2月21日，《麻省理工科技评论》公布了2017年度全球十大突破技术，其中的“刷脸支付”一项，代表企业主要为百度等以中国为主要市场的公司。

  在参加完MIT科技评论年度十大突破技术中国发布会现场演讲后，百度深度学习实验室（IDL）主任林元庆接受了澎湃新闻等的采访。

  林元庆透露，百度人脸识别技术在2016年取得“突破性（进展）”，百度花了很多力量在研发和推广该技术。

  在林元庆看来，百度人工智能机器人在《最强大脑》图像识别环节3：2战胜人类，“是一个标志性事件。”

  “人脸识别技术，就算在一些极端的情况下，百度都能做得很优秀。”林元庆称。

  人脸识别是图像识别的一种。百度图像技术是基于深度学习算法，可以智能识别图像中的文字内容和含义、分析人脸图像以及检测图片色情度的人工智能技术。百度图像技术分为文字识别、人脸识别、黄反识别等。

  林元庆一直在强调技术的重要性，“百度进入人脸识别行业，走的是技术路线。”

  作为百度图像识别的核心技术，百度人脸识别能轻松实现人脸检测、人脸对比、人脸查找，并已应用于百度魔图、百度网盘、百度识图等产品中。

  以在百度内部测试的人脸识别闸机为例，其基于深度神经网络机器学习算法对检测到的多个人脸面部特征点进行学习、识别。整个项目贯穿了研发、硬件、技术上的支持、深度学习实验室、AI平台部、流程信息管理部以及内部沟通部等部门。

  与一些做人脸识别的初创公司相比，百度在人脸识别技术上优势显著。除了有吴恩达、林元庆等业界技术权威“坐镇”，还与其在计算、数据、算法上的投入和积累密不可分。

  据介绍，百度已布设数十万台服务器，研发的超级计算机Minwa，相当于2个天河一号。在数据方面，百度全网已存储万亿网页EB级数据。在算法上，百度已达到全球规模最大的DNN，支持万亿参数、千亿样本、千亿特征训练。

  此外，百度人脸识别技术将和百度的其他人工智能技术协同起来，形成多模块的保障。

  “人工智能在无人驾驶、金融理财产品等方面的应用，人脸识别只是其中一个模块，百度还会增加大数据等多模块的保障。并且需要每个方面都做得特别好。”林元庆表示。

  林元庆介绍说，人工智能很多技术，做一套系统很容易，但是要做一套很多人都在用的系统，是有非常高的技术门槛的。

  林元庆不避讳百度人脸识别技术在研发过程中的缺陷。林元庆介绍，百度大厦的人脸识别闸机，大约在半年前开始布局，“刚开始问题挺多，识别的精度，光线的影响，还发生了不是百度的人也放进去的情况。”林元庆接着表示，“我们从始至终在调系统，现在，百度的‘免工卡刷脸通行闸机’系统基本上可以做到把非百度公司的人‘拒’之门外。”

  百度首席科学家吴恩达此前表示，目前最核心的人工智能技术就是图像技术，因需要使用图像技术来理解这张图里面的内容到底是什么，也需要用图像技术来做视觉定位，才可以实时把虚拟技术放进去，如果有人脸也可以做虚拟内容。

  百度方面宣称，目前，百度人脸识别准确率达99.7%，在人脸识别技术两个最为权威的国际评测——FDDB与LFW中已经获得了双料世界第一。

  在场景应用上， 林元庆透露，百度在2016年主要将人脸识别技术应用到百度内部上线的“免工卡刷脸通行闸机”，以及游客通过“刷脸”在乌镇景区各处闸机处通行（游客需要在首次入园时提供身份证扫描并录入一张实时拍摄照片）。此外，百度还与泰康人寿达成合作，将人脸识别技术用于微信投保的回执和回访环节，在线校验客户身份。

  林元庆透露，2017年，至少会有100个4A、5A级旅游景区启用百度人脸识别系统。

  如果说2016年是百度人脸识别技术取得“突破性进展”的一年，那2017年将会是它的落地之年。

  林元庆透露，目前，百度已经在内部确定了人脸识别技术的四大落地方向：1，闸机。百度希望将“刷脸通行闸机”落地到景区，以及大企业和大型写字楼里；2，交通。目前，百度在非常积极地寻求和火车站、机场达成合作；3，金融。长远来看，金融方面是百度人脸识别最重要的应用方向；4，手机。“百度和国内几大手机生产厂商在谈人脸识别技术上的合作。希望有一天能够像指纹一样代替键盘。”

  在百度视之为人脸识别最重要应用方向的金融领域，百度借助大数据+人工智能技术,百度风控部门已经为有信贷需求的群体绘制用户画像,建立信用体系,加上图像识别等人工智能技术的实际应用,构成了远程授信的技术基础。

  “百度十分喜爱有一定门槛的技术，百度在（这样的技术）方面能做出好的应用。”林元庆表示。

  林元庆透露，百度人脸识别技术主要由IDL主导。“公司没给我们定硬性指标。我们是有KPI的，但会更聚焦过程。会定收入目标，但现在很多技术都还处于探索阶段，定多、定少都不合适。”林元庆透露。

  林元庆一再强调，百度在人脸识别技术上奉行技术为先的策略，因此其商业落地的案例不多。

  2017年春节前夕，“票证人自助核验闸机”（“刷脸检票”系统）“火”了一把，该系统在北京、上海、广州、深圳等多地大型火车站投入到正常的使用中。日本电气股份有限公司（NEC）是该刷脸进站系统的研发方之一。林元庆称，“铁路有关部门没有来找百度，百度也没有去找过他们。”

  林元庆还透露，有美国、欧洲的公司就人脸识别技术在与百度积极接触，希望百度人脸识别技术能够应用到他们的产品中。“特别是几家美国公司，我们觉得挺不错的，他们原本应该是找谷歌的。”林元庆称。

  林元庆透露，进景区的闸机，百度也需要在硬件上一体化的维度来做优化。在解决景区下午过晒的阳光影响摄像头工作的问题，百度也在考虑能否开发出来足够好的摄像头，把主要的曝光集中在人脸上。

  “现在，人工智能技术很多要落地的话，很多的系统都需要仔细考虑软硬结合，把性能给真正地发挥出来。”林元庆表示。

  林元庆进一步表示，百度原来觉得不需要做硬件，也尽量不做硬件。现在，百度挺强调软件结合。“因为这也是应用驱动的，我们也不是一成不变的。”林元庆说。

  百度在硬件制作上慢慢的开始行动了。其中的一个例子是，2 月16日，百度宣布全资收购渡鸦科技有限责任公司，创始人吕骋携团队正式加盟百度，并出任百度智能家居硬件总经理。

  林元庆向澎湃新闻记者介绍说，人脸识别技术方面，形成闭环是很重要的。算一个数据，研发第一步的技术，做第一代的产品，产品到给用户，用户产生数据，数据回来进一步提升技术，获得更多的数据、更好的算法。“算法并非一成不变，很多时候算法和技术是一起发展的。这才是非常好的正循环。”林元庆告诉澎湃新闻。

  林元庆表示，一旦建立人脸识别技术的闭环，对收集数据等各方面都将有极大的助力。林元庆还介绍，搜索数据很重要，搜索到数据之后，还要分类、打标签，“能告诉你是这个人还是别的人。”

  林元庆进一步表示，算法的强弱取决于两点，一是要去设计比较好的计算方式。在深度学习里面，要设计位置、连线等，以此反映出深度学习的一些架构。二是要有足够多的数据，以及能把这个算法“训练”出来的好项目。

  林元庆还表示，百度人脸识别的应用会聚焦在互联网相关的方向上，“这是我们的竞争优势所在。安防等领域可能也会涉及，但应该会非常少。”

  林元庆透露，百度在人脸识别上的“野心”不止于闸机、交通、金融、手机四大落地方向，它还将与百度地图、图片识别、大数据、百度糯米等打包起来，更贴身地服务用户，以实现百度董事长兼首席执行官李彦宏在2017年新春内部讲话中提出的“连接服务”的目标。

  此外，百度人脸识别计划还将在百度内容分发上大有“作为”。“内容分发是一个很重要的领域，我们是一定要赢的。”林元庆称。

  林元庆还提到，人脸识别技术不一定会应用到百度医疗中。但他透露百度正在搭建一个“很强大”的医疗图像分析团队。

  百度方面也坦言，人脸识别技术探讨研究的困难，不同于普通的图像识别。就人的脸部特征而言，每个人的脸部结构都是相似的，这对于利用人脸区分人类个体不利，还有一些特殊情况，比如双胞胎甚至多胞胎。其次是表情、光照条件、整容等外因影响。不同的表情、角度观察，光照条件的影响，人脸遮盖物，如口罩、墨镜、头发、胡须，甚至是整容、P图等行为，都增加了人脸识别的难度。

  在回答澎湃新闻记者提出的“陆奇将怎样影响百度的人工智能战略”的问题时，林元庆表示，陆奇的执行力非常强，作为人工智能专家，陆奇非常想知道具体的技术，甚至在算法级别。林元庆透露，他已经和陆奇深度沟通过几次，“每次和陆总开完会，他总是会要求我给他发几篇论文。”

  在2月21日公布的MIT科技评论年度十大突破技术榜单中，百度也进入“强化学习（Reinforcement Learning）”、“无人驾驶货车（Self－Driving Trucks）”两项技术的主要公司名单。