人臉識别全球化方案

 追捕目标的特工逆行在人群中，目之所及，每位旅客的個人信息，不斷被他的隐形眼鏡識别和顯示——電影《碟中諜4》中經典的一幕，讓人印象深刻。

    MH370迷航的第一周，當乘客持假護照登機的消息傳出時，滿懷猜疑的人們希望電影場景裏的迅捷反應，能夠出現在真實的身份認證中：從機場錄像上及時辨認出乘客的臉部信息，再實時地從雲端的人臉數據庫内調取匹配的那一個。

    現實中，馬航尋人的速度無法與電影相提并論。而在此時，對人臉識别的關注，已悄然催長了漢王科技（002362）、佳都科技（600728）等數隻相關概念的個股。人臉識别技術被寄望爲安檢加碼，提高機場、車站等公共場所的安全防範水準。

    這項誕生良久的技術，随着互聯網化的加深，早已不再是一項孤立存在的技術，而是幾大步驟上下協同的“流水線作業”：第一步是人臉檢測，通俗地說，就是确定位置，找到人臉“在哪裏”；第二部爲關鍵點檢測，找準五官做進一步分析；第三步才是基于大規模數據的人臉識别。

    通過設備傳遞，人臉識别技術将過去不能被設備理解的圖片信息，逐漸變成可以被機器理解分析的結構化數據，從而大大提高機器對人的了解，爲人提供更準确的推薦、提高各種信息服務的有效性能。

    針對這場“三部曲”，國際上分别有一套公認的評測體系，即人臉檢測FDDB評測、人臉關鍵點定位300-W評測和人臉識别LFW評測。

    過去六個月的時間裏，誕生于清華校園的創業團隊Face++（北京曠視科技有限公司）接連拿下了這三項檢測的世界第一。3月19日、20日，LFW評測集上，Face++與Facebook先後宣布獲得97.27%和97.25%的性能，Face++以0.02%的優勢暫時領先。

    但Face++聯合創始人唐文斌回應21世紀經濟報道記者，“大家對人臉識别的預期到了大學生的水平，而我們所做的其實隻達到了初中生的階段。”在投資者的關注和期待下，這項技術的成熟度和商業化前景卻尚待觀察。

    極客重返技術路

    “之所以創業，一方面看自己擅長什麽，一方面看什麽有價值。我們學習的都與機器學習和視覺強相關，對這一塊比較有把握。”清華大學計算機系2006級、2007級的本科生中，唐文斌專攻圖像搜索，印奇擅于視覺識别，楊沐則在數據挖掘方面見長。

    2011年，拿到人生中第一台iPhone的唐文斌，琢磨着能不能通過自拍的前置攝像頭，做些有創意的産品。恰逢體感遊戲機風靡之際，唐文斌約住在樓上宿舍的印奇，用視覺技術方面的積累一起做開發。“一開始沒想創業，做更多好玩的東西，順便賺點錢”，抱着這兩條原始簡單的想法，他們開始了第一波創造實踐。

    最後的成品是一款名叫《烏鴉來了》（Crows Coming）的體感遊戲，玩家通過搖晃頭部控制遊戲裏的稻草人，攔截從天而降偷食莊稼的烏鴉。這款小遊戲一度沖上App Store排行榜的前五名，盡管在91助手上下載量表現不俗，但全部獲利僅有270多美元。

    面對沒有成功變現的幾十萬下載量，他們打算重返技術之路。但轉軌的深層原因在于興趣本身：手遊不是唐文斌和印奇的真正樂趣所在，“自己不是用戶的話，玩這個是很危險的；團隊的基因在技術，把技術做到最好才有成就感”。

    而更爲本質地說來，這幾位青年人都笃信，把機器變得更加智能一定是大趨勢所在。“讓機器聽懂語音、看懂視頻，這點不會錯，至于我們會成爲先驅還是先烈就要再看了”印奇說，“而在視覺信息裏，人臉信息是最有信息量的。”2011年，當謝爾蓋·布林佩戴着Google Glass出現在谷歌I/O大會上時，他們看到新的機會正在展開。

    就在Face++團隊的年輕人踟蹰的6月，另一矽谷巨頭Facebook宣布收購來自以色列的人臉識别技術公司Face.com，把它的核心技術團隊悉數搬到矽谷，并很快關閉了應用開放接口（API）。

    Face.com入口的關閉正是Face++的機會，兩家公司技術原理類似，當前者被納入巨頭的懷抱，後者選擇開放服務，在雲端面向開發者提供技術服務，不失爲一種差異化的選擇。

    創造者遇見投資人

    當Face++的團隊還在做手機小遊戲時，與清華園一街之隔的聯想之星已經“盯上”了這支連曠視科技公司都尚未創立的學生團隊。

    對于定位在早期天使的聯想之星來說，與清華等高校的系統接觸，發掘技術領先的項目，是投資遵循的基本路徑之一。而雲時代的人臉識别恰是聯想之星投資副總裁劉維的重點關注領域。

    劉維曾這樣表述看好的理由：“一個聽上去很傳統的領域，随着移動設備、雲端計算能力的普及和識别算法的大突破，開始真正進入了臨爆點。過不了幾年，人臉登錄、人臉搜索都将成爲現實，屆時人臉将是最自然、信息量最大的入口，手機也好，新一代的眼鏡、智能家庭、智能城市也好，有廣闊的應用場景。”

    然而，人臉識别的有效性遠遠比不上它在電影中神乎其技的表現。唐文斌對21世紀經濟報道記者打了一個比方，“大家對人臉識别的預期到了大學生的水平，而我們所做的其實隻達到了初中生的階段”。

    這項遠不成熟的前沿技術，讓Google、Facebook爲代表的世界級團隊競相在其間一較高下。不過，選擇中國學生領銜的Face++也因此有了更加充分的理由：“在偏向算法的領域，中國人有自己的優勢，這也算投資跑道的一種。”劉維表示。與Face++同期，他還主導了對語音識别公司思必馳的投資。

    通過唐文斌的一位學長介紹，劉維接近了Face++團隊。除行業跑道和技術優勢之外，聯想之星的投資決策還有其他理由。劉維告訴21世紀經濟報道記者，唐文斌的組織能力也是一大“加分項”：不僅自己拿到過信息學奧林匹克的金牌，在正式創業前還擔任着國家信息學奧林匹克集訓隊總教練職務。而他所率領的Face++團隊裏，有20名全職員工和20位來自清華的實習生相互協作，他們當中的七人曾經拿到過國際金牌。

    在聯想之星的50多個已投項目中，280萬人民币注資的Face++無疑是最具天使色彩的。天使投資後，李開複和創新工場以數百萬美元接力了曠視科技的A輪融資。

    人臉識别下一站？

    “你一直主張做平台，這是一個緻命的問題，你爲中國的開發者服務，中國的開發者又是最窮的。”在2012年黑馬大賽總決賽的賽場，奇虎360總裁周鴻祎曾向唐文斌抛出三個問題，這是其中之一。

    被聯想之星和李開複支持的“不賺錢平台”卻正好構成了Face++的一道“護城河”。被印奇稱作“類人腦神經元算法”的深度學習算法是Face++與全球同行們比拼的核心戰場。而這一戰場的門檻，遠不是有着人臉識别概念的傳統公司能夠輕易逾越的--在它背後，結構化大數據、龐大系統支持、與具體領域相關的算法，三者缺一不可。

    從2011年9月上線至今，Faceplusplus.com平台已經吸納了2萬多開發者，這些享受免費服務的開發者每天爲平台提供200多萬張圖片。在保護隐私、不作商用的前提下，Face++借用這些圖片及其标注信息進行算法學習，

    基于上述數據和技術的積累，在更加顯性的層面，Face++也開始嘗試一些應用的制作。爲世紀佳緣設計的人臉識别場景中，用戶可根據自己對另一半長相的需求，從網站的數據庫中搜索相似外貌的用戶。這個應用未來可以擴展向其他社交網絡，甚至通用搜索引擎的數據庫。

    此外，Face++與360搜索達成了合作。一種試水階段的圖片搜索應用，能爲360搜索的用戶提供類似“美女搜索”之類的簡單服務。

    憑借這類針對B端的技術服務，Face++團隊已開始有營收，在去年11月初離開創新工場的工位，搬到走出了小米等一批創業公司的銀谷大廈自立門戶。

    在接待21世紀經濟報道記者探訪的午後，印奇和唐文斌趕往一場與某互聯網巨頭的會談。随着技術的叠代突破，Face++逐漸成爲更多互聯網公司的業務合作甚至潛在并購對象。

    “一個公司走到現在這個時點，有一定的成績，也是危險的時刻，”對于Face++面臨的現實誘惑，劉維不無審慎地對21世紀經濟報道記者說道，“我們總是讨論技術如何産業化，但Face++恰恰相反；短期内能獲得流量、賺到錢，卻會分散應付核心技術的經曆，喪失掉未來更大的商業前景。這不是我們想要的。”

    “我們現在做技術服務，但未來一定不是賣技術的公司。”唐文斌确定地說。他眼中的人臉識别技術，指向高度互聯網化的運用場景，并能夠解決人臉識别的核心需求——非配合式的身份認證系統。“如果不了解核心需求，隻是做一些非常小的産品，實現不了核心的價值。”在他看來，公司的當務之急，仍是技術性能的提升。

    而顯然，要在中關村内述說一個矽谷式的“大故事”，這家初創公司在穩住技術團隊的同時，還需要與風險投資的更多交合。