熟悉科技史的人都知道，任何革命性技术，包括计算机、互联网、智能手机，最初的应用场景基本上都发生在军队工业、政府、医疗、医疗等特定领域会等到技术成熟后再演变成大众产品——但不知你是否注意到，近年来，得益于深度学习算法和大数据，技术成熟度的快速演进已经让很多AI技术向大众转化的过程很短，比如人脸识别。
最近的《人民日报》文章指出：“如今，从考勤、购物，到坐飞机、住酒店，甚至领取养老金，靠脸谋生、做事，已经不再是笑话了……人脸识别正在大规模走出实验室，走进各行各业，让生活变得更加便捷、降低成本、提高效率，并逐渐成为人们日常生活中的‘标准功能’。
”其实，这并不难。
要理解，因为人脸识别与安全密切相关。
公众接受一个新技术物种的速度很大程度上取决于其应用场景的熟悉程度。
就像当年指纹识别的普及过程一样，得益于苹果等手机厂商良好的市场教育工作，在短时间内，人脸识别作为一种更快、更安全、更便捷的方式得到了大众的高度认可。
更酷的识别方法。
如今，无论是在公共领域还是个人领域，面部识别都被视为理所当然。
然而与这种公众认知不相符的是，工业时代追赶者的强势地位让很多人忽略了一点：在人脸识别领域，中国实际上已经成为了第一梯队。
近日，国际权威市场洞察报告Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》：中国人脸识别年产值占据全球29.29%的市场份额，每年将达到44.59%。
艾媒咨询数据也显示，2018年中国计算机视觉市场规模为68亿元，全年市场规模预计将达到1亿元，年均复合增长率为1.5亿元。
5%。
更重要的是，中国在人脸识别赛道上的领先不仅体现在市场份额上（当然你可以说是人口红利的一部分），还体现在技术本身：像百度这样的中国公司就依赖于人脸检测深度学习算法PyramidBox在全球权威人脸检测公开评测集WIDER FACE的“Easy”、“Medium”、“Hard”三个评测子集中排名第一，以业界最佳成绩刷新纪录；不仅如此，翻阅人脸识别的技术资料，经常可以看到中国企业在不同纬度、不同衡量标准的国际排名中。
人们不禁要问，这一切是怎么发生的？答案其实很简单。
中国在人脸识别乃至整个人工智能领域的第一梯队地位，源于中国科技企业持续的技术投入和丰富的场景扩散能力。
身份识别的下一步是简要介绍一下这项技术。
事实上，自从人类迈向信息文明、开始与机器亲密接触以来，人类就深知身份识别的重要性，并发明了各种身份认证方法——时至今日，没有人会否认，身份识别的下一步将被生物识别所取代。
其中，由于技术成熟度、成本等综合原因，人脸识别将是最先大规模落地的生物识别技术。
也正因为如此，很多人都低估了这项技术的难度。
事实上，对于“他人”（无论是AI还是可能的外星文明）来说，人类的面部结构极其相似。
我们自己觉得这并不困难（脸盲症甚至是一种疾病），因为大脑在数百万年前就进化出了强大的识别面孔的能力，并且涉及的神经过程非常复杂。
去年年底，国际知名期刊《细胞》揭示了人脸识别的具体神经元过程：在识别过程中，大脑可以实现一些关键维度，而识别一张人脸大约需要几十个维度，每个“人脸细胞”它将对大约6个维度的多个参数进行编码，最终整合人脸不同特征的参数组合。
这意味着人脸识别对于机器来说并不容易。
人类瞬时的本能反应必须转化为真实的数据分析过程。
值得庆幸的是，通过业界的不懈努力，成绩令人满意。
以百度为例，与人脑识别过程类似，其人脸识别技术可以根据人脸上的72个特征点来识别多种人脸属性（如性别、年龄、表情等），并将其组合成完整的人脸表达网络。
识别每个人的表情和面部特征，然后与现有的人脸数据库进行一对多的人脸检索，最终应用于身份识别和验证等各种场景。
中国人工智能的真实写照。
当然，通用AI技术的实现路径大致相同（以数据为燃料，以算法为引擎）。
作为机器视觉的一个分支，人脸识别虽然具有一定的独特性，但这只是中国的人工智能技术能力。
的描绘。
不久前，清华大学中国科技政策研究中心发布的《中国人工智能发展报告》显示，中国已成为全球人工智能专利数量最多的国家，领先于美国和日本。
这或许让公众有些意外，但却是业内人士的共识。
近一两年，包括《纽约时报》、《华尔街日报》在内的多家国外媒体和分析机构均指出，海量的数据、不断增长的人才储备以及政府部门的高层支持，正在让中国培育发展AI最肥沃的土壤。
这并不难理解。
正在爆发的AI革命直接受益于数据红利的激增和深度学习算法标准的建立。
两者的融合，彻底拉平了新时代技术的起跑线（比如十年前，图像识别和语音识别可能是不同的算法，但深度学习统一了它们的底层逻辑，本质上成为了一种算法，这也直接让很多企业积累的软件技术失效），给了中国弯道超车的好机会。
当然，当技术拐点来临的时候，真正能够抓住的一定是那些有准备、有能力的人。
令人欣慰的是，在对待人工智能的态度上，中国企业不仅起步早，而且在技术上投入巨大。
例如，百度作为全球最早开始布局人工智能的公司之一，每年将其收入的15%投入人工智能研发。
，现已支持千亿参数、千亿样本和特征训练的超大型神经网络，加上万亿训练数据的“喂食”，不断推动算法和算力的迭代，正在受益至此，现在百度AI技术平台体系（AIG）已经具备了语音、图像、自然语言处理、视频、知识图谱等综合技术，也奠定了在深度学习框架和AI芯片方面的发展基础。
此外，除了技术本身，技术的运营者——大量的人工智能人才——也是中国人工智能产业最宝贵的资源。
正如罗振宇去年跨年致辞中所说，中国每年培养数百万工程师。
没有其他国家可以做到这一点。
事实上，人才的重要性常常被忽视。
回顾移动互联网的诞生，不难发现，在平台级技术诞生之初，很多看似无法解决的问题，本质上都是因为从事这个行业的人太少——要知道，只有当有足够多的工程师扎根Android生态系统时，才能构建繁荣的移动互联网生态系统。
人工智能也是如此。
随着中国企业的领先优势日益凸显，对人才的吸引力也会增强。
这无疑是一个巨大的利好，也是中国领先人工智能产业第一梯队的关键。
占据“天时、地利、人和”，中国人工智能已开始形成健康发展的生态。
令人欣喜的是，在人工智能时代，中国企业没有选择构筑高技术壁垒，而是选择了开放之路。
在人工智能领域取得先发优势的百度于2016年全面宣布开放战略，向开发者和企业开放多项全球领先的AI能力和集成软硬件组件，教会开发者使用AI”一步步”。
而在百度的带领下，腾讯、阿里巴巴、京东、商汤等公司也纷纷推出AI开放计划。
中国人工智能已形成“燎原”之势。
扎根 当人工智能逐渐成为新时代的基础设施时，技术领先的最终目的当然不是炫耀技能，而是在更多领域扎根、开花结果。
幸运的是，与发达国家相比，中国可能是最积极拥抱数字化转型的国家。
传统企业利用人工智能实现转型升级的需求更加迫切，市场增长潜力更大；与此同时，中国AI企业也在不断探索更加多元化的应用场景。
以人脸识别为例。
在实施方面，中国走在了前列，正如《人民日报》文章中总结的那样：在安全方面，人脸识别可以对机场、商场等人员密集的场所进行监控，实现针对特定人群的变现。
自动识别和跟踪。
今年以来，深圳等多地开始使用电子警察执法，利用“人脸扫描”识别闯红灯的行人和非机动车，极大提高了社会运行效率。
在金融领域，大家知道，刷脸支付已经变得非常熟悉，并逐渐渗透到贷前审核、身份认证等金融行业的核心环节。
银行可以快速验证和筛选身份信息。
例如，百度金融在与泰康保险、农业银行的合作项目中应用了面部识别。
在零售方面，人脸识别技术的进步，让无人超市成为可能。
在购物结算过程中，人脸识别可以帮助线下门店快速捕捉用户信息，提供个性化服务。
出行方面，百度与南航联合推出的基于人脸识别的“人脸识别”登机项目也已在河南南阳江营机场落地。
人脸闸机可秒级完成身份验证。
此外，在乌镇、武夷山等景区，人脸识别还可以增强游客体验，提高景区效率。
当然，以上只是正在进行的变化。
在更多急需探索的领域，百度还通过AI开放平台向开发者提供人脸检测算法和人脸识别解决方案，让人脸识别在更多领域落地生根。
发芽。
当然，如上所述，人脸识别只是中国人工智能技术能力的一个例子。
这意味着，当AI全面落地后，它所承担的将不仅仅是人脸识别。
事实上，无论是巨头还是初创公司，随着中国AI企业在语音识别、自然语言处理、图像识别等技术上不断突破，人工智能从实验室到市场的步伐远远超出了很多人的想象。
想像力。
比如，百度不断与其他行业融合，让AI像毛细血管一样渗透到软件工具、交通、安防、教育、智能设备、生活服务、物流等各个领域，带来深刻的产业变革。
结论时至今日，即使是最悲观的怀疑论者也很难否认人工智能是当前人类社会最重要的变量。
它引领的第四次工业革命正在改变人类的生产生活方式，与以往的工业革命不同。
工业革命的发展路径非常相似——就像19世纪中叶的电气革命催生了“电器”的爆炸并让大规模制造成为可能一样，你我现在生活的时代是人工智能也扩散到不同的场景。
正处于关键阶段，其社会影响难以估量。
和很多人一样，我也相信，当更多的中国企业抓住历史机遇时，错过了历次工业革命并因此落后的中国，将迎来人工智能时代的曙光。