去福州，靠臉生活

郭一璞 2020-05-18 16:53:26 來源：量子位

郭一璞 假裝發自 虎糾
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

福州人民很快就可以靠“臉”行走江湖了。

在地鐵站，刷臉就可以進站；

在圖書館，刷臉就可以借書；

在醫院或政務服務中心，刷臉就可以取號；

……

甚至上課點名、上班考勤都用的是人臉識別。

從今夏到明年，這些功能正在陸續上線中。

注意，這些不同場景背后，連接的是同一套系統。

在福州市政府的官方智慧城市應用e福州手機App上錄入人臉信息，完成各項設置之后，就可以憑借一張臉出行。

目前，刷臉乘地鐵的功能已經開始測試，8月份全面上線。

上線之后，如果你去福州旅游、出差，就可以體會到：

刷臉通行，不再僅局限于某個單位、某棟寫字樓、某個園區，而是來到福州這片土地上的所有人，都可以共享、共用這一套系統。

這聽起來就有幾分科幻感。

千萬人同刷臉，到底有多難？

《銀河系漫游指南》的作者道格拉斯·亞當斯，用一套“科技三定律”來吐槽人們對于科技的認知：

1）任何在我出生時已經有的科技都是稀松平常的世界本來秩序的一部分。

2）任何在我15-35歲之間誕生的科技都是將會改變世界的革命性產物。

3）任何在我35歲之后誕生的科技都是違反自然規律要遭天譴的。

人臉識別技術的出現雖然并不在大部分科技從業者出生之前，但在科學技術能夠飛速轉化為生產力的行業里，任何三五年前已有的技術都是這個世界“系統自帶”的功能，和“黑科技”、“前沿”沾不上一點邊兒。

的確，人臉識別早就走進了應用環節，可能你每天上班都要經過人臉識別門禁。

可對于福州來說，本地常住人口就有780萬，加上附近的莆田、寧德、平潭，整個福州都市圈大約有1400萬人，再加上前來嘗鮮的游客、被臨時派駐的商務人士，就算只有七成人使用刷臉服務，這個數字也達到了千萬人。

福州目前有兩條地鐵線路，共42個站，2019年客運峰值52萬人次。此外還有5條線路在建，數年內，日客運量眼見著就要破百萬人次。

按進站刷一次臉、出站結算再刷一次臉，每次和1000萬張人臉做比對，簡單算個乘法就知道，這套系統每天需要比對20萬億次。

所以掃到一張臉，再去跟千萬張臉對比，從千萬人里確定你是誰，這個過程每天重復20萬億次，這太難了，簡直是“會改變世界的革命性產物”。

千萬量級底庫能力

解決這個問題的，是一家我們熟悉的AI公司，依圖。

其實，依圖的兩位創始人朱瓏和林晨曦都是福州人，兩人是福州師范大學附屬中學的同班同學，也都是信息學奧賽省賽一等獎得主。

福師大附中校園里，有一座“求索”碑，鐫刻著14名在各類國際奧林匹克競賽中摘金奪銀的附中學子名字。

巧的是，依圖的首枚芯片名字也叫“求索”。

看來兩位創始人有很強的家鄉情結了，為福州搭建人臉識別系統，也算是回報家鄉、便利父老了。

既然是回報父老鄉親，那么這套人臉識別系統就不僅僅要方便，還要保證準確率。

他們手中的武器，是千萬量級的底庫能力。

普通App的人臉識別，不需要把掃描到用戶的臉和系統數據庫里億萬用戶的臉對比，畢竟App上有用戶的賬戶，只要和數據庫里這個賬戶的人臉對比就可以了。其他的線下刷臉場景，也會有手機號碼輔助等功能。

但依圖靠著千萬底庫，可以讓用戶不帶手機就能被識別。

而且，目前的準確率幾乎是100%，誤報率只有萬億分之一。

假設一個福州人每天出門、回家坐兩趟地鐵，刷臉4次，那他可能平均68年才能碰到一次被識別錯的情況，真的是一生一次的體驗啊。

這個準確率，已經比掃二維碼或者刷地鐵卡要高得多了，單就人臉識別來說，也是全球最高水平。

此外，人臉識別并不是這套系統的全部功能，需要的是一整套完整的解決方案。除了刷臉進出站之外，還需要解決投訴處理、流程監控、數據管理、運維監控等一系列流程，也需要建立大規模的人臉數據庫，在每個應用場景布設專用感知設備，結合到地鐵系統里。

真·新基建無疑了。

光、時間、速度，都不是問題

但想在千萬人口的大城市實現地鐵刷臉進出站，并不是暴力堆算力、上規模就能完成的。

還需要考慮細節。細節，才是市民用戶體驗的核心部分。

第一個細節問題，是光照。

地鐵站有不同的環境，有的在地上，有的在地下；有的靠自然光，有的靠人造光；地上的車站晴天一個樣，陰雨天一個樣；早上一個樣，中午一個樣。

光線不一樣的情況下，人臉識別攝像頭“看”到的場景自然是不一樣的，理想的實驗室環境下的識別準確率無法直接套用到真實應用場景中。

為了解決這個問題，依圖采用了紅外+可見多模態識別算法，能提高場景光線變化適應性，滿足了算法精度要求，在不同的環境光線下，都能準確識別人臉。

第二個問題是，人的臉總會有一些細微變化。

作為一套大規模部署、長時間運營的系統，必須得兼容這一千萬人的容貌變化。人臉有變瘦的、變胖的、變老的，如果一直在和很久之前的人臉特征比對，那隨著時間的流逝準確度可能會變成一個問題。

依圖采用了自監督學習與在線學習結合的算法，利用每天刷臉用戶的數據自動優化算法模型，以解決容貌變化帶來的影響。

換句話說，就是刷臉越多，精度越準。

最后是速度的問題。

相信很多人都有這樣的經歷：排隊付款，前面的人手機卡了，半天打不開付款碼；排隊進地鐵閘機，前面的人打開App乘車碼或者找地鐵卡都等了好久。

而依圖的成績是：1分鐘能過45人。考慮到人正常步行的速度，這個速度足夠用了。

在硬件上，這靠的是針對地鐵場景專供的設備和平臺；在軟件上，這靠的是優化的AI算法能力，采用高可用的云計算和微服務架構，深度融合對接APP平臺、ACC/AFC（清分中心/自動售檢票系統）、以及閘機等地鐵前端設備，實現全面工程優化提升系統間響應速度和吞吐量。

One More Thing

其實早在去年12月，另一座城市——貴陽也實現了刷臉出行，無需注冊，單程票、多程票、旅行套票全通道都可以刷臉支付。

如果有一日，當智慧城市的宏愿得以實現，信息完全打通，那么在交通出行、掛號辦事這些基本功能之外，刷臉這一功能還會拓展到更多生活領域，人臉將成為一張新的身份證，“拋棄手機，見臉行事”成為可能。

屆時也不再需要各類繁瑣的證件、證明、手續、文件，現實世界中的生活，或許會像在網游世界里一樣便利。