在這個看臉的時代， 有人把刷臉技術做到了世界頂尖。
相信很多人今年國慶出遊期間， 在高鐵站感受過人臉識別過安檢時帶來的極大便捷， 然而你不知道的是， 中國不僅將人臉識別率先落地應用普及， 而且在識別的精准度上做到了世界第一。
在電影《諜影重重》中， 有這樣一個場景：FBI從監控攝像頭抓取了一張模糊人臉， 幾乎同步還原成清晰的照片， 並確定為正是他們要找的人。 其實， 這炫酷的一幕， 是當時任何一項技術都無法實現的。 如今， 這項技術已經變成了現實， 而把這項技術做到世界第一的這個人叫湯曉鷗。
湯曉鷗
先來看看他在人臉識別領域取得的輝煌戰績！
湯曉鷗輝煌戰績
2014年， 首次突破人臉識別技術， 超過人眼識別；
2015年， 人臉識別技術在視頻檢測中， 取得全球第一的成績；
2016年， 世界級大賽五項比賽中， 取得三項第一。
做出這些突破的人就是湯曉鷗，
湯曉鷗團隊發佈研究成果 基於原創的人臉識別演算法準確率達到98.52%
湯曉鷗在香港、深圳搭建聯合實驗室， 聚集了一批電腦視覺領域的頂尖人才。 2014年3月， 湯曉鷗團隊發佈研究成果， 基於原創的人臉識別演算法， 準確率達到98.52%， 首次超越人眼識別能力（97.53%）
面對中國正在人工智慧領域加緊佈局， 湯曉鷗認為， 只有堅持原創技術， 中國的AI才有未來。
求學麻省理工， 結緣人工智慧
1992年， 湯曉鷗在美國麻省理工念博士期間開始接觸人工智慧， 瞭解到人臉識別的演算法。 湯曉鷗到MIT以後， 加入一個做海底機器人的實驗室， 這個相當於在水下用聲納和視覺相機來探索這個海底世界的。 正是這個實驗室發現了世紀沉船泰坦尼克號， 由此湯曉鷗認定了做人工智慧的決心。
在MIT求學時， 湯曉鷗開始接觸人臉識別的演算法，
但是等了整整10年， 也沒見到用起來。 獲得博士學位後， 他先後在香港中文大學和微軟亞洲研究院工作， 繼續從事電腦視覺相關領域的研究。 直到2011年， 電腦“大腦”演算法的突破， 也就是“深度學習”讓人工智慧出現拐點。
曬娃狂魔,人臉識別歸類孩子照片
在微軟研究院工作期間， 湯曉鷗的第一個孩子出生了。 因為工作性質的關係， 湯曉鷗不得不在北京、香港和微軟之間來回跑。 由於見面機會較少， 所以他先後給孩子拍了一萬多張照片。
湯曉鷗用上萬張照片記錄了兒子成長的瞬間
這麼多照片， 如何做到有效整理？這個問題啟發了湯曉鷗把人臉識別技術推向實用化方向的嘗試。
所以湯曉鷗和他的團隊當時就做了一個PhotoTagging的專案， 用電腦自動的説明大家整理照片。 這項技術可以把相冊裡的人臉檢測出來， 帶領3個學生從兩萬多張照片中， 通過人臉識別來做照片整理。但這些工作在深度學習取得突破之前，要做出來還非常難，但湯曉鷗和他的團隊用非常規的方式給解決了。
兒子的照片成為湯曉鷗用來介紹人臉識別的案例
在後來的很多重要的國際會議上，湯曉鷗都用給自己孩子分類的照片作為實際案例在介紹人臉識別技術的新進展，這也為他贏得了最喜歡曬娃的科學家稱號。
自創人臉識別演算法，打敗四大天王
自深度學習取得重大突破之後，湯曉鷗帶領的研究團隊又是最早進行深度學習技術研發的華人團隊之一。
湯曉鷗團隊在電腦視覺領域做出了大量深度學習的技術突破，2012年國際計算視覺與模式識別會議（CVPR）上僅有的兩篇深度學習文章均出自他們實驗室，2013年國際電腦視覺大會（ICCV）上全球學者共發表8篇有關深度學習的文章，其中6篇出自湯曉鷗實驗室。
2014年3月，湯曉鷗團隊發表GaussianFace人臉識別演算法，在LFW資料庫上準確率達98.52%，首次突破人眼識別能力(97.53%)，超過Facebook同時間發佈的DeepFace演算法(97.35%)。GaussianFace被評為人工智慧領域影響因數最高的國際會議AAAI2015的最佳學生論文。
同年6月，湯曉鷗團隊發表DeepID2演算法，人臉識別準確率提升至99.15%，DeepID3演算法人臉識別準確率提升至99.55%。99.5%的準確率打敗了 FaceBook和人眼睛的識別率。DeepID3代表人臉識別技術的真正成熟，開啟了整個人臉識別行業技術落地。
人工智慧領域的四天王
此外，在視頻的人臉識別領域，湯曉鷗的團隊也第一次取得了全球第一名的成績：打敗了囊括“人工智慧四大天王”在內的FaceBook和穀歌、其實驗室入選了全球十家最頂級的實驗室進行下一代人工智慧平臺的研究。
推動技術落地，開啟刷臉新時代
在視覺識別的產品應用領域，湯曉鷗團隊仍然“贏得漂亮”，這項技術已經成功實現規模化應用。
因為在人臉識別技術上的先進性，很多企業都開始與其結盟，彌補了在資料、計算資源上的短板，保持全球領先的優勢。2015年，湯曉鷗團隊在中國移動的招標中勝出，成為實名制認證技術合作方。
湯曉鷗團隊擅長深度學習網路設計，中國移動擁有海量複雜場景使用者資料，雙方取長補短，各取所需。
因為人臉識別技術的介入，人工智慧處理用戶實名認證所需的時間，由原來的五分鐘，提高至現在的五秒。2016年，中國移動運用其演算法為3億使用者做了手機卡認證，加上銀行等金融領域和商業機構的應用，累計近4億人使用了其團隊所研發的技術。
“人工智慧與產業的結合將成為下一波產業升級的主要驅動力，加快源頭創新是中國抓住新一輪發展機遇的關鍵。而原創技術研發沒有捷徑可走，是一場長期投入的馬拉松。”
湯曉鷗認為，研究人員只有先把“糧食”種出來，才能與產業相結合，真正發揮效力；只有通過技術的源頭創新，才能不被別的國家扼住咽喉。
湯曉鷗認為堅持原創技術是中國AI在未來發展的關鍵
“作為一名知識份子，一路上享受了國家最優質的教育資源，應該為國家源頭創新發展做些有意義的事，在基礎研究方面為中國人爭一口氣，這是中國當代知識份子應有的情懷。”
為促進深港兩地的研究人員交流互通和協同創新，他牽頭組建了香港中文大學和中國科學院深圳先進技術研究院的聯合實驗室，並積極招募了一批海內外優秀科研人才加入團隊，繼續在源頭創新的道路上不斷前行。
“中國是需要做原創技術的，中國原創技術應該去哪兒呢？我覺得不應該去B，也不應該去A，也不應該去T，我們應該去H。”湯曉鷗認為，在中國只有華為是真正做原創技術的公司，而唯有做好原創技術，中國未來的AI才有希望。
通過人臉識別來做照片整理。但這些工作在深度學習取得突破之前，要做出來還非常難，但湯曉鷗和他的團隊用非常規的方式給解決了。
兒子的照片成為湯曉鷗用來介紹人臉識別的案例
在後來的很多重要的國際會議上，湯曉鷗都用給自己孩子分類的照片作為實際案例在介紹人臉識別技術的新進展，這也為他贏得了最喜歡曬娃的科學家稱號。
自創人臉識別演算法，打敗四大天王
自深度學習取得重大突破之後，湯曉鷗帶領的研究團隊又是最早進行深度學習技術研發的華人團隊之一。
湯曉鷗團隊在電腦視覺領域做出了大量深度學習的技術突破，2012年國際計算視覺與模式識別會議（CVPR）上僅有的兩篇深度學習文章均出自他們實驗室，2013年國際電腦視覺大會（ICCV）上全球學者共發表8篇有關深度學習的文章，其中6篇出自湯曉鷗實驗室。
2014年3月，湯曉鷗團隊發表GaussianFace人臉識別演算法，在LFW資料庫上準確率達98.52%，首次突破人眼識別能力(97.53%)，超過Facebook同時間發佈的DeepFace演算法(97.35%)。GaussianFace被評為人工智慧領域影響因數最高的國際會議AAAI2015的最佳學生論文。
同年6月，湯曉鷗團隊發表DeepID2演算法，人臉識別準確率提升至99.15%，DeepID3演算法人臉識別準確率提升至99.55%。99.5%的準確率打敗了 FaceBook和人眼睛的識別率。DeepID3代表人臉識別技術的真正成熟，開啟了整個人臉識別行業技術落地。
人工智慧領域的四天王
此外，在視頻的人臉識別領域，湯曉鷗的團隊也第一次取得了全球第一名的成績：打敗了囊括“人工智慧四大天王”在內的FaceBook和穀歌、其實驗室入選了全球十家最頂級的實驗室進行下一代人工智慧平臺的研究。
推動技術落地，開啟刷臉新時代
在視覺識別的產品應用領域，湯曉鷗團隊仍然“贏得漂亮”，這項技術已經成功實現規模化應用。
因為在人臉識別技術上的先進性，很多企業都開始與其結盟，彌補了在資料、計算資源上的短板，保持全球領先的優勢。2015年，湯曉鷗團隊在中國移動的招標中勝出，成為實名制認證技術合作方。
湯曉鷗團隊擅長深度學習網路設計，中國移動擁有海量複雜場景使用者資料，雙方取長補短，各取所需。
因為人臉識別技術的介入，人工智慧處理用戶實名認證所需的時間，由原來的五分鐘，提高至現在的五秒。2016年，中國移動運用其演算法為3億使用者做了手機卡認證，加上銀行等金融領域和商業機構的應用，累計近4億人使用了其團隊所研發的技術。
“人工智慧與產業的結合將成為下一波產業升級的主要驅動力，加快源頭創新是中國抓住新一輪發展機遇的關鍵。而原創技術研發沒有捷徑可走，是一場長期投入的馬拉松。”
湯曉鷗認為，研究人員只有先把“糧食”種出來，才能與產業相結合，真正發揮效力；只有通過技術的源頭創新，才能不被別的國家扼住咽喉。
湯曉鷗認為堅持原創技術是中國AI在未來發展的關鍵
“作為一名知識份子，一路上享受了國家最優質的教育資源，應該為國家源頭創新發展做些有意義的事，在基礎研究方面為中國人爭一口氣，這是中國當代知識份子應有的情懷。”
為促進深港兩地的研究人員交流互通和協同創新，他牽頭組建了香港中文大學和中國科學院深圳先進技術研究院的聯合實驗室，並積極招募了一批海內外優秀科研人才加入團隊，繼續在源頭創新的道路上不斷前行。
“中國是需要做原創技術的，中國原創技術應該去哪兒呢？我覺得不應該去B，也不應該去A，也不應該去T，我們應該去H。”湯曉鷗認為，在中國只有華為是真正做原創技術的公司，而唯有做好原創技術，中國未來的AI才有希望。