后，工信部、公安部、國家工商總局聯合公布《電話“黑卡”治理專項行動工作方案》，要求購買手機卡必須實名制;國家網信辦隨后也全面推進網絡真實身份信息的管理。這給身份認證行業帶來了新機遇。

比如銀行開戶這件事，傳統金融機構要求客戶必須持法定證件到柜臺辦理業務，由柜臺人員現場核對客戶證件身份信息，而互聯網金融的發展，則讓開戶完全實現了線上處理。

“當然，這也有一個過程。最初是通過上傳身份證正反面照片，進行比對，現在也開始采用人臉識別技術進行身份認證。線下可以實現刷臉支付，線上解決的是遠程身份認證問題。”謝憶楠說。

這其中的關鍵問題在于，如何通過線上技術確認線下操作的是本人而不是圖片或視頻。

騰訊優圖實驗室總監黃飛躍告訴記者，為解決這一問題，騰訊優圖特意為微眾銀行設計了一個基于唇語識別的活體檢測技術。

“用戶錄視頻的時候，還要讀出當時手機上提示的一段隨機數字，我們會結合他嘴唇的變化以及唇形的變化、語音等相關信息來確認這是一個真實的人。”他說，其開發的人臉核身技術，還提供給了百余家外部公司。

而從2017年9月開始，支付寶陸續在各地試點推出線下門店刷臉支付，才真正打通線上線下，使生物識別成為熱點。

北京中科虹霸科技有限公司CEO馬力觀察到，銀行也開始陸續探索生物識別技術在線上線下的應用，“原來銀行總是說自己網點多，如今紛紛成立實驗室轉型升級，網點反倒成了負擔。”

事實上，包括招商銀行、農業銀行在內的多家銀行，都在2017年前后宣布在部分城市和網點上線ATM機“刷臉取款”功能。這一過程也是循序漸進的，比如銀行設置的“刷臉取款”額度限制多為3000元。

“我們中國的用戶在‘互聯網+’的時代已經被‘教育’過了，還是非常愿意去嘗試一些新鮮東西的。”山世光告訴記者，通過互聯網金融累積起來的龐大用戶群，也有利于生物識別技術開發出新的應用場景。

“刷臉政務”就是個例子。螞蟻金服公共服務事業部總經理劉曉捷告訴記者，截至目前，全國范圍內已有40余個城市開通“刷臉政務”，875萬人體驗“刷臉政務”，節約跑腿和等待時間長達400多萬小時。

“在稅務、社保、公積金、交通繳罰等不同領域，‘刷臉’辦事正在全國范圍內逐步推廣。”他說。

智能硬件來襲

生物識別技術被公眾大范圍認知，還有賴于智能手機對人臉識別技術的應用。

蘋果iPhoneX摒棄了慣用的指紋識別Home鍵，而采用了FaceID人臉識別技術，被看作是新一代生物識別技術的第一槍。

“除了蘋果，現在國內很多手機廠商也開始全面鋪開人臉識別技術，包括小米、vivo、華為等品牌，都找過我們搭建人臉解鎖技術框架。”謝憶楠告訴記者。

而另一家手機廠商三星，選擇的是虹膜識別技術，其發布的Note7，讓虹膜識別業內人士為之一振。“國美也推出了第一代虹膜手機，而國內其他手機廠商也都已經和我們有合作了。”馬力告訴記者。

與手機一樣火熱的，還有智能音箱。2014年，亞馬遜推出了搭載智能語音交互技術的音箱Echo，截至目前銷量已達近千萬臺。而在國內，京東聯合科大訊飛推出了叮咚音箱，聯想研制出聯想智能音箱，阿里巴巴開發出天貓精靈，小米也有小米“小愛同學”音箱，喜馬拉雅FM推出了小雅AI音箱。

“物聯網和智能設備一直沒有很好的應用，一臺洗衣機加個攝像頭變成所謂的智能洗衣機，這當然沒人買。但是Echo能有這么大的銷量說明這的確是用戶的真實需求，也給了行業很多信心。有問題的不是市場需求，而是應用產品。”獵豹移動旗下公司獵戶星空首席科學家閔可銳告訴記者。

根據艾媒咨詢《2017上半年中國智能音箱市場專題研究報告》，2016年中國智能音箱銷售規模為1.36億元，預計2017年將達到2.01億元，增長率為47.8%，而到2020年，智能音箱銷售規模將超過10億元。

獵戶星空也想從技術角度切入分一杯羹。閔可銳說，圍繞語音交互，獵戶星空打造了一整套的技術，包括從前端信號處理到喚醒、語音識別到自然語言處理再到語音合成。

“我們的主要業務分別圍繞語音、視覺和硬件展開，喜馬拉雅的小雅AI音箱使用的就是這一整套技術，小米AI音箱、小米電視等都使用了獵戶星空的語音合成以及遠場語音識別技術。”閔可銳告訴記者。

他認為，隨著深度學習技術的發展，如今人臉識別和語音識別技術，都能相互打通。

“圖像識別在準確率上有很大提升，而音頻也可以看成是一個一維的圖像，它對應的頻率也可以看成是一張圖，所以原來在圖像上應用的識別技術就能轉到音頻識別上去。”閔可銳說。

無感識別的未來

英國《每日郵報》2017年11月15日報道，已有研究人員利用汗液中獨一無二的分子特性，在未來5到10年里，可以實現解鎖智能手機。

王曉鵬告訴記者，智能手機或其他可穿戴設備通過不斷學習汗液中的特定生物信息，以此建立起對使用者的識別能力，從而實現解鎖設備，這種想法是可以理解的。

實際上，生物識別不但在技術上具有互通性，在實際應用中，不同生物識別技術也開始走向相互融合的道路。

上海聚虹光電科技有限公司總經理宮雅卓告訴記者，其給銀行提供的識別技術，就是虹膜、人臉二合一的方案。

“遠距離可以使用人臉識別，近距離可以使用虹膜識別，兩者無縫切換。”宮雅卓說，人臉識別最大的障礙在于防偽，而虹膜識別優勢就是防偽，所以兩者相互結合，更為可靠和安全。

馬力則告訴記者，指紋識別成本低、效果好，也方便，因此也能與人臉識別、虹膜識別結合起來使用。

“如果在辦公室開會，需要使用手機回復信息，與其舉著手機做人臉和虹膜識別，還不如直接指紋解鎖來得方便;但如果正在處理一份大額交易，舉起手機、抬頭識別就更能保證安全性了。”他說。

在馬力看來，未來肯定是一個識別技術多模態發展的局面，人臉將成為基礎采集項，指紋和虹膜是可選項，根據不同的場景選擇不同的搭配。

王曉鵬對這種設想也頗為贊成，“以后去銀行辦卡，可以分A類賬戶、B類賬戶和C類賬戶，這個采集虹膜，這個采集人臉，這個采集指紋，建立一套金融的超級應用體系，那么銀行就不需要再設置數字密碼了。”

而當提起生物識別的未來，謝憶楠的腦海里就會浮現出一個場景：

人們走進商場，商家立馬能獲取消費者購物習慣和偏好，進行有針對性的銷售，而消費者也能獲取相應的購物券和店鋪推薦，看中某個商品直接拿走，所有的交易都在后臺默默進行。

“這背后都依托于生物識別的準確性，它是第一步。這也將會優化整個商業流程，提升消費體驗。”謝憶楠說。

這與研究人臉識別20年的山世光的想法不謀而合。

“無論是學術界，還是工業界，大家都希望從用戶完全配合，慢慢到中間狀態的無感配合，最后終極目標是對完全不配合用戶的準確識別。現在無感識別是我們努力的目標，希望能做到與完全配合95%以上精度接近的水平。”山世光說。