[汽車(chē)之家 行業(yè)]  “朱茵變楊冪，流量一個(gè)億�！弊罱�，有好事者用AI技術(shù)將楊冪的臉“貼”在了朱茵飾演的黃蓉的臉上，這個(gè)段子也成了人們茶余飯后的談資。但其實(shí)這并不是首例，“AI換臉”早就被玩壞了，奧巴馬“�；�板”、蓋爾·加朵“演不可描述電影”，從總統(tǒng)到明星無(wú)一幸免。

　　與“換臉”有著密切聯(lián)系的另一個(gè)“臉”便是“人臉識(shí)別”，無(wú)論是門(mén)禁還是支付，人臉識(shí)別已經(jīng)滲透到了日常生活中的方方面面。兩張“臉”有著濃厚的“血緣關(guān)系”，但卻讓人倍感“攻-防”的焦慮�，F(xiàn)如今汽車(chē)其實(shí)也逐漸地開(kāi)始融合了人臉識(shí)別技術(shù)，但其應(yīng)用場(chǎng)景究竟如何呢，“攻-防”的矛盾又該如何破局？

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　　1、人臉識(shí)別其實(shí)是生物特征識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的一種，將眼睛間距、面部紋理、膚色等等全部轉(zhuǎn)換成了數(shù)據(jù)特征，以此來(lái)進(jìn)行身份鑒別。“AI換臉”也是人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。
　　2、如今，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用到了解鎖汽車(chē)車(chē)門(mén)、疲勞檢測(cè)等領(lǐng)域，隨著汽車(chē)網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)程的發(fā)展，人臉識(shí)別作為身份專(zhuān)屬I(mǎi)D將有更大的發(fā)展空間。
　　3、在信息科技時(shí)代，安全問(wèn)題貫穿始終，人臉識(shí)別技術(shù)其實(shí)也面臨著安全威脅。沒(méi)有絕對(duì)安全的系統(tǒng)，功與防的矛盾一直存在。

　　“換臉”與人臉識(shí)別

　　“換臉”，簡(jiǎn)單地來(lái)說(shuō)就是用AI算法，將一個(gè)人的臉合成到另一個(gè)人的臉上，表情豐富且自然，簡(jiǎn)直讓人難辨真?zhèn)�。主流的“換臉”技術(shù)都是基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取對(duì)象幾千甚至幾萬(wàn)張人臉?biāo)夭倪M(jìn)行“訓(xùn)練”，素材越豐富、訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多，則越能亂真。選取對(duì)象的準(zhǔn)則就是要具備豐富的表情變化，這就是為什么被“換臉”的通常是明星或公眾人物，因?yàn)槿〔母��?jiǎn)單。對(duì)于“路人”或者表情麻木者大可不必?fù)?dān)心自己某天會(huì)出現(xiàn)在“不可描述”的視頻中。

『換成楊冪臉的黃蓉』

　　可以看出，要實(shí)現(xiàn)“換臉”首先就需要讓機(jī)器學(xué)會(huì)識(shí)別人臉，AI做的第一件事是識(shí)別，第二件事才是換臉。因此，“換臉”也算是人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

　　早在20世紀(jì)50年代，科學(xué)家就開(kāi)始對(duì)人臉識(shí)別展開(kāi)了研究，它是生物特征識(shí)別技術(shù)的一種，與之類(lèi)似的還有指紋識(shí)別、聲音識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別，甚至是個(gè)人行為習(xí)慣等都隸屬于這一領(lǐng)域。

　　但是問(wèn)題來(lái)了！臉部胖瘦、單/雙眼皮、頭發(fā)多少等等生物特征對(duì)于人來(lái)說(shuō)識(shí)別起來(lái)非常簡(jiǎn)單，但機(jī)器的眼里卻只有數(shù)字，幾十億人每個(gè)人的人臉都有所差別，那么龐大規(guī)模的人臉特征又從哪來(lái)呢？這便是深度學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的地方了。深度學(xué)習(xí)，可以理解為模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模仿人腦的機(jī)制解析數(shù)據(jù)，包括聲音、圖像等等。對(duì)于人臉識(shí)別而言，深度學(xué)習(xí)通過(guò)千萬(wàn)甚至是上億的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，生成適合于機(jī)器識(shí)別的人臉特征。

　　如此就不難理解，有足夠多的素材，就能“喂”給機(jī)器足夠多的數(shù)據(jù)，就能不斷提升它的能力，人臉識(shí)別在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的預(yù)期效果就越好。所以，為了提高智能算法的準(zhǔn)確性，大量數(shù)據(jù)的積累是必不可少的，畢竟，全球數(shù)十億人，長(zhǎng)相相似的大有人在。

　　人臉識(shí)別在汽車(chē)領(lǐng)域的應(yīng)用

　　當(dāng)初蘋(píng)果推出具備人臉解鎖功能的iphone產(chǎn)品時(shí)引起了人們廣泛的好奇心，雖然人臉識(shí)別不是蘋(píng)果發(fā)明的，但可以說(shuō)為該技術(shù)做了一次大范圍的認(rèn)知普及，普通用戶開(kāi)始越來(lái)越多地了解了這項(xiàng)技術(shù)。

　　人臉識(shí)別的應(yīng)用其實(shí)主要用在兩個(gè)大方向，即1：1認(rèn)證和1：N認(rèn)證。所謂的1:1，就是證明“你是你”，比如手機(jī)人臉解鎖、支付寶的刷臉支付，以及安檢等場(chǎng)景。而1：N認(rèn)證，就是從一群人當(dāng)中識(shí)別出你，比如用于警察破案，或者是定位闖紅燈者等等。

　　那么，人臉識(shí)別這項(xiàng)黑科技在汽車(chē)領(lǐng)域都有哪些用處呢？舉個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，如果在車(chē)展上，某汽車(chē)公司收集了一部分來(lái)到展臺(tái)的人臉照片，那么后續(xù)是不是可以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)地進(jìn)行精準(zhǔn)的汽車(chē)廣告推送呢？這是不是也是在汽車(chē)領(lǐng)域的實(shí)踐呢。

　　不過(guò)，推送廣告這種讓消費(fèi)者普遍很不舒服的事情顯然不應(yīng)該是人臉識(shí)別在汽車(chē)上的真正用武之地。

　　人臉識(shí)別在汽車(chē)上的應(yīng)用大多是用到了該技術(shù)的1：1認(rèn)證。最直觀的便是人臉解鎖車(chē)門(mén)，將探測(cè)到的人臉與已保存到的人臉特征進(jìn)行比對(duì)。比如，凱迪拉克XT4(參數(shù)|詢價(jià))就能通過(guò)B柱的攝像頭刷臉開(kāi)車(chē)門(mén)。新造車(chē)企業(yè)，比如拜騰也配備了人臉識(shí)別技術(shù)，同樣是在B柱攝像頭刷臉。另外，防盜也是人臉識(shí)別在汽車(chē)上的重要應(yīng)用，即便坐在車(chē)內(nèi)也開(kāi)不走汽車(chē)。

　　通過(guò)人臉識(shí)別用車(chē)的場(chǎng)景還包括租用共享汽車(chē)。由于發(fā)生過(guò)嚴(yán)重事故的原因，人臉識(shí)別技術(shù)逐漸被用在了共享汽車(chē)領(lǐng)域，驗(yàn)證駕駛證和實(shí)際用車(chē)人的一致性。但是，目前許多共享汽車(chē)企業(yè)實(shí)際上是通過(guò)手機(jī)App來(lái)采集圖像并與后臺(tái)智能算法平臺(tái)比對(duì)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。還不能算是人臉識(shí)別集成在汽車(chē)上的應(yīng)用。

『凱迪拉克XT4』

　　而另一個(gè)最具實(shí)用意義的場(chǎng)景就是疲勞檢測(cè)，是通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)與主動(dòng)安全輔助系統(tǒng)結(jié)合來(lái)實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到駕駛員閉眼睛、打哈欠、抽煙或者左顧右盼等等行為時(shí)，便會(huì)采取報(bào)警、制動(dòng)等安全措施。斯巴魯DriverFocus系統(tǒng)就是疲勞駕駛的“殺手”，它通過(guò)紅外傳感器和面部識(shí)別軟件來(lái)識(shí)別司機(jī)疲勞或分心的跡象，目的就是為了降低事故的發(fā)生率。疲勞檢測(cè)其實(shí)也用在公交車(chē)場(chǎng)景，但也有用于安防布控的，就是方便警察叔叔抓人。

　　在2017年CES上，博世、大陸、英偉達(dá)、克萊斯勒均展示了車(chē)內(nèi)人臉識(shí)別的應(yīng)用。未來(lái)，隨著汽車(chē)智能網(wǎng)聯(lián)的不斷進(jìn)化，人臉識(shí)別其實(shí)還有更大的發(fā)揮空間。

　　當(dāng)汽車(chē)網(wǎng)聯(lián)化之后，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“一個(gè)賬號(hào)，永遠(yuǎn)在線”就將被充分體現(xiàn)在汽車(chē)上了，人臉作為專(zhuān)屬的ID。當(dāng)駕駛員上車(chē)后，汽車(chē)能識(shí)別出這個(gè)ID適合的座椅狀態(tài)、后視鏡合適位置、所喜好的音樂(lè)等娛樂(lè)信息，以及駕駛偏好和歷史軌跡等等，這將大大提升駕乘體驗(yàn)。當(dāng)然，未來(lái)在車(chē)內(nèi)實(shí)現(xiàn)支付也不是難事。

　　在相同的技術(shù)原理上做進(jìn)一步的延伸，既然可以對(duì)“人臉”進(jìn)行識(shí)別，那么其實(shí)也可以對(duì)“車(chē)臉”進(jìn)行識(shí)別，對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)不過(guò)是“喂”數(shù)據(jù)而已。其中一類(lèi)應(yīng)用便是，根據(jù)車(chē)輛外觀、型號(hào)、顏色等來(lái)獲取車(chē)輛各項(xiàng)信息；另一類(lèi)就是根據(jù)外觀缺陷或損傷進(jìn)行事故檢測(cè)。

　　人臉識(shí)別的“路”還遠(yuǎn)

　　人臉識(shí)別在智能手機(jī)和一些公共場(chǎng)所已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用了，但是在汽車(chē)領(lǐng)域似乎還沒(méi)有大規(guī)模普及。

　　雖然有一些數(shù)據(jù)顯示所謂的人臉識(shí)別“準(zhǔn)確率”能達(dá)到99%甚至更高的水平，但業(yè)內(nèi)人士反映，這只是實(shí)驗(yàn)室級(jí)別、純粹的學(xué)術(shù)測(cè)試，是在限定的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)的，不排除企業(yè)夸大宣傳。而至于復(fù)雜的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境下，識(shí)別準(zhǔn)確率直線下降。比如，光照（黑暗）、遮擋、姿勢(shì)、距離等等影響因素都是問(wèn)題。也許用手機(jī)人臉解鎖感覺(jué)還不錯(cuò)，但是汽車(chē)使用場(chǎng)景難以達(dá)到手機(jī)場(chǎng)景的良好環(huán)境，假如B柱攝像頭有污漬，那這是不是也給用戶帶來(lái)了糟糕的體驗(yàn)。

　　另外，汽車(chē)企業(yè)最關(guān)注的是產(chǎn)品的穩(wěn)定可靠性，以及成本管控。人臉識(shí)別雖然起源于上個(gè)世紀(jì)，但也是一項(xiàng)不斷迭代升級(jí)新事物，還不能算成熟。并且，現(xiàn)如今智能鑰匙依托無(wú)線射頻技術(shù)只要靠近汽車(chē)就能自動(dòng)解鎖車(chē)門(mén)，從實(shí)際使用場(chǎng)景來(lái)說(shuō)比人臉識(shí)別更加便捷，實(shí)現(xiàn)成本更低。說(shuō)白了，用鑰匙百分之百能開(kāi)門(mén)的情況下，為何要花大力氣去開(kāi)發(fā)一個(gè)存在識(shí)別錯(cuò)誤率的功能。

　　不過(guò)，技術(shù)的應(yīng)用其實(shí)與市場(chǎng)有著緊密聯(lián)系。根據(jù)美國(guó)印第安那大學(xué)對(duì)交通事故原因的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)85％的事故與駕駛員有關(guān)，車(chē)輛和環(huán)境因素只占15％。這就意味著疲勞檢測(cè)其實(shí)是有足夠大的市場(chǎng)空間的。

　　除了便捷度、成本和技術(shù)本身等問(wèn)題之外，另一個(gè)問(wèn)題也隨之而來(lái)，當(dāng)“AI換臉”火了的時(shí)候，人臉識(shí)別還能不能保證安全也讓人倍感擔(dān)憂。“以子之矛，陷子之盾，何如？”，當(dāng)照片無(wú)法騙過(guò)系統(tǒng)時(shí)，如果用“AI換臉”來(lái)應(yīng)對(duì)人臉識(shí)別又會(huì)如何呢？

　　其實(shí)，人臉識(shí)別在對(duì)身份進(jìn)行核驗(yàn)時(shí)有一個(gè)重要的環(huán)節(jié)是“活體檢測(cè)”，比如安排隨機(jī)眨眼、搖頭等隨機(jī)動(dòng)作，其目的就是為了防范照片、視頻或其他軟件來(lái)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行攻擊。并且，通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)加強(qiáng)訓(xùn)練模型也可以依據(jù)紋理、反光等特點(diǎn)來(lái)甄別“假臉”。

　　不過(guò)，沒(méi)有一個(gè)系統(tǒng)是沒(méi)有漏洞的，電影《我是誰(shuí)：沒(méi)有絕對(duì)安全的系統(tǒng)》恰恰演繹了這個(gè)邏輯。在GeekPwn2017國(guó)際安全極客大賽上，一位黑客僅用時(shí)兩分半就騙過(guò)了人臉識(shí)別系統(tǒng)。

　　記得零跑S01上市時(shí)，搭載了這么兩個(gè)技術(shù)：一個(gè)是指靜脈識(shí)別，另一個(gè)是人臉識(shí)別。暫且拋開(kāi)新造車(chē)企業(yè)是否靠譜不談，也把這兩個(gè)技術(shù)的實(shí)際體驗(yàn)如何擱在一邊。單純從“通過(guò)指靜脈識(shí)別解鎖車(chē)門(mén)，通過(guò)人臉識(shí)別啟動(dòng)車(chē)輛”來(lái)看，其實(shí)就代表著一個(gè)安全邏輯。

『零跑S01』

　　在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“鑰匙”是什么？是密碼、手機(jī)號(hào)、身份證號(hào)、驗(yàn)證碼，以及各種生物特征等等。人臉識(shí)別無(wú)法徹底解決安全問(wèn)題，其實(shí)還可以用多重認(rèn)證，比如聲音識(shí)別+人臉識(shí)別等等。所以，人臉識(shí)別作為其中的一個(gè)驗(yàn)證環(huán)節(jié)，與其他“鑰匙”配合使用才能提高安全性。但問(wèn)題是，隱私“裸奔”的環(huán)境下，在互聯(lián)網(wǎng)上“配鑰匙”絲毫不比線下配把鑰匙來(lái)得困難。信息科技時(shí)代的“安全”永遠(yuǎn)都是處在攻防的動(dòng)態(tài)平衡中。因此，如果揪住某單項(xiàng)技術(shù)能不能做到百分百安全不放，這就變得沒(méi)有絲毫意義了。

　　說(shuō)到底，技術(shù)需要用在適宜的地方，任何技術(shù)都有場(chǎng)景的局限性。

　　全文總結(jié)：

　　就當(dāng)前而言，用手拉開(kāi)車(chē)門(mén)可能比人臉識(shí)別來(lái)得更方便，刷臉啟動(dòng)車(chē)輛也不見(jiàn)得比鑰匙方便多少。沒(méi)有大眾化普及，也離不開(kāi)背后對(duì)安全、成本等等各方面因素的考量。但人臉識(shí)別技術(shù)用于汽車(chē)僅僅是因?yàn)榭犰�，顯得高配嗎？人臉識(shí)別其實(shí)是一項(xiàng)“軟”技術(shù)，而從當(dāng)前汽車(chē)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，汽車(chē)產(chǎn)品也在逐漸由“硬”變“軟”，軟件定義將成為汽車(chē)的重要特性。AI與汽車(chē)的深度融合將逐步挖掘出更大的價(jià)值，這也是一些黑科技陸續(xù)“上車(chē)”的原因。（文/汽車(chē)之家 鮑彬斌）

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