眾所周知，iPhoneX取消了指紋識別功能，但很多人提出iPhoneX最大的問題在于解鎖速度太慢讓人無法忍受。一位國外網友對此提出了同樣的看法，其還利用秒表進行了測試，結果是iPhone7 Plus的Touch ID解鎖時間僅為0.91秒，而iPhoneX的Face ID解鎖時間卻需要1.16秒。而搶在 蘋果 發布iPhoneX之前，小米就已經推出了中國人產的人臉識別解鎖 手機 小米Note3。

說起來，小米Note 3已經是Note系列的第三代產品了，可謂漸入佳境。這一次發布的小米Note 3主打“自拍美，拍人更美”，配備了前置?1600w柔光自拍和后置的變焦雙攝。

不過，讓現場觀眾驚嘆不已的則是“人臉解鎖”黑 科技 ：你只需要拿起已經亮屏的手機對著自己的臉，0.5秒內就能夠快速解鎖。由于省去了指紋按在識別區這一步，因此要比目前流行的指紋解鎖快得多。

發布會結束之后筆者去體驗區試了試，發現確實方便。接著，筆者又用自己手機里的自拍照片試了試“人臉解鎖”，卻發現小米Note 3“嚴防死守”，就是堅決不給解鎖。看來，在三星手機上出現的那種既不安全、又很尷尬的情況，并不會在小米Note 3上出現。

有了“人臉解鎖”，確實能夠化解很多尷尬的場面。以前冬天出門戴著手套無法解鎖，脫下手套又太冷，現在就好辦了；當你在廚房洗碗或者正在開車的時候同樣不方便解鎖，如今只要把手機拿到面前就搞定了；而對于那些指紋比較特別不容易識別的手機用戶，也有了另一套解決方案……

據筆者了解，這次通過搭載完整的人臉解鎖技術，小米Note 3成為首款國內發行的、會“認臉”的國產手機。 其實最近一年以來，手機行業里一直在炒“人臉識別”，但實際上幾乎沒有哪家廠商敢用或者真正用上了人臉解鎖。那么，一向注重用戶體驗的小米，為什么卻敢于在國產手機廠商中第一個采用這項技術？

其實，小米的底氣，很大程度上來自于為其提供人臉識別解鎖底層技術的曠視科技（Face++），來自于曠視科技的人工智能（AI）技術。

基于小米 Note 3，曠視（Face++）給出了完整的人臉智能識別方案，鎖屏時點亮屏幕，僅需用戶看一眼就可以瞬間解鎖。測試數據顯示，在解鎖速度上，小米 Note 3 的整個刷臉解鎖過程只需 0.5秒，這種非接觸式的解鎖方式從體感上更是快過指紋解鎖。

更重要的是，曠視(Face++)還將活體防御技術配置到小米 Note 3當中，使其具備了 金融 級別的防風險能力，可以有效防止他人通過翻拍照片、翻拍視頻、打印照片等方式盜用用戶設備。從技術角度來講，無論是指紋還是人臉在保證安全性的環節都是依賴活體判斷的，說白了就是要驗證你是不是活人，前面提到三星的刷臉解鎖之所以飽受詬病就是因為無法驗證刷臉的是真人還是照片，而曠視(Face++)提供的人臉智能識別解決方案，則能夠通過邊框檢測、像素或摩爾紋檢測、反光、扭曲檢測等十幾種技術，有效隔離所有人像翻拍的攻擊。

為什么曠視(Face++)的人臉識別這么NB？因為其背后依托的的是深度學習和人工智能（AI）。人臉識別看似一瞬間，背后的3項核心技術卻一個都不能少：首先是人臉檢測，找到人臉在哪里；其次是關鍵點檢測，找準眉眼、耳鼻等臉部輪廓的關鍵點，并進行特征提取；最后才是基于大數據的人臉識別，弄清“這是誰”。

如果按照常規的套路一步步提升機器的能力并達到可商用的地步，至少需要5年的時間。曠視(Face++)則采用了“類神經元深度學習”的人工智能算法，其原理跟擊敗圍棋世界冠軍柯潔的AlphaGo類似，就是讓云平臺每天進行10億級別的算法訓練，加速平臺的自我進化，分析的數據越多，識別的結果也就越精確。

最后，曠視(Face++)做到了提取人臉的106個特征點進行身份識別，無論你是做過整容，還是打過瘦臉針，都無法逃脫其火眼金睛。2014年下半年，曠視(Face++)的人臉識別率已經達到99.5%，并連續斬獲了FDDB、300-W、LFW三項國際評測的冠軍，并超過了此前一直領先的Facebook。

如今，配備了曠視(Face++)人工智能技術的小米 Note 3，將給國內的手機用戶帶來更為極速和安全的革命性解鎖體驗。最近幾年，隨著行業競爭的白熱化，手機產業已經陷入了創新瓶頸，“雙攝”、“全面屏”等看似新鮮的概念，實質上只是基礎硬件在形態和工藝上的升級。不過，這次小米 Note 3 人臉識別技術的嵌入，卻不同于之前的創新，因為它融入了人工智能，正在讓智能手機變得更加的“智慧”。筆者相信，人工智能對手機的改變將是“破壞性”的，它會從根本上再次改變人機交互的方式。

小米Note 3 的出世的確讓大眾眼前一亮，但是刷臉解鎖技術也并不會是小米獨享，隨著技術的成熟和開放，相信人臉識別很快就會得到各大手機廠商的擁躉。曠視（Face++）云事業副總裁吳文昊表示，刷臉和手機的結合也不會止步于解鎖，曠視（Face++）目前正在打造一套適配整個手機平臺的智能視覺解決方案，以解決不同手機廠商在圖像增強、相機增強、智能圖像和視頻處理上的需求。為了讓人工智能算法可以更好地適配移動端設備，不久前，曠視研究院還推出了一個名為 ShuffleNet 的卷積神經網絡結構，可以幫助手機廠商在相同甚至更高的精度條件下保持更快的運行速度。

如今，曠視(Face++)的人工智能的應用，早就不局限于手機行業。作為國內領先的智能視覺解決方案提供商，其實很早之前曠視(Face++)就與小米有過多方面的合作，包括小米家的綜合理財平臺小米金融。和解鎖一樣基于對用戶人臉的核心數據，小米金融用曠視(Face++)的FaceID解決方案解決了在線貸款業務總對用戶身份認證的難題，通過刷臉在線申請貸款時開戶人只需要眨眨眼就可以通過實名驗證并獲得相應額度。

此外，我們用的支付寶刷臉，背后同樣也是采用了曠視(Face++)的人工智能技術。在2016年3月16日的德國漢諾威IT博覽會上， 馬云 還親自秀了一把“刷臉”支付，當場刷臉給嘉賓買禮物。此外，公安部、菜鳥網絡、Uber、中信銀行、招商銀行、萬科、東軟等都已經與曠視(Face++)開展了深度合作。

當AI無處不在的時候，我們的生活將變得更加美好，而這背后，一直都有曠視(Face++)的默默支持。