1.2.1　視覺識別

以圖像識別和人臉識別為代表的感知技術已經走向了應用市場，特別是在交通、醫療、工業、農業、金融、商業等領域，帶動了一批新業態、新模式、新產品的突破式發展，帶來了深刻的產業變革。蘋果公司的iPhone手機包含Face ID、A13芯片等AI技術。蘋果的Face ID技術有人臉驗證功能。iPhone的頂部集成了實現Face ID功能的器件，包括紅外鏡頭、泛光感應元件、點陣投影器和普通攝像頭。從原理上講，當紅外攝像頭發現一張面孔時，點陣投影器會閃射出3萬個光點，接著紅外攝像頭會捕捉這些光點的反饋，從而采集一張人臉的3D數據模型，并與A13芯片中存儲的模型進行比對。如果互相匹配，就可以解鎖了，iPhone隨即被喚醒。為了更加精確地進行人臉識別，蘋果芯片中包含了一個神經引擎，用神經網絡處理圖像和點陣模式，并邀請好萊塢特效面具公司制作面具來訓練神經網絡，以保證安全性。The Verge（美國科技媒體網站）曾借用了一臺具有夜視功能的攝像機，成功拍攝到這些肉眼不可見的紅外光點，可以看到這3萬個光點非常密集，不只是投射至人臉，連衣服上也有，視覺效果極其震撼。

如圖1-5所示，在大規模視覺識別挑戰賽（LSVRC）比賽中，圖像標簽的錯誤率從2010年的28.5%下降到了2.5%，AI系統對物體識別的性能已經超越了人類。在國內，視覺與圖像領域的融資排在第一，在整個AI投資中占比23%（數據來源：騰訊的《中美兩國人工智能產業發展報告》），說明國內投資者非常看好這一領域。

圖1-5　物體識別能力比較（直線為人類，曲線為AI）