近日，智能化垃圾分類箱亮相重慶。

不久前，北京市通州區(qū)的王先生換了一把嵌入了人臉識別模塊的智能門鎖，解決了他長久以來的煩惱：“父母記性不好，好幾次出門都忘帶鑰匙，被鎖在門外。現(xiàn)在一刷臉，門就能開了。”

除了識人，視覺識別技術還能識車、識別商品。作為人工智能的一大重要應用領域，未來，隨著視覺識別精度的提高和應用環(huán)境的逐漸完善，它還將給人們帶來更加智慧安全的體驗。

識人：靜態(tài)識別比較成熟，動態(tài)識別有待完善

人臉識別是視覺識別相對成熟的應用場景，其基本原理是，通過視頻采集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度等信息進行計算分析，進而和自身數(shù)據(jù)庫里的范本比對，從而判斷出用戶的身份。

人臉能替代身份證、賬號密碼等認證信息，源于它作為生物識別特征具有高度的唯一性。以乘車安檢為例，通過精準的人臉識別技術，讓乘客面部數(shù)據(jù)與后臺數(shù)據(jù)進行比對，快速完成1對1的靜態(tài)認證，從而實現(xiàn)安全便捷、智能高效的通行。金融驗證、辦公考勤、交通出行等領域，應用的正是人臉識別這一特性。

除身份信息認證外，人臉識別還可用于對特定人群的監(jiān)測，實現(xiàn)1對N的動態(tài)比對：從海量的人像數(shù)據(jù)庫中，找到與尋找對象符合的人臉數(shù)據(jù)圖像，并進行匹配。借助智能攝像頭捕獲或掃描人臉信息，人們可以在茫茫人海中找到失散的親人，公安人員可以在人流中鎖定、追捕犯罪分子。

此外，通過對場景內(nèi)所有人進行面部識別并與人像數(shù)據(jù)庫匹配，還可以實現(xiàn)M對N的比對。

騰訊優(yōu)圖實驗室研究員王川南說，人臉識別技術發(fā)展至今，在可控的環(huán)境下，1對1的靜態(tài)識別已經(jīng)比較成熟，動態(tài)識別相對來說難度大一些。“比如，人臉識別的精準度受到光照、表情姿態(tài)和圖像質量等因素的影響。此外，目前多數(shù)的人臉識別算法主要針對正面或接近正面的人臉圖像，當發(fā)生俯仰、側面等情況，識別精度將打折扣。同時，由于采集設備不同，獲取的人臉圖像質量也不一樣，怎么有效識別分辨率低、質量差的人臉圖像，是業(yè)界需要解決的難題。”

識車：感知能力快速提升，自動駕駛需多技術推進

移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，讓停車場智能化成為可能。作為汽車的重要身份特征，通過攝像頭，識別車牌并上傳到終端，不僅能夠讓車主不停車通過收費閘道，還能精準獲知停車位數(shù)量和地理分布等信息，幫助人們提前規(guī)劃停車安排。

不久前，北京大學信息科學技術學院的研究團隊研發(fā)出一種不用掃描車牌號就能識別車輛的新技術。該技術基于對車輛外觀特征的記錄和分析，如輪廓線條、碰撞損傷或漆面刮痕等，再由此搜索出機動車的型號和注冊信息。

識別車牌只是視覺識別技術在車上應用的一小部分。業(yè)界更為看重同時也更為困難的是，通過與人工智能、通信、自動化等技術深度融合，讓汽車能看清周邊環(huán)境，進而實現(xiàn)自動駕駛。

不過，自動駕駛涉及的技術非常廣，涵蓋軟硬件等多方面，任何一個環(huán)節(jié)欠缺都跑不起來。中科院自動化研究所研究員王飛躍說，近年來，汽車的感知能力快速提升，但遇到雨、霧等惡劣天氣時，它就無法工作，目前仍沒有理想的解決辦法。此外，自動駕駛是遵守規(guī)則的“好學生”，現(xiàn)實中的路況通常瞬息萬變，機器難以對一些突發(fā)情況做出合理的決策。

專家表示，未來通信技術會讓信息傳輸更快、更穩(wěn)定，車與路、車與人以及交通基礎設施之間有望實現(xiàn)互聯(lián)互通。

識商品：想象空間很大，落地應用是難點

人工智能技術還能自動識別物品。比如，一些內(nèi)置智能攝像頭的冰箱，可以自動識別各類蔬菜、水果、飲料等物體，提示保鮮時間，監(jiān)控儲存數(shù)量等。再比如，無人超市和無人貨架有望實現(xiàn)零售的無人化，革新商品流通和銷售的模式。

商品識別前景看上去很美好，但落地頗為困難。海深科技創(chuàng)始人戴劍彬介紹，跟人臉識別相比，商品識別種類繁多、變化快。由于不同商品的外形差異很大，部分柔性商品又具有變形的特點，識別難度很大。“線下商品視覺識別的想象空間很大，前提是能識別足夠多商品，而在當前的技術條件下，還基本做不到。相比之下，智能貨柜等相對封閉，且商品數(shù)量有限的場景，可能更適合這項技術的落地。”

展望未來，他表示，隨著5G商用的逐漸鋪開，未來智能貨柜可以將更多的算力放到云端，讓終端在輕量化的同時還能執(zhí)行更復雜的任務，從而降低動態(tài)識別貨柜的成本。同時，隨著視覺識別算法的更高效和更精準，無人零售有望普及。

應對安全風險，加強基礎算法和理論研究

安全專家指出，人們在享受智能識別的便利的同時，也應防范潛在的信息泄露風險和侵犯個人隱私。

“由于人臉識別具有高度的直接識別性和唯一性，相比其他信息，這種技術對個人而言，安全隱患更高。”中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會研究中心秘書長吳沈括說。

專家們指出，隨著個人“露臉”的環(huán)境和應用場景增加，信息泄露的風險也將隨之上升。今年9月，北京青年報一則報道就顯示，在某網(wǎng)絡商城中，有商家公開兜售“人臉數(shù)據(jù)”，數(shù)量約17萬條。在商家發(fā)布的商品信息中可以看到，這些“人臉數(shù)據(jù)”涵蓋2000人的肖像，每個人約有50到100張照片。

為此專家建議，慎重上傳平臺和授權使用，對于一些非必要的重要場景，不建議用戶開通人臉識別功能。此外，管理部門應加大數(shù)據(jù)保護力度，加大對違法收集、使用用戶個人信息企業(yè)的懲戒力度。人臉信息收集主體也要加強自律，遵守行業(yè)準則。

除了防范風險、保護個人隱私，專家們提出，還應提升視覺識別的效率和準確性。地平線創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官余凱說，數(shù)據(jù)、算法和算力是驅動人工智能發(fā)展的三大要素，而芯片是其底層核心支撐。在萬物互聯(lián)的背景下，未來將出現(xiàn)海量的智能終端設備，更離不開功耗低、圖像處理能力強等的智能芯片。

受訪專家普遍認為，雖然我國在視覺識別的商業(yè)探索上走在世界前列，但基礎算法和理論研究仍是短板。他們建議，在加速推動商業(yè)應用的同時，還需在基礎算法研究、基礎學科建設和人才培養(yǎng)上加大力度。（記者 喻思南）