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科技的進步和廣泛運用給生活在現代社會的人帶來了很多便利，尤其對一些令人頭疼的實際問題給出了很好的解決方案，而再也不用記住各種各樣的密碼就是其中之一。

以前到銀行存錢取錢需要密碼，信用卡購物需要密碼，支付寶支付或者微信支付也需要密碼……幾乎每個人的日常生活中都要遇到形形色色的密碼。如果都采用同一個密碼或采用生日等特殊意義的數字，雖然容易記憶但顯然安全性差；如果采用不同的密碼，安全性是提高了但又會面臨經常忘記的難題。

在這個問題上，自動識別技術就很好地發揮了作用，例如，利用指紋識別、人臉識別或者虹膜識別技術能快速解決密碼記憶和輸入的問題。如今，這些過去只在科幻電影中出現的情節已經逐漸融入到了我們的日常生活。

自動識別，一門讓物體“開口說話”的技術

所謂識別技術，也稱為自動識別技術，通過被識別物體與識別裝置之間的交互自動獲取被識別物體的相關信息，并提供給計算機系統供進一步處理。物聯網中非常重要的技術就是自動識別技術，它融合了物理世界和信息世界，是物聯網區別于其他網絡（電信網、互聯網等）最獨特的部分。

自動識別技術可以對每個物品進行標識和識別，并將數據實時更新，是構造全球物品信息實時共享的重要組成部分，更是物聯網的基石。通俗講，自動識別技術就是能夠讓物品“開口說話”的一種技術。

目前，識別技術覆蓋的范疇相當廣泛，大致可以分為語音識別、圖像識別、光學字符識別、生物識別以及磁卡、IC卡、條形碼、RFID等識別技術。

其中，人臉識別技術在我國已得到廣泛應用，一些如在線支付、進站檢票、監控等應用場景在該技術的支持下都變得更加智能和便捷。即使是在車站、機場、商場、廣場等人群密集的地方，也可以實現數秒內識別路人，甚至鎖定在逃通緝犯和冒用他人身份信息的人。

自動識別技術不是稍縱即逝的網紅技術，它已經成為人們日常生活的一部分，尤其是在融合人工智能等新興技術的條件下，它的高效率和便捷性將產生更加深遠的影響。

生物識別與人工智能的全面合作

在人工智能的產業鏈中，生物識別是人工智能領域的一種應用技術。

作為人工智能的感知層，生物識別為各應用領域和技術領域采集生物特征數據；作為人工智能的入口，生物識別通過身份認證，實現人工智能“識人”的第一步。

此外，生物識別技術本身又需要利用人工智能領域的大數據技術和深度學習算法技術來實現技術的不斷迭代升級。因此生物識別技術既是人工智能領域的重要一環，二者又是相輔相成的關系。

可以想象的是，融合生物識別、大數據、深度學習算法技術等先進技術，新開發出來的高精度產品的應用面會越來越廣，應用層次也會不斷加深。

目前，眾多人工智能廠商已經推出了基于生物特征識別技術的軟硬件產品及行業解決方案，相關工程項目與應用方案在金融、電信、信息安全、生產制造、醫療衛生、電子政務、軍事等行業或領域得到廣泛應用。

不過，從全球生物識別市場的規模來看，生物識別技術能快速發展，究其原因，來自國家層面的支持功不可沒。出于國家安全考慮，各國政府開始實施生物識別護照、國民身份證計劃等政策，這很大程度上對生物識別技術的研發設計、應用與普及起到了巨大的推動作用。

目前，在物聯網化、大數據化、智能化的大背景下，各種生物特征識別技術在不斷發展和壯大，其中從事識別技術相關企業的數量正在迅速增長；同時從去年開始，該行業的融資金額也在保持平穩增長。

雖然目前應用較為成熟和廣泛的是指紋識別、人臉識別和虹膜識別。但在未來，生物識別的應用行業會越來越廣泛，應用場景也會越來越多。具體來看，從人工智能技術方面來說，如果2018年是AI從實驗室走入了現實應用，那么，2019年將開啟人類和AI全面合作的新起點。

阿里巴巴達摩院認為，移動設備上的實時語音生成與真人語音可能將無法區分，甚至語音AI在一些特定對話中將會通過圖靈測試。尤其是隨著3D傳感器的快速普及、多種生物特征的融合，每個設備都能更聰明地“看”和“聽”，生物識別和活體技術將重塑身份識別和認證。

生物識別，將在2019年進入大規模應用階段，相關產業也將面臨進一步發展與變革。至于這個變革的過程是順利還是曲折，還需要時間來一一說明。

有缺陷的識別技術，怎樣達成與人類認知的平衡

生物識別技術確實給人們的生活帶來了便利，但一個新技術的全面推廣和普及總會遇到各種意料之外的問題。

2019 年 5 月，舊金山市對人臉識別技術發出了禁令，禁止該技術在政府機關和執法機關中使用。從而，舊金山成為全球首個對人臉識別技術發出禁令的城市。

客觀上來說，美國的人臉識別技術一直走在科技前沿，并且在商用層面早有動作。2018 年，紐約時報英文網站發表的一篇文章就指出，如今非常熱門的 AI 應用人臉識別，針對不同種族的準確率差異巨大。其中，針對黑人女性的錯誤率高達 21%-35%，而針對白人男性的錯誤率則低于1%——這在美國可以說是非常政治不正確的。

此前，電商巨頭公司亞馬遜推出的圖像識別 AI 系統“Rekognition” 曾將28名美國國會議員識別成了罪犯，此事也曾在美國社會引起一片嘩然。

所以針對此次的禁令，支持者對面部識別技術造成的錯誤匹配和種族問題提出了警告。因為種族歧視作為美國社會中的一個非常敏感的話題，如果人臉識別技術不能解決類似的問題，那么，該識別技術還將長期處于爭議之中。

不過，除此之外，人臉識別技術在美國面臨廣泛質疑的另一個原因在于安全和隱私。

人面識別技術背后的支撐是數據，而這些隱私數據存在被竊取的可能。不過，更大的爭議在于，美國社會群體對于“被監控”行為 本身的反感和憂慮。將人臉識別技術應用到前端視頻監控攝像機上，可能會打破隱私及實用性之間的平衡。

當然，也有人認為識別技術可以保護公共安全，在一定層面上值得被重視。商湯科技聯合創始人徐冰在參加論壇活動時表示，“面部識別（facial recognition）技術應該受到監管，而不是被禁。”

識別技術還處在發展應用的過程中，雖然技術與人類會在相互的磨合中斗智斗勇，但兩者終將達到最終的平衡。

找到最合適的解決方案和堅持最本質的初心

業內一些專家指出，目前幾乎沒有哪個國家有對人臉識別技術的應用作相關的規定。針對人臉識別等生物識別技術存在誤差與精度缺失，從技術上來講，目前這個階段或許還不宜將生物識別作為唯一的身份識別手段。

中國科學院自動化研究所的張曉波博士也表示，“照明、姿勢、裝飾等都會對機器人臉識別產生影響，對于非合作情況下的人臉圖像采集，遮擋問題非常嚴重。”

雖然人臉識別算法的大小隨著人臉數據庫大小的增加而減小，但如何在大規模應用環境中維持或提高人臉識別算法的識別率也是一個非常重要的問題。

所以，通過發展復合生物特征識別技術較單一特征識別或許具有更多的優勢，它不僅能識別不同生物特征的綜合生物識別系統，還能有效解決身份認證中存在的非普遍性、欺詐行為、無效性和不準確性等問題。

隨著應用領域的不斷擴展，新一代的生物識別技術或將以其獨有的特性，引領著單一的生物識別方式向復合生物識別方向轉變，無論是安防、金融，還是其他領域，復合生物識別都將逐漸成為生物識別領域的主流。

總之，行業的發展是為了更好的人類未來。從長遠看，對于收集、掌握用戶信息的互聯網企業，我們應該有更嚴格的要求，尤其在識別領域，安全應該作為每一個用戶最基本的保障，這也是作為平臺企業應該堅持的最基本的職責和初心。

科技一直都是一把雙刃劍，不過隨著法律法規的完善，安全技術的升級，識別技術未來的前景依然值得期待。