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熟悉科学技术史的人都知道，任何革命性技术的最初应用场景，包括计算机、互联网和智能手机，基本上都发生在特定领域，如军工、政府和医疗。技术成熟后，它将演变成大规模产品——但我想知道你是否意识到，近年来，由于深度学习算法和大数据，技术成熟的快速演变使得许多人工智能技术转变成大规模产品的过程非常短暂，例如人脸识别。

《人民日报》最近的一篇文章指出:“如今，从考勤、购物、坐飞机、住酒店，甚至领取养老金，靠脸吃饭不再是一个笑话...人脸识别正在大规模走出实验室，进入各行各业，让生活变得方便，降低成本，提高效率。因此，人脸识别逐渐成为人们日常生活中的一个“标准”

事实上，不难理解人们接受人脸识别的速度有多快。人脸识别是一种与安全密切相关的新技术，在很大程度上取决于人们对应用场景的熟悉程度。就像当年指纹识别的普及过程一样，它得益于苹果等手机制造商良好的市场教育工作。在短时间内，人脸识别是一种更快、更安全甚至更酷的识别方法，已经得到了公众的高度认可。如今，无论在公共领域还是个人领域，人脸识别都被视为一种自然现象。

然而，与这种普遍看法不相符的是，工业时代追求者的强势地位使许多人忽略了一点:在人脸识别领域，中国实际上已经进入了第一梯队。

最近，权威的国际市场洞察报告《全球人脸识别设备市场研究报告》称:2017年中国人脸识别产值将占全球市场份额的29.29%，2023年将占44.59%。人工智能媒体咨询公司的数据还显示，2017年中国计算机视觉市场规模将达到68亿元，预计2020年将达到780亿元，年复合增长率为125.5%。

更重要的是，中国在人脸识别领域的领先地位不仅体现在它的市场份额上(你可以肯定地说这是人口红利的一部分)，还体现在它的技术本身上:像百度这样的中国公司曾凭借人脸检测深度学习算法金字塔盒(PyramidBox)，在全球权威的公共人脸检测评估集WIDERFACE的“简单”、“中等”和“硬”子集中名列榜首，刷新了行业最佳结果。不仅如此，通过浏览关于人脸识别的科技信息，你可以经常看到中国企业在不同纬度和不同测量标准的国际排名中的情况。

人们不禁要问，这一切是怎么发生的？

答案其实很简单。中国在人脸识别领域乃至整个人工智能领域处于第一梯队的地位，源于中国科技企业不断的技术投入和丰富的场景扩散能力。

下一个识别动作

首先，让我们简单看一下这项技术。

事实上，自从人类向信息文明迈进并开始与机器密切接触以来，人类已经认识到身份识别的重要性，并发明了各种身份认证方法——但迄今为止，没有人会否认下一个身份识别行为将被生物识别所取代。其中，由于技术成熟和成本等综合原因，人脸识别将是第一个大规模登陆的生物识别技术。

正因为如此，许多人低估了这项技术的难度。事实上，对于“他者”(可能存在的人工智能或外星文明)，人脸结构具有极高的相似性。我们认为这并不困难(面部失明甚至是一种疾病)，因为大脑在几百万年前就进化出超强的面部识别能力，而且所涉及的神经系统过程非常复杂。去年年底，国际知名期刊《细胞》揭示了人脸识别的特定神经元过程:在识别过程中，大脑可以实现一些关键维度，人脸识别需要几十个维度，每个“人脸细胞”编码6个维度的几个参数，最后整合人脸不同特征的参数组合。

这意味着人脸识别对机器来说并不容易，人类在瞬间的本能反应必须转化为真实的数据分析过程——幸运的是，通过在该行业的不懈努力，结果令人满意。以百度为例，类似人脑识别过程，其人脸识别技术可以识别各种人脸属性(如性别、年龄、表情等)。)根据人脸的72个特征点，组合成一个完整的人脸表情网络，识别每个人的表情和面部特征，然后利用现有的人脸数据库进行一对多的人脸检索，最后应用于身份识别和验证等各种场景。

人工智能在中国的真实写照

当然，人工智能通用技术的实现路径是相似的(使用数据作为燃料，算法作为引擎)。人脸识别作为机器视觉的一个分支，在一定程度上是独特的，但它只是中国人工智能技术能力的一种体现。

不久前，清华大学中国科技政策研究中心发布的《2018年中国人工智能发展报告》显示，中国已经成为世界上人工智能专利数量最多的国家，领先于美国和日本。

这可能会让公众略感意外，但这是业内的共识。在过去的一两年里，包括《纽约时报》和《华尔街日报》在内的许多外国媒体和分析机构都指出，海量的数据、不断增长的人才库以及政府部门的高层支持，让中国能够为人工智能的发展培育最肥沃的土壤。

不难理解，正在进行的人工智能革命直接受益于飙升的数据红利和深度学习算法标准的建立。它们的整合完全拉平了新时代的技术起点(例如，10年前，图像识别和语音识别可能是不同的算法，但深度学习已经打开了它的基本逻辑，本质上变成了一种算法，也直接使许多公司积累的软件技术失效)，给了中国一个在角落里赶超的好机会。

当然，当技术转折点到来时，真正抓住它的人必须是那些有准备和有能力的人。令人欣慰的是，中国企业不仅起步早，而且在对待人工智能的态度上也投入了大量的技术。例如，作为世界上最早开始部署人工智能的企业之一，百度每年将其收入的15%投资于人工智能的研发。现在它已经支持数千亿个参数，数千亿个样本和一个用于特征训练的超大型神经网络。此外，数万亿训练数据的“输入”不断地促进了算法的迭代和计算能力，并且也从中受益。目前，百度人工智能技术平台系统(AIG)拥有语音、图像、自然语言处理、视频、知识地图等综合技术。它也为深度学习框架和人工智能芯片的开发奠定了基础。

除了技术本身，这些技术的操作者——大量的人工智能人才——也是中国人工智能产业最宝贵的资源。正如罗振宇在去年的新年致辞中所说的，中国每年毕业数百万工程师，没有其他国家能做到这一点。

事实上，人才的重要性经常被忽视。回顾移动互联网诞生之初，不难发现，在平台级技术诞生之初，许多看似无法解决的问题本质上是由于从事这一行业的人太少——你知道，只有当有足够多的工程师扎根于安卓生态系统，才能建立一个繁荣的移动互联网生态系统。人工智能也是如此。随着中国企业的领先优势越来越突出，其人才吸引力也将越来越大。这无疑是一个巨大的好处，也是中国在人工智能产业第一梯队中领先的关键。

占据“天时、地利、人和”的中国人工智能已经开始形成良性的生态发展。让人高兴的是，在人工智能时代，中国企业没有选择建立高技术壁垒，而是选择开放。在人工智能领域取得先发优势的百度，在2017年全面宣布了其开放战略，向开发者和企业开放了超过110个全球领先的人工智能功能以及硬件和软件组件，并“携手”教导开发者使用人工智能。而在百度的领导下，腾讯、阿里、京东、上汤等企业也纷纷推出了人工智能开通计划。中国的人工智能已经形成了“燎原”趋势。

压缩空气装置

随着人工智能逐渐成为新时代的基础设施，技术领导力的最终目标不是炫耀自己的技能，而是在更多领域扎根并结出果实。

幸运的是，与发达国家相比，中国可能是目前最积极接受数字转型的国家。传统企业更迫切需要人工智能来实现转型升级，市场增长潜力更加充分。与此同时，中国人工智能公司正在不断探索更加多样化的应用场景。

以人脸识别为例。正如《人民日报》在其文章中总结的那样，中国在着陆方面走在前列:

在安全性方面，人脸识别可以监控机场和商场等拥挤的场所，实现对特定人群的自动识别和跟踪。自今年以来，深圳和许多其他地方已经开始使用电子警察执法。通过“擦脸”，行人和非机动车被认定为闯红灯违法，大大提高了社会运行效率。

众所周知，在金融领域，面对面的支付已经很熟悉，并逐渐渗透到金融领域的核心环节，如贷前审查和身份认证。银行可以快速检查和识别身份信息。例如，百度金融已经将人脸识别应用到与泰康保险和中国农业银行的合作项目中。

在零售业，人脸识别技术的改进使得无人超市成为可能。人脸识别可以帮助离线商店在购物和结算阶段快速获取用户信息，提供个性化服务。

在旅行方面，百度与中国南方航空公司合作的基于人脸识别的“擦脸”登机项目也在河南省南阳市蒋英机场降落，人脸门禁功能在几秒钟内完成身份验证。此外，在乌镇和武夷山景区，人脸识别还可以提升游客体验和景区效率。

当然，上述变化只是刚刚发生。在更多急需探索的领域，百度还通过人工智能开放平台向广大开发者提供人脸检测算法和人脸识别解决方案，让人脸识别在更多领域扎根。

当然，如前所述，人脸识别只是中国人工智能技术能力的一个例子，这意味着当人工智能完全落地时，它所结出的果实不仅仅是人脸识别。

事实上，随着中国人工智能企业(无论是巨头还是初创企业)在语音识别、自然语言处理和图像识别技术方面的不断突破，人工智能从实验室走向市场的步伐远远超出了许多人的想象。例如，百度继续与其他行业嫁接，允许人工智能渗透到软件工具、交通、安全、教育、智能设备、生活服务、物流等领域，带来深刻的行业变革。

结论

今天，即使是最悲观的怀疑论者也很难否认人工智能是当前人类社会中最重要的变量。由人工智能领导的第四次工业革命正在改变人类的生产和生活方式，并且非常类似于以前工业革命的发展道路——就像19世纪中期的电气革命催生了“电气”物种爆炸并使大规模制造成为可能一样。你我目前所处的情况也是人工智能向不同场景传播的关键阶段，其社会影响难以估量。

和许多人一样，我也相信，当更多的中国企业抓住历史机遇，错过以前的工业革命，从而落后于中国时，人工智能时代的黎明就会到来。

李北辰/文

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