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人脸识别距离你家门口还有多远?

开发技术 2019-02-01

最近谷歌中国开始新一轮的PR,其中一项是在知乎发起品牌提问,内容是“哪件事让你开始相信AI就在身边”。抛开这个问题中谷歌想对“猜画小歌”一类项目的宣传不说,“让用户相信AI就在身边”这件事,其实是很多科技企业2018年to do list上的重要一项。他们用各种堪比科幻大片的VR解释自己的新产品、推出各种与人脸识别和语音识别相关的H5/小程序、把智能二字塞入各种功能……说到底就是像告诉用户们,这次我没吹牛X,AI真的来了。

可在另一方面呢,巨头们又高呼起产业AI、产业互联网等等赋能B端的口?#29275;?#25226;技术能力输送到工厂、农田、银行之中。人们疾呼?#29275;?#20013;国企业的toB时代终于到来了,技术升级正在改变一?#23567;?/p>

让用户见到AI和让产业用上AI,可以说是去年一年科技企业的两件大事。这两件事情其实是两个有部分相交的圆,其中有重叠的地方:普通人会看到街上的无人零售店、会在银行刷脸办业务,这些都是经由产业AI传递给消费市场的。但其中更多的是不重叠的地方:用户们永远不会知道手机地图给出的?#24049;?#36335;线背后有多少计算,而对于他们所期待的神奇机器人,没准是像索?#22855;?#19968;样的假AI网红。

那么究竟有没有一种路径,让消费市场与AI不再以产业为媒介从边缘相融,而是让普通人也笃定地知道,这就是我身边的AI、是我使用的AI?

成为身边的AI,硬件一定是最好的选择

可对于科技巨头们来说,冲击AI消费级市场早就不是什么新鲜事了。

一般来说,通往AI消费级市场有两种途径,软件和硬件。

从软件市场来说,让消费者感受到AI不是什么难事,但让消费者感受到AI之后所带来的意义就很难说了。例如美图秀秀、天天P图这些主打拍照的App,或是快手、抖音这类短视频App,以及搜索引擎、资讯信息流等等,无一不应用上了AI技术。

但对于软件市场来说,AI技术虽然?#39057;?#19978;一剂重要的调味品,却也仅仅只能综合提升用户体验而?#36873;?#20309;况市面上几乎没有哪些软件能做到仅仅依靠AI特性实现收费,大多数还是通过用户流量进一步撬动收益。就算是因主打神经风格迁移火起来的prisma,也仅仅只能作为一款工具类产品而存在,在存量市场中苦苦挣扎。

但在消费级硬件上,可做的文章就多得多了。很多新兴硬件,本质上就是一种技术的集成,例如运动手环、蓝?#34013;?#26426;以及不知道什么时候才能复活的VR眼镜。而且相比软件,硬件产品本身拥有更强的收益支持。

在去年,智能音箱的出现算是AI消费级硬件的一个典型。虽然目前智能音箱还面临着无序?#22270;?#31454;争、水平参差不一、配套功能缺失等问题,但?#20040;?#26159;凭借自然语言处理一项AI技术,打开了一块不小的增量市场,暂时获得了胜利。

如果说智能音箱在让技术触碰消费市场这件事上获得了成功,那么下一款消费级AI硬件会是什么?

人脸识别走到家门口

?#20154;到?#35770;——下一个走向消费市场的AI硬件,极大可能是家庭场景下的人脸识别产品。

首先从技术成熟程度来说,人脸识别本来就可以和自然语言处理一起并称“两大金刚?#20445;还?#26159;一对一还是一对多的人脸识别,技术能力?#23478;?#32463;能满足安防、金融级别的应用。只有那么三五个人的家庭场?#26696;?#26159;不在话下。

另外IoT芯片所带来终端计算能力,也能保证数据不上传到云端、不依赖网络,可以满足个人用户对于隐私和丰富应用场景的需求。而且随着IoT芯片发展,越来越廉价的价格?#19981;?#38477;低消费级人脸识别硬件的成本。

?#21448;?#36807;去一年中,我们已经在支付、机场火车?#26223;?#26816;、考勤等场景中熟悉了人脸识别的应用方式,对这一技术的能力和安全?#36828;?#26377;一定的信任,不会在相关设备进入家庭场景时出?#20013;?#29702;上的不适?#23567;?/p>

除去应用条件以外,从几家科技巨头的布?#31181;?#20013;我们也能发现相关的端倪。

早在2017年,亚马逊就推出了组合智能门锁和家用智能摄像头的Amazon Key,配合App推送和人脸+物体识别功能,用户可以在快递员上门时远程打开门锁,让快递员把快递放在门口。摄像头中的识别功能可以帮助用户确认快递员身份,?#19981;?#24405;下视频帮助用户监控快递员的行为。

而去年360也推出了一款“智能门铃?#20445;?#32467;合猫眼和监控摄像头,帮助用户识别访客,还能对家门口的逗留者进?#20449;?#26029;,向App端推送相关警告。

包括去年谷歌全家桶中饱受吐槽的Google Clips,虽然“?#36828;?#25429;捉家人笑容并拍照”的主打功能让人摸不着头脑,但同样也把人脸识别技术引入了家庭场景之中。

除了这些大厂,去年一年间小蚁、米家、网易青果等小厂商也推出了与人脸识别摄像头?#25293;?#30456;近的产品,?#27604;?#36825;些厂商的算法能力究?#35895;?#20309;我们就不深究了。

?#20999;?#22475;葬过前人的巨坑,正在等待人脸识别硬件

想象一下,以后人不在家时再也不用为将快递放在哪里为难,只要刷一刷脸就可以让快递小哥送货进门;家政服务也可以随时上门,不用担心将钥匙交给他人所带来的隐患;自己出门时更是只要想着带着脑袋就足够……

等等,看到这里是不是感觉有什么不对?

我们可以发现,在家庭场景中人脸识别所能解决的问题几乎?#23478;?#32463;替代方案了?#21644;?#36807;刷脸让快递上门?快递小哥们明明更?#19981;?#24555;递柜啊!不在时也能让家政服务上门?可是人脸识别并不能对人们真正担心的偷盗行为形成有效监控。刷脸开门很方便?是我指纹锁拿不动刀了还是人脸识别你开始飘了?

看来这些蓄势待发的家用人脸识别还需要一些更多的准备,才能?#35270;?#22909;家庭场景。

例如在送外卖、送快递方面,可以联动快递公司一起推广人脸识别送货上门这种模式。同时联动更多IoT设备,从人脸中挖掘更多信息,比如通过表情识别用户心情?#21561;?#25972;音乐播?#29275;?#25110;者辨认成人和儿童,来选择是否要在电视、电脑中开启家长模式。以及增强在肢体、行为方面的识别能力,从识别身份发展到识别行为。

即使克服了一切这些应用场景上的问题,人脸识别进入家庭场景也需要面对安全和伦理上的诘问。

从安全上来讲,人脸识别作为一?#20013;?#20852;技术来说并不是毫无缺憾的。尤其是一对一人脸识别,此前就有过利用3D打印面具破解手机结构光人脸识别的案例。对于公共场景来说,人脸识别安防不会是最后一条防线,即使发生误差,?#19981;?#26377;工作人员来兜底。但对于私人场景来说,破解了人脸识别,往往就是破解了最后一条防线。

在伦理方面,家用人脸识别则面临着“我的脸到?#36164;?#20110;谁”这个终极问题。对于消费者来说,让快递小哥刷脸进门方便了自?#28023;?#20294;对于快递小哥来说,他们是否愿意为工作贡献脸蛋呢?尤其在一些极端情况中,假设有人因为频繁在小区内发小广告,被业主们的人脸识别?#20302;?#25171;上了“小广告”标签,对于他的正常生活和未来寻找正当职业是否会有严重的影响?

总之,在成为下一个AI消费级硬件的道路上,人脸识别技术很可能会遇到很多老问题:资本和巨头的盲目炒作、对于应用场景和可替代性毫无研究、廉价产品质量低下遭到用户反?#23567;?/p>

希望消费级人脸识别硬件可以避过这些埋葬了无数前人的大坑,安?#21442;任?#22320;走到我们家门口。

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