譚鐵牛：智能化時代生物識别的機遇與挑戰

譚鐵牛：大家下午好。上午大家已經聽了5個非常好的報告。 之前在7月26-27号中國人工智能大會上，我回顧了人工智能發展60年的曆程。今天咱們是産業的論壇，是以我今天想講一個比較具體的問題。題目叫“智能化時代生物識别的機遇與挑戰”，講“生物識别”，這是一個跟大家都有關系的技術。因為時間很有限，半個小時之内，希望留一點時間跟大家一起讨論。

是以主要是講這三個問題：

1.時代背景。

2.重要機遇。

3.面臨的挑戰。

生物識别大家應該都不陌生，有時叫“生物特征識别”，即根據人自身的特征，比如你的指紋來識别你是誰。這些自身的特征，就叫作生物特征，有兩大類。生理特征是與生俱來的，比如你的指紋、你的虹膜；行為特征是後天習慣使然，比如：你走路的樣子，寫字的筆迹。人體有很多可以用來進行身份驗證的生物特征。

回顧人類文明的發展史，留給大家應該都有一個深刻的啟示，就是科技創新永遠都是人類文明進步的根本動力。伴随着人類文明的程序，社會形态也在發生着深刻的變化。在座的各位可能見過這張照片下半部分的内容，人類是經曆了農業社會、工業社會，然後又到資訊社會。資訊社會進一步發展，必然到智能化社會。智能化是人類文明的大趨勢，是以引領智能化的發展是智能技術。也正因為智能技術的引領和驅動，我覺得我們已經起步走進了一個嶄新的時代，這就是智能化時代。

在智能化的時代，智能産業将是經濟發展的新引擎。上午有的專家的報告裡也提到了，産業的智能化和智慧産業化，這是整個國際産業發展的大趨勢。是以大家如果仔細研究一下，無論是美國的工業網際網路，還是大家耳熟能詳的德國的工業4.0，日本的工業智能化或者是英國的2050戰略，實際上都能找到一個共同點，就是都把“智能産業”作為他們新時期工業發展戰略的根本抓手。對于我們國家來說，我認為“中國制造2025”和“網際網路+行動”将是我們國家發展智能産業的加速器。這是我個人的認識，因為中國制造2025主攻方向非常明确，即智能制造。網際網路+行動的核心内容，我認為是“智能+x”。我認為中國制造2025戰略，未來30年的我國制造業的發展藍圖，以及網際網路+行動，一定是推動國家智能産業發展的加速器。我想特别值得一提的是7月1号國務院釋出的《關于積極推進網際網路+行動的指導意見》，我覺得是推動人工智能發展，推動智能産業發展的一個重大利好消息。大家也注意到，這個《意見》裡一共有11項“重點行動”，最後一個壓軸的就是“網際網路+人工智能”。尤其值得一提的是，裡面特别提到“生物特征識别”。顯然是起草這個指導意見的專家們、上司們，認為“生物特征識别”在這個時代特别重要，是以特别寫到“11項重點行動”最後壓軸的“網際網路+人工智能”這個領域裡面。是以在“網際網路+”時代，生物特征識别有一個更好的發展機遇。

大家都知道三大網際網路公司bat，百度的特點是連接配接人與資訊，阿裡巴巴是連接配接人與商品，騰訊是連接配接人與人。我有時候在想，網際網路的本質是什麼？“網際網路+”的本質是什麼？簡單的講，我認為就是“以人為本，連接配接一切。”既然是以人為本，當然你要知道這個人是誰。是以“我是誰”是“網際網路+”，連接配接人與服務的關鍵問題。也正因為這樣，是以我覺得“生物識别”将是智能化時代的一個關鍵技術。

這是我講的第一個問題，時代背景。

在新的時代，生物識别技術到底有些什麼機遇和挑戰？我們經常講“機遇和挑戰同在，機遇大于挑戰”，我今天都講一講。我覺得生物識别将日益成為智能終端的标配。可穿戴裝置蘊含生物識别巨大的發展空間。這裡面有很多，大家需要看到的，包括一些咨詢公司提供的一些意見，都能說明這些發展趨勢和機遇。智能汽車，還有衆多的家電，我覺得也在呼喚生物識别技術。因為所有這些，都希望為我們提供個性化的服務。生物識别雲服務噴薄欲出。我相信在非常近的未來，生物識别将作為一種“雲”的服務提供給大家。也就是說biometrics-as-a-service。使用者隻需要有一個采集裝置，比如：拍個照片，你的臉相傳到雲端。包括指紋，都可以采用生物識别雲服務的應用模式。是以這裡面有巨大的市場前景。智能化改造更新提供部署大規模生物識别系統的重大機遇。這些行業，這些領域的智能化的改造更新，實際上為我們部署大規模生物識别系統提供了巨大的機遇。

我不知道大家知道不知道印度前些年啟動了一個全國性的項目，專門成立了一個副部級的機構推動這個項目，叫uid項目。他們用25億美金推這個uid項目，就是希望為印度十幾億人，每個人都建立一個基于他（她）的臉相特征、指紋特征、虹膜特征終身不變的、每個地方都能用的身份辨別。是以他們每天基本上是200萬人的采集速度在采集這些生物特征資訊，這是一個非常大的項目。我相信我們國家，也是遲早的事，因為它将會成為我們國家人口的一個基礎設施。是以盡管我們都比較反感證明“我媽是我媽，你媽是你媽”，但是證明“你是你，我是我，他是他”還是需要的，當然不是要拿一大堆證明，而是要依靠生物識别技術。

下面講一講生物識别在智能化時代的挑戰。 生物識别經過多年發展，在使用者配合、場景簡單、環境可控的條件下，可以取得良好的識别效果。但現有的生物識别技術發展水準和智能化時代身份認證的現實需求還存在很大差距。智能化時代以人為中心，崇尚“便捷、高效、安全、私密”，對生物識别提出更高要求。

新挑戰集中展現在對便捷性、魯棒性、安全性方面更高的要求。

挑戰之一：移動終端和可穿戴裝置生物特征資訊的擷取。主要特點：小巧精緻時尚、高易用性、低成本、輕量級計算、穿戴中實時感覺、使用者體驗良好。

我們那些穿戴裝置做的比較靈巧、比較小巧，又希望比較時尚，但是對于資訊的采集就提出了挑戰，是以這是挑戰之一，也就是移動終端和可穿戴裝置生物特征資訊的擷取在便捷性上是一個巨大的挑戰。

創新的思路：移動終端和可穿戴裝置生物特征資訊的擷取，可以尋找更加便捷的方法。在你不經意的使用過程中，我就可以采集我所需要的資訊，而不需要你專門配合前面的采集裝置，這是發展的一個思路。

挑戰之二：複雜場景中生物特征資訊的擷取（以虹膜為例）。

我做生物特征識别也做了很多年，特别是虹膜識别。大家知道，現在虹膜識别，目前主要是人盯着采集儀看，配合它，而且一次隻是一個人。我的夢想就是跟錄影機看人臉一樣，隻要你看我一眼，我就能把你的虹膜圖像采下來。這個大家想一想，多有用？有的時候小偷偷東西，戴個手套指紋沒有了，戴個頭套臉也沒有了。但是他總不能讓戴個眼罩，把眼也蒙住吧？

挑戰之三：複雜場景生物特征識别是本領域公認難題。 [ppt圖 下面半部分我是引用了美國nist生物識别資深專家的一個圖表，這個上下對于場景比較好的情況下，比較可控。背景差不多一樣的。第二個呢，光照差不多，但是背景有所變化，第三個就是真實應用中經常碰到的，你看，黑框框、紅框框和藍框框。這個是識别率，上面一條線是黑的，對應于背景一緻的情況下，藍框框是對應最後一個，你看看，效果就明顯差很多，這就是一個挑戰。是以不破解這些問題，化解這個挑戰，大規模的應用就是個問題。

我想從魯棒識别方面，就是魯棒性方面的挑戰。解決的思路: 智能化時代大資料條件下模型學習的突破-深度學習。其實深度學習隻是腦認知的一個非常簡單的淺層模型或模拟，隻是進行了多層表達這麼一個非常簡單的模拟，但效果非常好。我現在講的不是說要談“深度學習”，我隻是說深度學習同樣為我這個問題帶來了一個解決辦法。

從事這個領域的同行一定知道viola-jones算法。[ppt圖 大家看看即使有60%遮擋，我還是可以把這個人臉檢測出來。虹膜也是一樣的。步态識别的挑戰就是我變了個角度，你還能不能識别出來。同樣用的深度學習，效果非常好。]

挑戰之四：生物識别系統自身的安全問題。

這一段視訊是btv上面的，是講iphone 6指紋解鎖漏洞。是以生物識别系統本身也有安全問題。拍了圖象以後，圖象裡面有沒有篡改，特征出去以後，特征模闆有沒有被人改了等等，所有這些問題都是生物識别系統本身遇到的挑戰。我前邊講的四個挑戰，對應于前面提到的“三個性”問題。其實一個産業要發展起來，它的挑戰不完全是技術層面的。

挑戰之五：技術與産業創新發展的環境有待優化。

比如：我前面提到印度做的項目國家投入力量很大。是以我說政府的推動力度需要強化。另外，行業的規範需要健全優化。什麼意思呢？作為一個使用者可能看到，這一家公司說能夠提供世界一流的生物特征識别産品，它的名額達到99.99%。另外一個公司可能說名額還多一個“9”，但是到底是誰家的好？沒有一個統一的規範，沒有一個統一的技術标準。這實際上是行業發展的挑戰。還有技術與産品交易的管理力度有待加強。技術與産品交易的管理力度，我覺得需要加強。原因就是因為生物識别有關安全、隐私，因為我從你身上擷取的特征除了識别你是你之外，我可能還可以挖掘出你其它方面的資訊，這就涉及到你的隐私，尤其是用在我們國家的一些安全方面，包括國内現在一些生物識别企業，有做代理的，産品進來以後也沒有經過安全測試。這個在我看來，目前好像是一個比較弱的方面。再一個，基礎條件與環境有待進一步完善等等。

着眼于改善優化這些環境，也是借中國人工智能大會、智能産業博覽會的大舞台，智能産業高峰論壇的契機，2012年我們成立了生物識别産業技術創新戰略聯盟，實際上就是為了這個行業的發展搭建大舞台，大家一起來創新。由于時間的關系，我就主要彙報這三個問題。

結束語，三句話——人工智能等資訊科技的快速發展推動人類社會起步邁進智能化新時代。智能化新時代為生物識别既創造了無處不在的新機遇，也帶來了亟待破解的新挑戰。人工智能領域的同仁們當精誠合作，協同創新，把握智能化時代的曆史機遇，為國家經濟社會發展提供尖端的身份認證技術。

謝謝大家！

本文來源于"中國人工智能學會",原文發表時間"2015-08-20"