大庫時(shí)代下的挑戰(zhàn)重重，的盧深視人臉識(shí)別何去何從？

近日，由雷鋒網(wǎng) & AI 掘金志主辦的第三屆中國(guó)人工智能安防峰會(huì)，在杭州正式召開。

本屆峰會(huì)以「洗牌結(jié)束，格局重構(gòu)」為主題，會(huì)上代表未來新十年的 15 家企業(yè)，為現(xiàn)場(chǎng) 1000 余位聽眾和線上幾十萬觀眾，分享迎接安防新十年的經(jīng)營(yíng)理念與技術(shù)應(yīng)用方法論。

在下午場(chǎng)的演講環(huán)節(jié)上，的盧深視 CEO 戶磊為峰會(huì)帶來了精彩的演講。

戶磊提到，大庫時(shí)代，金融、交通、應(yīng)急管理等眾多場(chǎng)景亟需千萬級(jí)精準(zhǔn)人臉識(shí)別技術(shù)方案。目前行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有方案為多引擎，多層級(jí)，分庫管理模式，具有系統(tǒng)復(fù)雜、軟硬件開銷大、成本高、效率低等諸多不足。

理想的大庫識(shí)別方案應(yīng)該具備以下幾點(diǎn)：千萬級(jí)別底庫，萬億分之一誤識(shí)別率，魯棒性好，高度兼容性，以及價(jià)格適宜。的盧深視是全國(guó)首個(gè)實(shí)現(xiàn)省級(jí)規(guī)模三維人像應(yīng)用的 AI 公司。

在系統(tǒng)架構(gòu)方面，分為三個(gè)層次，由前端多維智能感知系統(tǒng)、千萬大庫云端中臺(tái)和基于大數(shù)據(jù)的多模態(tài)關(guān)聯(lián)分析與預(yù)測(cè)后臺(tái)組成。

在技術(shù)架構(gòu)方面，自下而上分為核心算法層、平臺(tái)技術(shù)層、業(yè)務(wù)中臺(tái)層和應(yīng)用層。在算法層，圍繞 3D 視覺技術(shù)的深度感知算法族、三維重建算法族和人臉識(shí)別算法族至關(guān)重要。在業(yè)務(wù)中臺(tái)層，如何通過數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)管理、大庫管理和人臉比對(duì)算法等各技術(shù)模塊的不斷優(yōu)化，從而提升應(yīng)用效率至關(guān)重要。

再者，的盧深視建立三維數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及評(píng)價(jià)打分體系，這是后續(xù)確保三維應(yīng)用效果的基礎(chǔ)，的盧深視結(jié)合實(shí)際工程應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，提出了數(shù)據(jù)質(zhì)量要求及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

戶磊還總結(jié)了的盧深視 3D 識(shí)別的優(yōu)勢(shì)：

準(zhǔn)確率高，錯(cuò)誤率低于萬億分之一，滿足金融支付標(biāo)準(zhǔn)。

魯棒性好，基于深度信息能夠做到不受光線影響，針對(duì)大角度、濃妝、多膚色多人種等識(shí)別場(chǎng)景，也能夠準(zhǔn)確識(shí)別。

安全性高，在活體檢測(cè)方面，能夠?qū)崿F(xiàn) 2D 平面?zhèn)窝b攻擊方式 100%防御。

以下是戶磊演講全文，雷鋒網(wǎng) AI 掘金志作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

大家好！我是的盧深視的創(chuàng)始人兼 CEO 戶磊，今天非常感謝各位行業(yè)的專家和嘉賓老師們來聽我分享，也特別感謝主辦方雷鋒網(wǎng)，今年在疫情背景下，AI 安防特別需要一個(gè)這樣的行業(yè)交流機(jī)會(huì)。

任何場(chǎng)景的 AI 落地都需要有需求，千萬級(jí)精準(zhǔn)人臉識(shí)別是有其需求的，尤其是今年新冠疫情，給我們國(guó)家和城市包括應(yīng)急管理體系、常住人口信息化管理、大交通等在內(nèi)的領(lǐng)域都帶來了全面的考驗(yàn)。

其實(shí)在這之前已經(jīng)有相應(yīng)的趨勢(shì)。自改革開放以來，中國(guó)從原來的城鄉(xiāng)二元化結(jié)構(gòu)逐步走向全面的城市化，特別是近 10 年到 15 年，超級(jí)城市不斷涌現(xiàn)。

大家應(yīng)該能感受到，除了北上廣深以外，原來所謂的二線城市、準(zhǔn)二線城市規(guī)模逐步增長(zhǎng)，千萬級(jí)人口的城市不斷出現(xiàn)。

千萬級(jí)人口聚集在一個(gè)城市，如何管理？如何服務(wù)？這是千萬級(jí)庫才能解決的問題。

同時(shí)，疫情也帶來一個(gè)非常重要的課題，之前的城市管理和城市服務(wù)更多地是考慮一些特殊人群，比如公安領(lǐng)域，考慮的是刑偵追逃，刑偵追逃可能是一個(gè)幾萬到幾十萬的小庫。

疫情之后，每個(gè)人都可能是病毒的攜帶者或者潛在傳播者，這時(shí)，不止特殊人群，我們需要對(duì)所有的人進(jìn)行疫情管控，服務(wù)人口的體量一下變成千萬級(jí)甚至億級(jí)規(guī)模。

同時(shí)，隨著生活基礎(chǔ)設(shè)施越來越便利，在大交通和大出行體系中，出現(xiàn)了城市千萬級(jí)人流量在封閉場(chǎng)景中流動(dòng)的應(yīng)用。比如地鐵是一個(gè)封閉系統(tǒng)，一個(gè)城市每天載客客流量在 1200 萬到 1500 萬規(guī)模，這也屬于大庫管理體系。

再比如金融支付，對(duì)安全性要求很高，同時(shí)它的庫也很大，支付寶和微信的刷臉金融支付，后臺(tái)用戶數(shù)目都是億級(jí)規(guī)模。

行業(yè)會(huì)員領(lǐng)域，尤其是一些連鎖店，可能有幾十萬、百萬甚至千萬的會(huì)員體系，他們也需要對(duì)會(huì)員進(jìn)行精準(zhǔn)的身份識(shí)別和個(gè)性化服務(wù)。

這些都是千萬級(jí)甚至億級(jí)大庫的場(chǎng)景，且都有急切的需求，但是現(xiàn)有方案無法充分滿足需求，主要存在以下幾個(gè)問題。

多引擎

公安和安防領(lǐng)域一般采用多引擎的方式，比如一家廠商算法不夠準(zhǔn)，就采用多廠商、多算法同時(shí)進(jìn)行，通過多重比對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

這樣帶來一些問題，一是系統(tǒng)重復(fù)建設(shè)，資源損耗比較大，整體系統(tǒng)造價(jià)很高；二是不同廠商之間系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，兼容性也比較差，整個(gè)系統(tǒng)很復(fù)雜，維護(hù)很困難；三是可能這種方式還不能完全滿足需求，還是要通過人工逐級(jí)排查實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的精準(zhǔn)識(shí)別，推動(dòng)身份的確認(rèn)。

多層級(jí)

很多地方會(huì)采用區(qū)級(jí)、市級(jí)、省級(jí)逐級(jí)排查的方式，這樣會(huì)讓不同層級(jí)信息無法打通，存在信息孤島，也使得查詢效率低，不具備易用性。

分庫管理

通過特定標(biāo)準(zhǔn)或標(biāo)簽對(duì)庫進(jìn)行拆分，把大庫變成小庫，然后進(jìn)行分庫管理和識(shí)別，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。這也會(huì)帶來一些問題，比如統(tǒng)籌管理難度大，而且對(duì)于具備多重身份的人，數(shù)據(jù)會(huì)變得冗余，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)。

總的來說，現(xiàn)有方案會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)復(fù)雜、軟硬件開銷大、成本高、效率低。

我們回歸到問題本身，理想的大庫識(shí)別方案應(yīng)該具備哪些特點(diǎn)？

首先，需要是千萬級(jí)別底庫；準(zhǔn)確率要達(dá)到千萬、萬億分之一的誤識(shí)別率；魯棒性要好，快速且安全，有足夠的反攻擊能力；性能要開放，能夠支持多模態(tài)數(shù)據(jù)接入，兼容性要好；要經(jīng)濟(jì)實(shí)用，方案切實(shí)可行且能利舊。

的盧深視成立于 2015 年，是最早一批做三維視覺的 AI 企業(yè)，專注三維視覺智能感知技術(shù)，在高精度深度感知成像、三維實(shí)時(shí)高精度重建、三維跟蹤識(shí)別及感知等技術(shù)方向上，處于國(guó)際領(lǐng)先水平。

當(dāng)時(shí)我們就在想，人臉的三維信息經(jīng)過了精準(zhǔn)重建之后能用來干什么？這些圖像信息里有豐富的人臉特征，加上形狀信息之后，特征會(huì)更豐富，也能支撐更大庫的識(shí)別。

所以我們當(dāng)時(shí)就聚焦 3D 人臉識(shí)別這個(gè)方向，也非常榮幸，我們承接了一些國(guó)家級(jí)項(xiàng)目，在某個(gè)標(biāo)桿省份實(shí)現(xiàn)了一個(gè)省級(jí) 3D 人臉應(yīng)用，并且在這個(gè)基礎(chǔ)之上真正實(shí)現(xiàn)了千萬級(jí)大庫的精準(zhǔn)識(shí)別。

這里介紹的是我們?cè)?2015 到 2016 年的一個(gè)案例。這是基于的盧深視“哨兵”三維人像多維數(shù)據(jù)管控通道實(shí)現(xiàn)的，通過設(shè)備的部署，協(xié)助用戶實(shí)現(xiàn)了全國(guó)首個(gè)省級(jí)規(guī)模三維人像應(yīng)用，后期，我們把它切換成不需要帶證件識(shí)別的直接刷臉識(shí)別安檢方式。

這個(gè)設(shè)備本身具備“一次通行、多維采集、關(guān)聯(lián)碰撞、全面預(yù)警”的特性，在實(shí)現(xiàn)二維、三維人臉識(shí)別的同時(shí)還能提供四軌合一的分析，通過集中式管理平臺(tái)，還可以實(shí)現(xiàn)行動(dòng)軌跡與綜合研判分析。

這個(gè)案例當(dāng)時(shí)為什么能夠做成？大家一般會(huì)想，做 3D 人臉識(shí)別首先要建庫，但是用戶會(huì)覺得麻煩，成本就會(huì)特別高。如何在用戶能接受情況下幫助用戶把庫建設(shè)起來，并且實(shí)施好整個(gè)系統(tǒng)？

上圖是我們當(dāng)時(shí)的一個(gè)建設(shè)思路，的盧當(dāng)時(shí)采用了“邊建邊用、邊用邊建”的創(chuàng)新模式。

從 2D 人臉到 3D 人臉都是在拍人臉，只不過前端的傳感器不同，相機(jī)從 2D 相機(jī)換成了 3D 相機(jī)，其實(shí) 3D 相機(jī)本身包含 2D 信息，這在 2015 年、2016 年是比較前瞻性的應(yīng)用，現(xiàn)在隨處可見，高鐵站的人臉識(shí)別設(shè)備、酒店前臺(tái)的人臉識(shí)別終端都在應(yīng)用。

我們當(dāng)時(shí)主要通過四個(gè)步驟：

1. 通行人員通過三維終端如配合式設(shè)備、通道式設(shè)備、抓拍式設(shè)備或原有二維終端設(shè)備時(shí)，終端設(shè)備采集通行人員的人臉信息后實(shí)時(shí)向三維人像庫查詢。

2. 三維人像庫返回比中的人員身份信息。

3. 三維人像庫中暫未錄入通行人員的數(shù)據(jù)，終端設(shè)備向客戶已有的二維人像庫查詢，比對(duì)通行。

4. 未在庫人員數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入到三維人像庫中，通行人員下次通行時(shí)即可完成三維比對(duì)通行。

它主要是通過對(duì)身份證信息中的照片和現(xiàn)場(chǎng)拍的圖像做人臉識(shí)別比對(duì)，準(zhǔn)確率可以保證，在這樣的前提下，我們把 2D 攝像頭換成 3D 攝像頭，就可以同時(shí)采集到 3D 信息。雖然采集的 3D 信息質(zhì)量不一定很高，但是只要有足夠的應(yīng)用頻次，就可以幫助用戶實(shí)現(xiàn)一個(gè)高質(zhì)量的 3D 數(shù)據(jù)庫建設(shè)，而不需要特地去建一個(gè) 3D 人臉數(shù)據(jù)庫。這是我們的建設(shè)流程。

只要思路轉(zhuǎn)換后，就會(huì)發(fā)現(xiàn)幫助用戶建庫的方式非常多元，可以有很多入口。人臉取號(hào)機(jī)、人證核驗(yàn)設(shè)備、手持式的移動(dòng)終端等，所有需要做認(rèn)證核驗(yàn)的終端都可以變成入庫設(shè)備，當(dāng)這些終端應(yīng)用到生活的方方面面時(shí)，采集的效率和頻次就會(huì)足夠高，建設(shè)速度就將加快且成本低。?

這是支撐的盧這一套系統(tǒng)的產(chǎn)品矩陣體系。

首先從系統(tǒng)架構(gòu)來講，我們把千萬級(jí)大庫的建庫以及比對(duì)系統(tǒng)分成三個(gè)層次：

前端多維智能感知系統(tǒng)

核心是的盧深視高性價(jià)比 3D 結(jié)構(gòu)光相機(jī)，它深度集成了高性能三維人臉識(shí)別算法，降低了后端的計(jì)算開銷，保證算法準(zhǔn)確率的同時(shí)大大降低客戶集成成本，形成前端多維智能感知系統(tǒng)。

千萬大庫云端中臺(tái)

支持千萬三維大庫人臉建庫、清洗和檢索，精度遠(yuǎn)超二維的解決方案，同時(shí)，的盧與國(guó)產(chǎn)芯片做了深度集成，性能超過同等級(jí)國(guó)外方案，并且可以與智能前端及邊緣節(jié)點(diǎn)協(xié)同處理，最優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)內(nèi)計(jì)算資源，提高計(jì)算資源利用率，降低系統(tǒng)成本。

多模態(tài)關(guān)聯(lián)分析與預(yù)測(cè)

在前端感知系統(tǒng)和中臺(tái)的基礎(chǔ)之上，基于大數(shù)據(jù)的邏輯推理、時(shí)空軌跡關(guān)聯(lián)分析，將 2D/3D 人臉、人體、物品、時(shí)間、地點(diǎn)以及人體的體貌特征和形態(tài)動(dòng)作特征等多維大數(shù)據(jù)融合，深度挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)預(yù)警。

技術(shù)架構(gòu)分為四個(gè)層次，分別是核心算法層、平臺(tái)技術(shù)層、業(yè)務(wù)中臺(tái)和應(yīng)用層。

最底層是核心算法層，其中最重要的是 3D 算法層，基于 RGBD 全信息處理，在恢復(fù)深度信息上我們有一整套深度感知的算法，包括深度對(duì)齊、后處理、人臉檢測(cè)與跟蹤等等。同時(shí)，三維重建算法族也是一個(gè)核心層次，它可以真正把一個(gè)三維物體的形狀信息進(jìn)行完整恢復(fù)，這是一個(gè)非常重要的支撐層次。

在這個(gè)核心算法之上，我們有平臺(tái)技術(shù)層，后端的技術(shù)包括通信計(jì)算、協(xié)同優(yōu)化等技術(shù)。

再往上是業(yè)務(wù)中臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)優(yōu)選。因?yàn)榍懊娼◣爝^程中，設(shè)備來源非常多元，通過業(yè)務(wù)中臺(tái)的一系列數(shù)據(jù)處理過程后，才能得到優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，然后融到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)同步，最終支撐各種各樣的應(yīng)用。

這是整個(gè)技術(shù)架構(gòu)。

經(jīng)過大家多年的摸索，2D 人臉庫逐漸形成一套標(biāo)準(zhǔn)，但是 3D 有深度信息的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)如何存儲(chǔ)、有什么特點(diǎn)、有何技術(shù)要求等方面，行業(yè)還沒有形成規(guī)范。

的盧這些年在這方面不斷探索，建立起一整套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)體系。我們希望和行業(yè)協(xié)同，將它變成一個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

另外，對(duì)于深度識(shí)別的設(shè)備，即傳感器本身，需要具備怎樣的深度采集能力和精準(zhǔn)感知能力？

我們對(duì)大庫情形下的識(shí)別精度也有一整套測(cè)試的方法和標(biāo)準(zhǔn)。市面上通行的相機(jī)比較強(qiáng)調(diào)絕對(duì)精度，但絕對(duì)精度對(duì)于人臉和人體物體的精細(xì)特征來講，并不是一個(gè)非常重要的指標(biāo)。事實(shí)上，相對(duì)形狀的相對(duì)精度和對(duì)于形狀的擬合度是一個(gè)比較重要的指標(biāo)，恢復(fù)人臉肌理的特征也是比較重要的部分。我們有一套深度質(zhì)量的評(píng)價(jià)體系，對(duì)這些要素進(jìn)行綜合性的打分，從而形成對(duì)前端相機(jī)的整體評(píng)價(jià)。

3D 人臉識(shí)別技術(shù)算法與 2D 人臉識(shí)別有所不同，通常來講，2D 人臉識(shí)別通過攝像頭獲取圖像數(shù)據(jù)信息后進(jìn)行人臉檢測(cè)，然后進(jìn)行特征提取和信息比對(duì)。

而 3D 的流程比較復(fù)雜，前端是符合標(biāo)準(zhǔn)的 3D 攝像頭，在獲取了圖像數(shù)據(jù)并進(jìn)行了人臉檢測(cè)之后，還需要進(jìn)行 RGBD 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與 3D 信息重建，把人臉信息進(jìn)行完整的三維恢復(fù)。同時(shí)，在恢復(fù)的三維人臉模型上提取三維人臉特征，最后進(jìn)行比對(duì)。

在后臺(tái)應(yīng)用上，我們一整套后臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器，能夠單獨(dú)部署，也可以集成部署，并且支撐高并發(fā)請(qǐng)求的快速處理和及時(shí)響應(yīng)。

同時(shí)，我們針對(duì)寒武紀(jì) MLU270 的體系結(jié)構(gòu)特點(diǎn)改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)最佳并發(fā)處理模式，提高吞吐率，充分利用硬件平臺(tái)算力。在保證精度基本不損失的情況下，突破了三維人臉識(shí)別算法的 INT8 量化技術(shù)。

另外強(qiáng)調(diào)一下多模態(tài)架構(gòu)的理念。物理世界中的物體都是 3D 的，獲取到完整的 3D 信息對(duì)于系統(tǒng)精準(zhǔn)感知和識(shí)別的進(jìn)一步提升非常重要，換句話說，增加數(shù)據(jù)維度是最有效提升系統(tǒng)感知能力的方式，可以以此突破深度學(xué)習(xí)發(fā)展的瓶頸。

我們認(rèn)為，多模態(tài)的架構(gòu)是未來的趨勢(shì)，3D 也只是這個(gè)多模態(tài)架構(gòu)中的一個(gè)方向，但它是一個(gè)比較易得的方向，因?yàn)樗粫?huì)改變?cè)瓉?2D 人臉識(shí)別中各種各樣的交互和體驗(yàn)，同時(shí)還能提升整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和完全性。當(dāng)然，以后我們還會(huì)融合更多技術(shù)，把這個(gè)系統(tǒng)做的更好、更安全、更可靠。

總結(jié)一下 3D 識(shí)別的優(yōu)勢(shì)：

• 準(zhǔn)確性高。千萬大庫下錯(cuò)誤率低于萬億分之一，具有極高的安全性。

• 魯棒性好。不受光線影響，可以實(shí)現(xiàn) 7X24 無間斷地安全保障，對(duì)于大角度、濃妝識(shí)別的準(zhǔn)確率更高，體驗(yàn)感也更好，大角度可識(shí)別；對(duì)不同膚色人種識(shí)別率幾乎不受影響。

• 安全性高。對(duì)于活體檢測(cè)，可以做到 2D 平面?zhèn)窝b攻擊方式 100%防御。

總結(jié)一下的盧深視大庫識(shí)別方案。精準(zhǔn)，可以做到萬億分之一誤識(shí)別率；具備千萬級(jí)別底庫前提下精準(zhǔn)識(shí)別的能力；高效，魯棒性好，快速且安全；支持多模態(tài)，兼容性好；具有切實(shí)可行的建設(shè)方案，可利舊，性價(jià)比高。

的盧深視公司基于三維機(jī)器視覺和人工智能技術(shù)，提供實(shí)體空間人像身份、行為、軌跡的精準(zhǔn)感知和整體解決方案。公司團(tuán)隊(duì)是國(guó)內(nèi)極少在深度感知成像、三維重建、三維識(shí)別測(cè)量定位等全棧式三維技術(shù)領(lǐng)域具備國(guó)際領(lǐng)先能力的原創(chuàng)團(tuán)隊(duì)。

我們認(rèn)為 3D 是一個(gè)很大的賽道，這個(gè)賽道中的關(guān)鍵點(diǎn)不僅在于算法，還在于硬件傳感器，它要面對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景。我們常提到的開放場(chǎng)景的空間傳感和識(shí)別，物體的傳感和識(shí)別，都是我們的研究方向。

我們總部在北京，在合肥、杭州都有研發(fā)中心，深圳是我們的營(yíng)銷中心，同時(shí)我們?cè)诤芏嗟胤浇ㄔO(shè)了本地化的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，跟很多高校也有深度合作。

我們的技術(shù)定位，是以“人”為標(biāo)的物，構(gòu)建“光電+算法”全棧 3D 機(jī)器視覺及其智能構(gòu)架。

我用“機(jī)器視覺”這個(gè)詞呼應(yīng)一下前面華為機(jī)器視覺總裁段愛國(guó)講的，我們也認(rèn)為，以后視覺的發(fā)展核心不再是給人看，而是給機(jī)器看。3D 在這個(gè)環(huán)節(jié)中是非常重要的一個(gè)元素。

因?yàn)閳D像視覺發(fā)展多年，都是圍繞讓人眼看著更好去不斷演進(jìn)的，3D 的數(shù)據(jù)，特別是深度數(shù)據(jù)，是人眼不太能感知到的數(shù)據(jù)，或者說人眼對(duì)這個(gè)數(shù)據(jù)不太敏感，但是對(duì)機(jī)器很重要，機(jī)器需要這些更豐富、更準(zhǔn)確、更相關(guān)的數(shù)據(jù)來更好的完成它的任務(wù)。

其實(shí)光本身的信息中還有很多諸如相位、偏振態(tài)信息，這些都可以進(jìn)一步提升機(jī)器視覺應(yīng)用的準(zhǔn)確性和安全性，從而擴(kuò)展它應(yīng)用的范圍。

在這個(gè)維度中，我們主要是聚焦于人全息特征的精準(zhǔn)識(shí)別和分析，在 3D 人臉方向，我們經(jīng)驗(yàn)比較豐富，另外，我們也在研究人的體貌特征分析技術(shù)，以及結(jié)合各種各樣的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的識(shí)別的應(yīng)用。

從基礎(chǔ)研究路徑看，3D 與 2D 不同，3D 傳感器非常重要，但目前還處于產(chǎn)業(yè)初級(jí)階段。算法、數(shù)據(jù)、傳感和應(yīng)用，這四個(gè)維度交織演進(jìn)，是我們終極的技術(shù)演進(jìn)路徑。

最后回到今天的主題，隨著人臉識(shí)別在各行各業(yè)得到更多用戶的認(rèn)可，千萬級(jí)大庫應(yīng)用的進(jìn)一步升級(jí)也會(huì)成為重要課題。任何一個(gè)系統(tǒng)隨著廣泛的應(yīng)用都受到更多的關(guān)注，也會(huì)催生更多新的需求，我們堅(jiān)持回到技術(shù)本身，從技術(shù)上提升應(yīng)用能力。