馬穎君

雖然刷臉支付在日常生活中還沒(méi)出現(xiàn)，但至少馬云可以用他的手機(jī)這么做了。

2015年3月15日，在德國(guó)漢諾威IT博覽會(huì)（CeBIT）上，馬云通過(guò)刷臉支付的方式為德國(guó)總理默克爾買(mǎi)了一枚1948年的漢諾威紀(jì)念郵票。

這項(xiàng)刷臉支付技術(shù)由曠視科技和螞蟻金服柒車間合作開(kāi)發(fā)，曠視科技提供核心算法，將刷臉支付模塊內(nèi)置到了馬云的手機(jī)中。曠視科技是一家專注于圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)公司，目前為螞蟻金服、平安銀行、小米金融、公安等公司和部門(mén)提供人臉識(shí)別的技術(shù)服務(wù)。

在創(chuàng)立曠視科技之前，公司的3位創(chuàng)始人中只有印奇有過(guò)正式的工作經(jīng)歷。本科畢業(yè)以后，印奇進(jìn)入到微軟亞洲研究院工作，唐文斌和楊沐繼續(xù)在清華讀書(shū)。印奇在微軟亞洲研究院人臉識(shí)別項(xiàng)目擔(dān)任一個(gè)小組的組 長(zhǎng)。

搭載著前置攝像頭的iPhone 4發(fā)售后不久，他們便開(kāi)發(fā)了一款基于iOS系統(tǒng)的游戲“烏鴉來(lái)了”，這款游戲曾進(jìn)入中國(guó)區(qū)App Store排行榜的Top 5。與此同時(shí)，這款游戲還為他們贏得了聯(lián)想幾百萬(wàn)元的天使融資。2011年，曠視科技成立。

創(chuàng)業(yè)是3個(gè)人一直以來(lái)的打算，拿到融資讓他們有了創(chuàng)業(yè)的資本，還有一個(gè)更重要的因素就是時(shí)機(jī)?！拔覀兊睦硐胧亲鲆患覀ゴ蟮募夹g(shù)公司，但有個(gè)前提是，你要在技術(shù)發(fā)生突變的那個(gè)點(diǎn)?！庇∑鎸?duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》 說(shuō)。

2006年，加拿大多倫多大學(xué)教授Geoffrey Hinton教授發(fā)表了人工智能領(lǐng)域具有里程碑意義的論文。論文中，他提出了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。此后，深度學(xué)習(xí)算法和模型進(jìn)入到一個(gè)快速迭代的周期。在這其中，關(guān)于圖像識(shí)別的算法迭代尤為迅速。

以人臉識(shí)別為例，深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器有了自學(xué)能力。以往，程序員會(huì)編寫(xiě)一些人臉的特征，“畫(huà)”好人臉的畫(huà)像，然后讓計(jì)算機(jī)“按圖索臉”。但是這種手把手的教學(xué)方式很難讓計(jì)算機(jī)認(rèn)識(shí)更多的事物或者自動(dòng)提高識(shí)別準(zhǔn)確度。Geoffrey Hinton在論文中提倡的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，對(duì)于人臉識(shí)別來(lái)說(shuō)，就是讓機(jī)器先去看大量人臉圖片，讓其自行總結(jié)人臉有什么特點(diǎn)，進(jìn)而機(jī)器就具備了識(shí)別人臉的能力。

在微軟亞洲研究院實(shí)習(xí)和工作的3年內(nèi)，印奇見(jiàn)證了人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率不斷提高的過(guò)程?！霸谖④浀臅r(shí)候，（人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率）做到了80%，這已經(jīng)是一個(gè)巨大的提升，但這個(gè)準(zhǔn)確率用到產(chǎn)品上是不夠的?！庇∑嬲f(shuō)。幾個(gè)人認(rèn)為以后市場(chǎng)對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的巨大需求，然后他們就決定要自己做一家公司，要把人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率做到99%。

曠視科技的3個(gè)創(chuàng)始人背景相似，對(duì)算法比較擅長(zhǎng)，但對(duì)硬件并不十分了解。為了彌補(bǔ)這方面的短板，印奇在公司成立以后就辭去了微軟的工作，到哥倫比亞大學(xué)，攻讀3D相機(jī)方向的博士。唐文斌和楊沐則留在國(guó)內(nèi)，延續(xù)之前的老路，開(kāi)發(fā)一些游戲。

但是在接下來(lái)的游戲開(kāi)發(fā)中，他們發(fā)現(xiàn)，游戲中的人臉識(shí)別并沒(méi)有發(fā)揮最主要的作用，情節(jié)設(shè)計(jì)和畫(huà)面更為重要—畢竟對(duì)于游戲來(lái)說(shuō)，好玩才是關(guān)鍵。對(duì)于他們3個(gè)人來(lái)說(shuō)，怎么把游戲做得更有趣、畫(huà)面更好看并不是他們的強(qiáng)項(xiàng)，他們更關(guān)注從技術(shù)層面上，怎么讓人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率更高，然而當(dāng)時(shí)他們并不知道具體應(yīng)該做些什么。

一件事情讓他們找到了方向。

2013年6月，F(xiàn)acebook收購(gòu)了以色列人臉識(shí)別技術(shù)公司Face.com，并很快關(guān)閉了后者的API。在此之前，大量軟件通過(guò)API使用該公司的人臉識(shí)別技術(shù)。

關(guān)閉API給大量開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了不便，而人臉識(shí)別的技術(shù)門(mén)檻較高，對(duì)于一個(gè)普通的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，短時(shí)間內(nèi)難以具備這項(xiàng)能力。2013年9月，曠視科技決定放棄游戲開(kāi)發(fā)，轉(zhuǎn)型為人臉識(shí)別技術(shù)平臺(tái)。

10月，F(xiàn)ace++1.0版本正式上線。3周后，F(xiàn)ace++吸引了1000多名開(kāi)發(fā)者，API調(diào)用量25萬(wàn)次。不久后，他們拿到了創(chuàng)新工廠數(shù)百萬(wàn)美元的A輪投資。

2013年，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)興起，用戶隨時(shí)可以拍照并將照片傳到App上去，圖片數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)。Face++在為開(kāi)發(fā)者提供人臉識(shí)別技術(shù)的同時(shí)也為自己積累了大量圖片，目前，上傳至Face++的圖片數(shù)量已經(jīng)超過(guò)12億，API的調(diào)用次數(shù)超過(guò)1467億。Face++則借用這些圖片及其標(biāo)注信息進(jìn)行算法學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化系統(tǒng)。

Face++不僅給曠世科技帶來(lái)了大量的圖片，還積累了很多潛在客戶。美圖秀秀最初是Face++的免費(fèi)用戶，一段時(shí)間后，美圖秀秀找到曠視科技，希望它能為自己提供更多服務(wù)。曠視科技根據(jù)美圖秀秀的要求，提供了人臉檢測(cè)和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)，在照片中精準(zhǔn)定位人臉和五官的位置，以便美圖秀秀做美白、五官美化等處理。除了給美圖類的軟件提供技術(shù)支持，曠世科技還為小米和美圖手機(jī)等做相冊(cè)優(yōu)化，幫助用戶把相冊(cè)中同一個(gè)人的照片聚集起來(lái)。

不過(guò)識(shí)別精度的提升并不是一帆風(fēng)順的。

為了讓員工直觀感受到公司人臉識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別精度，曠視科技在公司進(jìn)門(mén)處安裝了一個(gè)刷臉門(mén)禁。當(dāng)時(shí)系統(tǒng)識(shí)別人臉的準(zhǔn)確率并不高，員工經(jīng)常被鎖在門(mén)外，有些人認(rèn)為裝了還不如不裝。隨著用戶上傳的圖片越來(lái)越多，以及算法的不斷迭代，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率也越來(lái)越高。在一次技術(shù)迭代之后，員工們忽然發(fā)現(xiàn)刷臉進(jìn)門(mén)的體驗(yàn)變得很流暢了。“這是一個(gè)很愉快的感覺(jué)，那個(gè)時(shí)候我們就覺(jué)得這個(gè)東西有價(jià)值了?！庇∑嬲f(shuō)。

而在另外一次技術(shù)迭代后，機(jī)器的識(shí)別能力甚至“超過(guò)”了人眼。系統(tǒng)在測(cè)試中通常會(huì)做錯(cuò)一些題目，公司的研究員會(huì)從中挑出一些題目做分析。最初研究員會(huì)覺(jué)得“機(jī)器怎么這么笨，這么清楚都認(rèn)不出來(lái)”，但隨著系統(tǒng)識(shí)別能力越來(lái)越強(qiáng)，識(shí)別不出來(lái)的圖片也變得越來(lái)越模糊。直到有一次迭代后，研究員發(fā)現(xiàn)，機(jī)器識(shí)別不出來(lái)的圖片他自己也識(shí)別不出來(lái)了。

“當(dāng)然，我并不認(rèn)為機(jī)器識(shí)別人臉的能力已經(jīng)超過(guò)了人眼，”印奇說(shuō)，“人類判斷究竟是誰(shuí)的時(shí)候，并不僅僅靠著視覺(jué)，我只是說(shuō)，在辨別圖片中的人臉上，機(jī)器已經(jīng)能夠超越人眼了?！?/p>

2014年上半年，曠世科技連續(xù)在3個(gè)重要的人臉識(shí)別比賽中獲得排名第一的成績(jī)，其中，在最重要的LFW測(cè)試比賽中，曠世科技的測(cè)試識(shí)別率達(dá)到97.27%，超過(guò)Facebook的97.25%獲得冠軍。

這些成績(jī)讓螞蟻金服的皮東注意到了曠視科技。皮東是“柒車間”的負(fù)責(zé)人，柒車間是螞蟻金服中專職研究生物識(shí)別技術(shù)的團(tuán)隊(duì)。刷臉登錄和刷臉支付一直是螞蟻金服想要達(dá)到的目標(biāo)，皮東一直在尋找合適的合作團(tuán)隊(duì)。

當(dāng)他去曠視科技考察的時(shí)候，門(mén)口的刷臉門(mén)禁系統(tǒng)讓他非常感興奮，因?yàn)檫@是一款“可以讓人臉識(shí)別技術(shù)落地”的產(chǎn)品，這給他留下了不錯(cuò)的第一印象。皮東在選擇合作對(duì)象的時(shí)候主要考察兩點(diǎn)，是否有自己搭建的完整算法，以及是否有足夠多的數(shù)據(jù)。

Face++有大量第三方應(yīng)用的上傳的圖片，因此曠視科技的系統(tǒng)能看到不同場(chǎng)景下的人臉?！跋到y(tǒng)要各種臉都見(jiàn)過(guò)，識(shí)別能力才能強(qiáng)?！逼|說(shuō)。很多上傳到支付寶的照片并不規(guī)范，有的人戴著帽子擋住了臉，有的人在拍照的時(shí)候還沒(méi)刮完胡子。

盡管如此，在第一次的測(cè)試中，F(xiàn)ace++的測(cè)試準(zhǔn)確率僅在70%以下。Face++見(jiàn)過(guò)的大多是清晰的自拍照，對(duì)身份證上的人臉識(shí)別并不是很擅長(zhǎng)。“那個(gè)時(shí)候大家比較沒(méi)信心，不知道這個(gè)技術(shù)到底能不能用在金融方面?！庇∑婊貞浀?。

皮東根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)提了幾個(gè)改進(jìn)方向。他最開(kāi)始判斷，曠視科技可能會(huì)在3個(gè)月以后給出改進(jìn)方案，沒(méi)想到3周后，曠視科技就提供了修改后的算法?！八麄儓F(tuán)隊(duì)讓我印象非常深刻，年輕有激情，而且執(zhí)行力很強(qiáng)?！逼|如此評(píng)價(jià)。隨后，曠視科技將機(jī)器布局到了支付寶內(nèi)部，3個(gè)月后，將識(shí)別準(zhǔn)確率提升到了90%以 上。

和支付寶的合作給曠視科技帶來(lái)了幾千萬(wàn)元的收入和巨大的品牌背書(shū)。3位創(chuàng)始人都認(rèn)為刷臉技術(shù)是可以用在金融領(lǐng)域的，但他們并不清楚什么時(shí)候這個(gè)時(shí)間點(diǎn)才能到來(lái)，也不清楚金融領(lǐng)域究竟需要多高的識(shí)別率?！霸谶@之前我們做的都是nice to have的應(yīng)用，就是非剛需的應(yīng)用。到后來(lái)都是非常剛需的應(yīng)用，向金融和安防兩個(gè)垂直領(lǐng)域發(fā)展都是從那個(gè)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始的，這也意味著我們的準(zhǔn)確率有了本質(zhì)的飛躍。”印奇對(duì)《第一財(cái)經(jīng)周刊》說(shuō)。

隨后，曠視科技和支付寶合作研發(fā)了Smile to Pay的支付認(rèn)證技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)保證了馬云能夠刷臉支付成 功。

不過(guò)，馬云能刷臉支付并不意味著所有用戶都可以這么做。目前人臉識(shí)別在金融領(lǐng)域扮演的仍是輔助認(rèn)證的角色，刷臉支付功能也并沒(méi)有被大規(guī)模推廣?！霸谥Ц哆@個(gè)環(huán)節(jié)上，我們主要考慮安全性和便利性兩點(diǎn)，實(shí)際上刷臉不一定比指紋支付方便?！逼|說(shuō)。

和支付寶合作以后，曠視科技開(kāi)始嘗試和傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融公司接觸。

“傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融遇到的問(wèn)題都很類似，就是沒(méi)有辦法在線上證明客戶的身份?！庇∑嬲f(shuō)。以平安銀行為例，平安銀行的線上貸款業(yè)務(wù)需要客戶提交身份證照片、電話、家庭住址等信息。但是，僅填寫(xiě)信息和提交身份證照片并不能完全保證提交身份證的就是本人，這就增加了貸款風(fēng)險(xiǎn)。為了確認(rèn)身份，在客戶提交了貸款需求和身份信息之后，平安銀行的工作人員還需要在線下約貸款申請(qǐng)者見(jiàn)面。但是在加入人臉識(shí)別技術(shù)后，用戶只需要對(duì)著攝像頭做幾個(gè)動(dòng)作，便可以通過(guò)身份核實(shí)。驗(yàn)證的過(guò)程直接由線下搬到了線上，加快了貸款的審批速度。

由于金融公司在身份驗(yàn)證方面痛點(diǎn)比較集中，曠視科技緊接著也給中信銀行、宜人貸、積木盒子等提供了人臉識(shí)別服務(wù)。目前，公司的付費(fèi)客戶在150個(gè)左右，傳統(tǒng)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融公司則是大額訂單最重要的貢獻(xiàn) 者。

從商業(yè)的角度來(lái)說(shuō)，曠視科技需要在已經(jīng)熟悉的行業(yè)中開(kāi)拓出更多客戶，而對(duì)于不太熟悉的行業(yè)，曠視科技則“需要很多的行業(yè)know-how”，去了解更多的行業(yè)和業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)。而作為一個(gè)技術(shù)驅(qū)動(dòng)的公司，他們還想進(jìn)一步提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。

“這并不容易做到，”印奇說(shuō)，“如果想把識(shí)別精度從99.9%提升到99.99%，可能需要10倍于之前的學(xué)習(xí)樣本。越往后需要更多數(shù)據(jù)量，所以提升識(shí)別率越來(lái)越 難?！?