很多大时代，都是源于小应用的积累，从量变走到质变。
美国著名学者Walsh曾在《中国正全面引领全球AI革命》一文说提到，未来30年里，中国有能力引领人工智能技术。其中一个关键点是：AI商业化速度是一个很重要的衡量标准。
人脸识别似乎正是撬动AI商业化进程的这个支点。
在如今的人工智能的核心应用中，基于图像技术的人脸识别，最容易与很多现有的应用场景产生联接，也最容易形成行业突破，提前做到商业化普及。甚至在我们意想不到的场景中，人脸识别所发挥的能量，也可以有一些“惊喜”。
这就是“歌神”张学友变成“逃犯克星”的故事：今年张学友在国内的演唱会，屡屡上演抓获逃犯的好戏，4月7日南昌演唱会、5月5日赣州演唱会、5月20日嘉兴演唱会，依靠“人脸识别”等技术，每场演唱会都有新的收获。在6月份的演唱会再立功，还抓获了11名黄牛涉嫌犯罪。
这就是人脸识别的魅力，在任何想到或是想不到的场景中展示出独特的价值。
场景化的深度决定了人脸识别成熟的速度简单的说，所谓人脸识别，就是给定任意一张图片，找到其中是否存在一个或多个人脸，并识别出这张脸或这些脸是谁的。人脸识别技术是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，得以在商业、安全等领域广泛应用。
比如，在安防行业，利用人脸检索系统，将目标人脸输入到系统中，系统自动在海量人口数据库中进行查找比对，进行辅助破案的例子比比皆是。再比如在金融行业，作为线上支付最安全的手段，人脸识别的应用场景随着互联网金融的发展得到了很好的土壤。在保险、餐饮、商务办公领域，人脸识别也做到了简化流程提高效率的作用。
归根结底，人脸识别是需要在具体的应用场景做到突破，所以场景和行业落地，是决定人脸识别能够在这个时代承载多大责任的关键。
我们知道，阿里一直是技术场景化的“魔术师”，在很多令人意想不到的场景中，阿里用人脸识别技术改变行业原有的属性。
在签证办理的场景中，“飞猪刷脸在线办签证”用户在线购买签证产品后，完成实人认证，勾选其他身份，财产证明材料后，通过菜鸟寄送给领事馆审核。用户可以在线提交办理签证时需要的身份材料，并且确保是本人操作，减少亲自跑去领事馆核实身份的麻烦。
在景点旅游的场景中，阿里人脸识别技术正应用于西溪湿地景区刷脸入园的应用中，该功能于今年6月中旬上线，游客在飞猪上购买西溪湿地景区门票后，不再需要凭票、证件入园，而是可以直接走到入园闸机前刷下脸，便能自动识别通过。刷脸入园在保障准确性的同时，验证速度比以往要快很多。
不难发现，在这两个非常典型的案例当中，人脸信息的意义几乎等同于“本人”，当人脸识别的技术达到完全的可靠之后，“人脸”的数据就代表了用户本人。我们常说，构建文明社会的基石是信用，那么有什么比“人脸”更适用的信用标签呢？
所以，人脸识别在场景上的大量落地，对建设文明社会，或是智能社会的意义绝对是非凡的。
知易行难，人脸识别技术仍有许多难点人脸识别技术，听起来简单，但其实知易行难。尤其在人工智能时代，有很多需要突破的技术难点。
因为随着人脸识别、人脸跟踪等的大规模应用，人脸检测面临的要求越来越高：人脸尺度多变、数量冗大、姿势多样（如非配合的俯拍侧拍等）、遮挡（戴帽子、口罩、墨镜等）、表情夸张、化妆伪装、光照条件恶劣、分辨率低甚至连肉眼都较难区分等等。
从人脸识别落地的应用场景效果来看，人脸识别对场景的贡献主要在于提高传统识别方式的效率，所以识别的精度和速度都是人脸识别技术的重点。
举个简单的例子，人脸识别方式有1：1、1：N和N：N几种。互联网流行的应用一般是1：1（验证、认证）、1：N（检索），如果纯粹利用人脸来对比，效率和效果都不理想，造成了技术与应用之间的不协调。所以，人脸识别还是需要与具体的其他因素配合效果才会更好，比如地理位置、职业等属性来减少N的数值，来形成实际的场景化应用。
另外，对于无人值守的应该场景，人脸识别系统还要防止来自照片、视频、3D模型等手段的攻击，需要准确地识别镜头面前是一个“活人”，这里就用到了“人脸活体检测”的技术。阿里安全部此前发布了“人脸识别技术”3.0版，其中就包括了“人脸活体”、“1：1人脸验证”、“1：N人脸检索”等关键技术，能在毫秒级时间内，快速识破假人脸攻击并完成认证或检索。据了解，阿里实人认证产品能通过嘴形识别、脸运动匹配传感器、脸外观匹配照明、图像纹理、人脸连续性检测、人脸视频脉搏检测等技术，在毫秒级时间内揪出假人脸。应该说，这项技术带来的高效率，完全可以让很多行业应用走向实用。
如今，阿里人脸识别已应用在阿里平台的电商、通信、寄递、旅行、直播、打车等60多个业务场景，同时还服务于警务、政务等便民服务类应用和线下门禁、宾馆、网吧等，确保用户身份存在、人证合一且持续一致。依靠先进技术，阿里人脸识别的实际场景成功率可达到98%以上，并能实现全黑环境可识别。
撬动大时代，阿里愿做一位“步道者”为什么人脸识别的小应用可以撬动大时代？
因为人脸识别具有非接触、友好、直接、快速、外延性广等特点，在安防、教育、支付、国防、金融等领域潜力巨大，调研机构预计未来一段时间人脸识别市场规模将保持20%左右的增速，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。从市场趋势来看，未来人脸识别技术将逐渐向市场化、产品化的方向发展。此外，人脸识别技术的产品类型也将越来越多。
当然行业市场的培育并不是一天两天能够做得到的，通过人脸识别的应用，突破具体行业的需求，并以此加快应用AI技术步调。
而对于阿里来说，除了签证办理和景区旅游之外，人脸识别技术还应用在非常多的场景，比如菜鸟智能柜刷脸取件，婚恋网站刷脸认证，酒店刷脸入住，饿了么快递员认证等等。这些最新成果，即将在8月21日举办的“2018网络安全生态峰会”上呈现，届时还将发布《以AI技术推动内容安全保障研究报告》。
阿里一直是有梦想的企业，阿里安全也一直致力于用技术解决社会问题，人脸识别作为AI技术当中距离商业化最近的技术，阿里在推动社会价值实现的同时，也做好了布道者的角色。
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