我们的生活开始到处都是人脸识别的影子。你看的视频可能是通过人脸识别辅助换脸的，拍的照片可能是人脸识别帮助美颜的，拿的手机可能是用人脸识别来解锁的，考勤打卡可能是通过人脸识别完成的，买的东西可能是用人脸识别支付的。

我们从阿拉法狗见识AI威力，如今人工智能已经逐渐走向应用，人脸识别、语音识别、自动驾驶、交通调度、机器人....当这些技术彻底融入生活，我们还是要探讨一下它的价值和界限。

人脸识别如何和生活融为一体?

我们知道，AI技术的一个重要升级就是它具备深度学习能力。其中图像捕捉、分类处理、动态识别等功能，恰好可以作用于人脸识别中。

硬件运算能力的提升和深度神经网络的研发投入，这两大要素让面部识别技术近年来得到极大发展。

目前，在人脸识别的赛道也出现了多种解决方案。最直接的是将人脸数据上传到云端识别，另外还有通过人脸工控机、FPGA板来实现。以及芯片嵌入式方案，将人脸识别算法直接集成到芯片中。

人脸识别技术非常贴近我们的生活，多种解决方案适合国内多个应用场景，在娱乐、安防、商业解决方案、金融等领域也就出现了不少产品。不久前，AI复原老照片火爆网络。除了复原照片，现代技术还能仅凭一张照片的影像，立体化人物。在电子消费中，刷脸解锁也被带到了千元机范畴。新零售无人化进程，也将刷脸支付带进了商超。

因此众多AI公司、研究机构参与到了人脸识别产业中，涉及芯片、算法计算、数据收集等人脸识别的上中下游环节。比如海康威视、佳都科技等上市公司，依图、旷视、云从、商汤科技等新兴企业，还有永远都在的互联网巨头BAT。

人脸识别出现的频率越来越高，大众也普遍接受这种形式。据艾媒数据显示，2017上半年，中国使用过刷脸支付的网民占比 18.7%，在中国使用过刷脸支付用户中，75.0%认为 刷脸支付更加简洁方便。

现代生活中，人脸识别能为我们提供便利的比重越来越大。从陌生到熟悉，再到不再察觉。

被动获取大量信息，人脸识别仍存在偏差

对于国家层面的安防而言，人脸识别的信息数据，在摄像头密布的今天非常有意义。人脸识别信息在政府部门使用，一般同时需要指纹、身份证等辅助信息。来确保其安全性和高效性。

但是个人层面来说，大家其实都毫无隐私可言。如果人脸识别商用，人脸信息被第三方应用，那么作为消费者我们的行动轨迹被一览无余，大数据下可能存在各种消费陷阱。

另外，深度学习是人工智能的根基，而海量数据的质量则决定了深度学习算法的最终的质量。数据的混杂性一定会让信息化出现后遗症。

人脸识别不需要直接接触就能提取信息的特质，也容易被伪造3D头像等技术破解，另外还存在人脸识别公司信息泄露的事件，现阶段这些问题难以避免。

艾媒资讯《2019中国人工智能发展风险预警白皮书》数据显示，64.1%的中国网民认为人工智能是存在风险/安全威胁的，人脸识别在网民认为的现阶段风险较高人工智能产品中，仅次于无人驾驶汽车。

互联网巨头不断推动，越来越多的人脸识别选项出现在消费者面前。尽管知道存在风险，但是仍然有超过六成以上的中国网民愿意尝试人脸识别。在信息化时代，我们早已如同裸奔，人脸识别走进各行各业的趋势难以逆转。

不管同不同意，在毫不知情的情况下，你可能会发现在多种陌生场景就能直接使用自己的人脸信息了。因为这些信息如同电话号码、简历信息一样，成为了隐私废纸，不可避免的被大量的商业机构获得了。

如果现在没有，那相信未来一两年，你可能也会在需要人脸识别的地方畅通无阻。你无法了解自己的脸部信息是被自己提交过信息的应用或者产品共享了，还是在某个有摄像头的地方，被动提交了。

既然它低成本的走入了多个行业，因为人脸识别获取信息的特殊性，再加上相关不完善的法律，我们必然是无法保护自己的人脸信息。那既然人脸识别已经在不断偷拍我们，那我们用隐私能不能换一个良好而便利的使用体验呢?

技术和运营对接不畅，人脸识别落地漏洞百出

从上文中，我们了解到人脸识别正在朝着广泛的商业化发展。在人脸识别应用产业链条中，硬件设备制造、系统集成及运营服务应该是三大核心。

在硬件设备方面，基本是长期从事安防行业或者智能硬件的巨头企业会更有话语权。专注于算法服务的新兴企业，则相当于方案提供商，他们会在寻求商业化变现上更加积极。因此我们可以看到许多不成熟的人脸识别应用。

目前，在针对算法的LFW 排名中，在包含场景、背景信息的静态人脸识别中，大部分知名企业人眼识别精度可达 99.50%以上。但是在实际应用中，需要在各种光线环境中提取到人脸信息，处理算法也要充分适应不同光线环境。

作为消费者，在人脸识别领域我们是无法保护自己的隐私的，那人脸识已经走入各行各业，除了这些技术问题，更影响用户体验的的可能是在一些基础应用上运营服务的缺失。

譬如刷脸支付从18年起开始出现在各种大型超市，会有相关的店员来引导使用，如果出现问题也能及时解决。而当这些技术服务商更积极的在其他场景将刷脸支付落地，许多对接工作就彻底缺失了。

知识流了解到，在一些电玩城购买游戏币，也开始使用刷脸支付。但是，广州刘女士在天河城6楼的电玩城购币时却大失所望。

因为整个购币过程并没有提供金额的选择，在刘女士尚存在疑惑时却已经瞬间刷脸完成了支付。结果是她在毫无选择的情况下购买了200元的游戏币。随后，她向电玩城反应这一现象，却被告知这一部分不归电玩城负责，无法退币退钱，需要联系支付服务商。

然而机器屏幕上也没联系方式，只能从支付宝入口去联系，支付宝客服也无法提供收款公司的联系方式，最后刘女士只能硬着头皮玩掉这一部分游戏币。

大部分人遇到这样的情况也估计只能选择默默承受，两百元也并不是没有换来东西，真正去维权又费时费力。但是这里的核心问题在于，刷脸支付的服务商和场景提供者是分裂的，在支付存在问题的情况下完全没有运营维护，让人倍感不安。

不说其他场景的大应用，也不谈隐私等问题，就是在购买游戏币这样的小场景里，人脸识别还存在落地问题。加强运营必定是一方面，但是技术服务商能否提供运营也是一个问题，在运营缺失的情况下如何弥补，值得我们去思考。