不讓iPhone X獨美：小米、OPPO等籌備人臉識別新機

對於蘋果來說，每次推進新技術總是那麼激進，比如iPhone X上的Face ID，雖然他們從三年前就開始立項在推進測試了，但真正上市後還是出現不安全的情況發生。

積極備戰人臉識別

中國臺灣產業鏈給出的最新消息稱，

小米、OPPO等國產手機正在準備支持3D人臉識別的新機，其中供應鏈正在加大備貨3D人臉識別相應的感測器，如大立光電正在開發3D-sensing相機元件，這樣能進一步加強刷臉的安全性。

為了讓安卓手機廠商能夠快速普及這個功能，

奇景光電、高通、信利光電三家早就合作開發了面部識別解決方案，其會在明年3月開始全面量產，而華為目前在和舜宇光學科技合作，為其高端機型開發相關的3D感測器解決方案。

而歐菲光科技目前也在開發相應的技術，未來有望和國產廠商進行合作。此外，產業鏈消息人士稱，小米新重磅旗艦已經在緊張當中，其會首發高通這項人臉識別方案，而即使這樣，對於Android廠商來說應該不會像蘋果那樣貿然砍掉指紋識別，

很可能是讓二者共存。

蘋果發文詳解面容ID是如何實現的

在競爭對手積極跟進的同時，蘋果自己也發文向消費者普及人臉人別相關知識，其最新在《機器學習期刊》上發佈了一篇新文章，詳細描述了他們是如何在保持高度隱私的同時實現面部識別功能的。

蘋果在iOS 10中開始使用深度學習來識別面部，隨著Vision框架的發佈，開發者現在可以在他們的應用中使用這項技術和其他許多電腦視覺演算法。文章中寫道：“為了可以保護使用者隱私，並在設備上高效運行，我們在開發這個框架時克服了巨大的挑戰。”

此外，蘋果還解釋了面部識別演算法是如何在使用者的iPhone本地工作的：

蘋果的iCloud照片庫是一種基於雲端的照片和視頻存儲解決方案。

然而，由於蘋果對用戶隱私的堅定承諾，我們無法將iCloud伺服器用於電腦視覺計算。所有發送到iCloud照片庫的照片和視頻在被發送到雲存儲之前都是經過加密的，只能通過在iCloud帳戶註冊的設備進行解密。因此，為了給我們的客戶帶來深度學習的電腦視覺解決方案，我們必須直接解決在iPhone上運行深度學習演算法所面臨的挑戰。

這需要硬體資源在保持效率的同時實現以下幾點：

我們面臨著幾個挑戰。深度學習模式需要作為作業系統的一部分，佔用寶貴的NAND存儲空間。它們還需要載入到RAM中，並且需要在GPU和/或CPU上耗費大量的計算時間。與基於雲的服務不同，它們的資源可以單獨用於視覺問題，而設備上的計算必須在與其他運行的應用程式共用這些系統資源的同時進行。最後，計算必須足夠高效，能夠在相當短的時間內處理大型照片庫，但不會出現明顯的電量消耗或者溫度升高。

蘋果在今年夏天推出了《機器學習期刊》，並發表了多篇文章，其中有一篇是關於“Hey Siri”在iPhone和Apple Watch上的工作原理。

從這個角度看，蘋果一點都不擔心競爭對手模仿升級，而是希望共同推動整個技術的應用和普及。

能夠在相當短的時間內處理大型照片庫，但不會出現明顯的電量消耗或者溫度升高。

蘋果在今年夏天推出了《機器學習期刊》，並發表了多篇文章，其中有一篇是關於“Hey Siri”在iPhone和Apple Watch上的工作原理。

從這個角度看，蘋果一點都不擔心競爭對手模仿升級，而是希望共同推動整個技術的應用和普及。