文汪峥編輯江菲
無論走到哪兒，張學友都能為中國公安抓捕逃犯做貢獻。從今年4月至今，在南昌、贛州、嘉興、金華、威海等地舉辦的張學友巡回演唱會上，已有八名逃犯落網。
當然，誰都知道，“逃犯克星”并不真是張學友本尊，而是守在演唱會門口安檢系統中的“人臉識别”技術。
逃犯也并非隻在演唱會門口才被抓。河南的火車站，沈陽的地鐵站，甚至召開互聯網大會的烏鎮裡，都有逃犯被“盯”上而落網。
僅在2017年的青島啤酒節上，人臉智能識别系統就識别抓獲了25名網上逃犯。此外，還成功比對涉毒前科人員71名，抓獲吸毒人員19名，預警有扒竊前科人員37名，當場抓獲扒手5名。
如此看來，逃犯并不是偏愛演唱會；愛喝啤酒的，似乎更多些。
火眼
2015年成立至今，已有2065名疑犯，在雲從科技其與警方的協作中落網。這家誕生于3年前的人工智能公司，也是目前與中國公安系統合作最深入的公司。
雲從科技的誕生，源于2013年導緻15人死亡的巴楚暴力恐襲事後，新疆安防加強的需求。此項重任，最終落肩在中科院。
李夏風所在的中科院人臉識别中心，擊敗自動化研究所等精英團隊，前往喀什及克州等敏感地區，指導安防升級。
這直接催生了領航業内的雲從科技。2017年3月，國家發改委确定，雲從科技、科大訊飛、百度及騰訊，共同承擔“人工智能基礎資源公共服務平台”建設任務。
2018年1月，雲從科技在與公安部第一研究所共同宣布承擔“高準确度人臉識别系統産業化及應用項目”建設任務的同時，又與中國公安大學“安全防範技術與風險評估公安部重點實驗室”聯合成立了“智能視頻分析研究中心”。
李夏風如今已是雲從科技研發總監。他向《博客天下》坦陳，在此前公安部的相關測試中，雲從科技研發的“雙層異構深度神經網絡模型”算法，領先國外10倍；未來可期中，雲從科技希望的，是“改變世界”。
具體而言，在2億張以上的圖像底庫檢索中，雲從科技的人臉識别技術可實現秒級數據返回。在人像解析實時比對中，高峰處理能力不低于每秒1800張。其中，證件照首位命中率高于99.1%，盤查照首位命中率高于95.3%。
雲從科技戰略總監姚志強介紹，這些漂亮的數據，已落地于29個省級行政區上線的“火眼”實戰系統。
“火眼”意味着“金睛”。姚志強介紹，雲從科技對人臉識别的細分解釋極為嚴苛：齊劉海遮擋眉毛、頭發遮擋眼睛；戴普通眼鏡、戴墨鏡、戴彩色眼鏡；戴棒球帽、戴雷鋒帽、戴普通帽、戴頭戴式耳機；微笑、大笑、瞪眼、閉眼、張嘴、歪嘴、吐舌頭……任何一種遮擋方式和表情的人臉，都能夠檢測。同時，對光照、角度、表情、遮擋、年齡變換、高密度人群等情況下，人像識别能力依然具備高準備率——“差一字就不全面”。
以嫌疑人X為例，《博客天下》體驗火眼發現，首先，通過“全程布控”，系統内所有攝像頭短暫運行一次月度監控數據，随即可顯示X的常規住地或落腳點。
再将X的照片導入“檢索管理”，則能精确定位具體轄區及街道的X出沒記錄。同時，亦可對X在任意點位和任何時段的篩查結果做出深度分析。
如此，張學友“8殺”逃犯般的、嫌疑人X的“現身”，易如反掌。或正因為此，雲從科技官網首頁，開篇所展示的，就是美劇《疑犯追蹤》中的片段：通過計算機視覺識别技術，瞬間識别鎖定一條街上所有行人。
但火眼能夠金睛，必須基于龐大且不斷補充的底層數據庫。雲從科技所具備的優勢背後，是自2005年全面推進的國家工程。
雲從科技官網首頁，開篇所展示的，就是美劇《疑犯追蹤》中的片段：通過計算機視覺識别技術，瞬間識别鎖定一條街上所有行人
天網
2004年，公安部确定北京、杭州、濟南、蘇州為“報警與監控技術系統建設”試點城市。次年，相關意見發布，将該系統建設推及全國。至2010年，公安部再明确進度：2013年末，全國系統“基本建成”。
2016年，國家發改委及公部等九部委聯合發文，提出目标：2020年，基本實現“全域覆蓋、全網共享、全時可用、全程可控”的公共安全視頻監控建設聯網應用。
這一國家工程即“天網”。2017年中宣部與央視聯合制作播出的紀錄片《輝煌中國》中，對此描述道：中國已建成世界上最大的監控網絡，視頻鏡頭超過2000萬個。
但不止于此。2017年，作為天網工程的延伸，以縣、鄉、村為重點的“雪亮工程”正式提速，并于2018年寫入中央一号文件。
安徽省甯國市所轄一村鎮派出所負責人對《博客天下》表示，經市公安局支持，鎮政府所處村街在2017年安裝監控攝像42個，今年将新增30個。
派出所負責人深刻感受到攝像頭的優勢：村民糾紛更易解決，即使在最基層，若遇“不和諧事件”，亦能迅速對接天網工程，進行及時處理。
天網及雪亮工程的實現，需強大的财力支撐。騰訊《今日話題》曾援引清華大學電子工程系教授蘇光的觀點認為，僅天網工程的全國聯網，公安部的投入就超2000億元。
2005年至今，各地的天網工程建設耗費更難以統計。
以新疆為例，2017年的天網工程建設中，中标過億元的項目就達30個，金額近144億元。而前瞻産業研究院統計數據顯示，2016年，以天網及雪亮工程為主的安防産業規模為5400億元，未來5年，其市場需求增速應會保持在10%-20%。預計到2022年，該市場規模将達到12491億元。
另據在天網工程中，主營前端設備的海康威視（占據全球安防攝像頭26%的市場份額）年報，其2017年銷售收入達419.05億元，較上年同期增長31.22%；實現歸屬上市公司淨利潤94.11億，較上年同期增長26.77%。
2000萬個攝像頭所獲圖像，為雲從科技提供不斷演練提升其算法性能的基礎數據。
得益于此，雲從科技的火眼等系統再度實現升級，其核心技術，為跨鏡追蹤。
跨鏡追蹤
跨鏡追蹤，主要解決的是跨監控、跨場景下的行人識别與檢索。
姚志強解釋道，作為人臉識别技術的補充，跨鏡追蹤緻力于依據穿着、體态、發型等信息進行動态識别。在無法獲取較為清晰的人臉圖像情況下，從“識臉”到“認人”，就顯得至關重要。
簡單說，跨鏡追蹤技術，可自頭部、肩部、手掌、腳掌等人體“關鍵點”，通過姿态識别出個體。
而且，聯網的各攝像頭，會跟蹤分析指定監控人在不同場景下的行為，并截取拼接，生成行蹤軌迹。
值得一提的是，跨鏡追蹤在“動作識别”研究上的“社會價值”，極為關鍵。姚志強介紹，若系統能夠“認知”出不同的“動作”，對應的是偷竊、搶劫甚至恐襲行為，将會迅速采取自動報警等智能措施，将危害降至最低。
不同于天網工程下人臉識别數據的龐雜，跨鏡追蹤所需的行人數據采集，隻是同一人在某段時間内，同時出現在多個攝像頭中，不通過與數據庫的比對，而是現場追蹤分析，所需的算法水平要求之高，顯而易見。因此，姚志強在回答雲從科技的跨鏡追蹤技術目前處于何種水平時，直接且驕傲道：“世界第一”。
最近，雲從科技的跨鏡追蹤技術在清華大學的Market-1501、杜克大學的DukeMTMC-reID和香港中文大學的CUHK03三個權威公開數據集，測試結果刷新紀錄。其中，Market-1501的首位命中率達到96.6%。這意味着跨鏡追蹤技術，首次達到商用水平。
姚志強透露，雲從科技正在緊張跟進跨鏡追蹤的實戰演練，以争取在年内實現警用，繼而向其他領域延伸。
但他強調，若非違法，不會對個人隐私進行“幹涉”或“侵犯”。同時，也正是因為其研發領域的“敏感”，所以雲從科技堅守的“原則”之一，即隻接受“人民币投資”。
人臉識别領域的商業競争日趨激烈。雲從科技與商湯、曠視、依圖，被李開複形容為中國人臉識别的四方獨角獸
商業混戰
獲得廣州20億元人民币的政府資金支持後，2017年，雲從科技完成B輪5億元人民币融資。
與此同時，人臉識别領域的商業競争日趨激烈。雲從科技與商湯、曠視、依圖，被李開複形容為中國人臉識别的四方獨角獸。
同在2017年，商湯完成了4.1億美元的B輪融資。今年第二季度，又獲得了6億美元C輪融資及6.2億美元C+輪融資。商湯創始人湯曉鷗豪言道：“BAT都說（自己）是AI公司，但在國際上，存在的隻有商湯。”
曠視也在2017年完成了4.6億美元C輪融資；依圖則在2017年完成3.8億元C輪融資後，于今年完成2億美元C+輪融資。
出生于中科院、且隻接受人民币投資的雲從，除與公安系統的密切合作外，也穩據銀行市場，依靠“人臉識别”提供的自助業務辦理，其在各家銀行總行的平台占有率超過74.2%。
商湯及曠視則均在零售及手機領域拓展業務；依圖則在醫療領域持續發力，其醫療研發團隊已近百人，技術人員過半。
此外，商湯研發的SenseAR增強現實平台，打破由谷歌和蘋果在增強現實引擎領域的壟斷，在虛拟現實領域前景可期。曠視則通過與滴滴出行、易到用車及e代駕等合作，搶占出行領域市場。
除了獨角獸間的混戰外，新創公司亦在“人臉識别”領域四處掘金。
成立于2017年的合肥緻企，首先通過與曠視等的合作，以設備代理的方式，積累區域口碑。再通過與當地中國科學技術大學及合肥工業大學等高校合作，逐步研發自主産品。其執行總裁費立平對《博客天下》說，目前人臉識别的大潮下，可細分的領域太多，“誰都可以吃飽”。
因此，緻企選擇走“劍走偏鋒”，對接人員複雜、管理缺失的回遷樓及老舊小區；加入智慧黨建系統，進入區級政府部門及國企的人臉識别考勤；G20峰會時，又積極溝通曠視及杭州本地知名人臉識别企業，成功進入酒店領域。
在費立平的規劃中，合肥緻企将像同在合肥的語音識别巨頭科大訊飛般，“不斷壯大”。
“人臉識别廁紙機”
優勝劣汰尚難預料，但不論獨角獸抑或劍走偏鋒者，均在以人臉識别滲透進日常。
今年7月，北大計算中心與校保衛部初步完成“刷臉入校”系統的研制和開發，并在其西南校門部署閘機。清華也在7月開始實行校園網上預約機制，通過人臉識别的“人證合一”者，方可入校參觀。
一家名為首聯智能的人臉識别公司，專注研發的，是人臉識别廁紙機。因太多居民偷偷将廁所帶回家用，首聯智能研發了這款人臉識别廁紙機：刷臉才能取廁紙，且每人10分鐘内隻能取用一次，一次僅能取用70厘米長。據其統計數據顯示，人臉識别廁紙機安裝後，節紙率實現70%至85%。
僅在北京，首聯智能人臉識别廁紙機已在北京醫院、天壇公園、奧林匹克森林公園等各公共衛生領域廣泛使用。有試用者表示，某些地區的人臉識别廁紙機，還與支付寶的芝麻信用挂鈎，芝麻信用達700分，取紙可延長至1米。
高鐵身份核驗，公安站點抽查等，自2017年起也逐步加設人臉識别設備。
在姚志強看來，人臉識别，即為一個“入口”。當機器知道“你是誰”後，人工智能的效率和便捷繼而實現，且成為天然的跨行業入口；繼應用于安防後，人臉識别将很快會出現在金融、服務、零售、交通等各類場景中。
所以，姚志強認為，人臉識别的未來，并非是《疑犯追蹤》裡的AI終極對決；而是如《鋼鐵俠》裡所展現的，埃德溫·賈維斯無處不在于生活和工作中，幫助提升人類潛能，實現真正的“智慧生活”。
不過，無處不在的人臉識别，亦持續引發關于隐私和倫理的争議。歐盟及加拿大為此則出台相關法規或政策，以對個人“臉紋”進行保護。
而結合目前中國的現狀而言，究竟一臉行天下，還是一臉失自由，似乎不在于無時無刻不“看”着你的機器，而在于機器背後的人。