舉世矚目的 iPhone X 終于來了，拋開僅僅是為了湊版本號而命名的 iPhone 8，十周年特別版簡直吊足了大家的胃口。就在今天凌晨，神秘的面紗終于揭曉。首先通過一個 40 秒小視頻回顧蘋果 iPhone X 發(fā)布會!

iPhone X 的那些黑科技

01.iPhone X 備受關(guān)注的臉部識別

隨著人工智能技術(shù)的突破和發(fā)展，面部識別應(yīng)該屬于普及最快的領(lǐng)域之一，在中國，我們已經(jīng)可以在火車站、銀行、考勤機(jī)、手機(jī) APP 等很多地方體驗到這項技術(shù)。

這次蘋果公司新發(fā)布的 iPhone X 取消了指紋識別和 Home 按鍵，手機(jī)解鎖全部交由臉部識別來完成。

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我們可以看著手機(jī)，它會自動識別你的臉并自動解鎖，蘋果公司營銷高級副總裁菲爾·席勒(Phil Schiller)說：Face ID 是解鎖手機(jī)和保護(hù)用戶信息的未來。

根據(jù)蘋果在發(fā)布會現(xiàn)場的介紹，蘋果的人臉識別解鎖 Face ID 包含了 9 大特點：

• 人臉驗證 (Face authentication)
• TrueDepth 攝像頭
• 驗證簡便
• 專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 自然和安全
• 用戶隱私
• 注意力察覺
• 自適應(yīng)性
• Apple Pay和其他應(yīng)用的綁定

蘋果集成了 8 個傳感器，通過紅外鏡頭、泛光感應(yīng)元件行業(yè)點陣投影器來實現(xiàn) Face ID 的面部識別。

蘋果對外表示 Touch ID 被隨機(jī)破解的概率是五萬分之一，F(xiàn)ace ID 是一百萬分之一，為的就是強(qiáng)調(diào) FaceID 的安全性。另外，數(shù)據(jù)的處理都是在設(shè)備上進(jìn)行的，解鎖會通過識別用戶的注意力來進(jìn)行判斷。

不過，人臉識別的共性問題還是需要大家多注意，比如你有一個雙胞胎姐妹或者你打算整容，這還是會難倒 Face ID，蘋果建議使用密碼解鎖。

說了這么多，流暢和易用的人臉識別解鎖是怎么做到的呢?該技術(shù)采用了 TrueDepth 相機(jī)技術(shù)及其配置的相應(yīng)子系統(tǒng)，其中包括紅外傳感器，照明器，點陣投影儀，距離傳感器和環(huán)境光線傳感器等各種傳感器設(shè)備。

當(dāng)用戶看著手機(jī)時，它會向面部投射 30000 個不可見的 IR 點，相機(jī)會捕捉并拍攝圖像，然后將其與存儲的面部圖像進(jìn)行對比，這一切都是實時發(fā)生的。

這個功能整合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及其他傳感器技術(shù)，能夠有效區(qū)分不同面部，并且辨別手機(jī)前的人像是否只是一張照片(拿照片騙機(jī)器的問題曾引來央視 315 的質(zhì)疑)，它也可以檢測到用戶是否戴著口罩。

所以，無論你是睡眼朦朧還是帶了首飾和帽子，都不會影響 iPhone X 的響應(yīng)，不得不說，易用性和速度如果得到解決，手機(jī)解鎖又將進(jìn)步到一個全新的階段。

通過深度攝像頭系統(tǒng)，iPhone X 還有一個有趣的應(yīng)用——Animoji 動畫式表情，讓 3D 的表情包和你的面部同步，追蹤面部肌肉的變化，以后微信斗圖有新玩法了!

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劃重點了啊，大家注意了!最值得吐槽的來了：Face ID

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沒想到，一演示立馬失敗，隔著屏幕都替他尷尬。(其實是首次開機(jī)要輸密碼鵝以)不過，更讓人黑人問號臉的馬上又來了：

大家都說，看來蘋果打算徹底放棄韓國市場，不然遇到這種撞臉的情況，你告訴我怎么解決……

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進(jìn)入下一個功能，雙擊電源鍵喚醒 Apple Pay 也能通過 Face ID 支付。

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為了防止盜刷，蘋果與好萊塢模型團(tuán)隊進(jìn)行了人臉模型對比驗證，以保證 Face ID 所識別的人臉不能被任何仿制品所替代，包括栩栩如生的蠟像。

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02.新 iPhone 超時髦的 AR 功能

此前，有評論認(rèn)為，AR 有望成為智能手機(jī)的下一個殺手級功能，在未來 3 年可能將創(chuàng)造4040億美元的市場機(jī)會。

這次，蘋果全球營銷高級副總裁 Phil Schiller 在發(fā)布會上說，A11 仿生芯片是目前最強(qiáng)大的智能手機(jī)芯片。

基于此，iPhone X應(yīng)該是第一款真正為 AR 打造的智能手機(jī)，手機(jī)的攝像頭專門為增強(qiáng)現(xiàn)實功能而校準(zhǔn)，全新陀螺儀和加速計，刷新率達(dá)到 60 fps，并且有準(zhǔn)確的動作追蹤。

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Snapchat 上演示基于這種深度攝像頭系統(tǒng)的 AR 濾鏡，追蹤質(zhì)量很好

目前，AR 功能以及游戲?qū)⒅鸩皆谔O果應(yīng)用商店上線，《Skyguid》可以讓你把手機(jī)對準(zhǔn)天空出現(xiàn)星座信息;《At Bat》可以看到棒球比賽現(xiàn)場的疊加 AR 信息;《Warhammer 40k：Free Blade》的AR版可以讓玩家通過手機(jī)與虛擬人物對戰(zhàn)。

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蘋果第一篇公開的人工智能論文

關(guān)于人臉識別，CVPR 2017 最佳論文

蘋果在 7 月 20 日推出名為 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客，對蘋果來說，做一個專門介紹他們的人工智能研究論文的博客還是挺新鮮的，因為蘋果通常不會公開談?wù)撍麄兊难芯宽椖俊?/p>

該博客發(fā)表的第一篇文章是關(guān)于如何將合成的圖像變得更逼真，以用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這也是蘋果于去年年底在 arXiv 發(fā)布的第一篇 AI 論文“Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training”的介紹，這篇論文在 CVPR 2017 獲得 best paper。

根據(jù)這篇文章，蘋果要訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測照片上的人臉和其他物體。但蘋果的方法不是制造擁有數(shù)百萬計圖像樣本的巨大的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是創(chuàng)建由計算機(jī)生成的人物的合成圖像，并應(yīng)用一個過濾器使這些合成圖像更逼真。

這比一般的方法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成本更低，而且速度更快。

在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中，使用計算機(jī)生成的圖像(例如電子游戲中的)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比使用現(xiàn)實世界的圖像更高效。

因為生成的圖像數(shù)據(jù)都是有標(biāo)簽和注釋的，而真實圖片的數(shù)據(jù)需要耗費(fèi)人力標(biāo)注計算機(jī)所看的東西，告訴它這是一棵樹，一只狗，一輛自行車等等。

但是生成圖片的方法也有問題，因為這讓算法所學(xué)到的東西并不總是能無縫轉(zhuǎn)移到真實場景。生成圖片的數(shù)據(jù)“常常不那么真實，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只學(xué)習(xí)生成圖片的細(xì)節(jié)，卻無法在真實圖片上很好地遷移。”蘋果的論文如是說。

論文中用于舉例的“未標(biāo)注的真實圖像”、“合成的圖像”、“精細(xì)化的圖像”等都是人的眼睛圖片，或許，iPhone X 的 Face ID 新功能正是有利用這一方法，以及更多蘋果沒有公開的研究成果?

圖：模型使用未標(biāo)注的真實數(shù)據(jù)，利用模擬器改善合成圖像的真實性，同時保留注釋信息

更聰明的Siri

蘋果機(jī)器學(xué)習(xí)博客接著在 8 月連著發(fā)表 3 篇來自 Siri 團(tuán)隊的技術(shù)文章，分別是：

• 通過跨帶寬和跨語言初始化改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲學(xué)模型(Improving Neural Network Acoustic Models by Cross-bandwidth and Cross-lingual Initialization)
• 反文本歸一化作為標(biāo)簽問題(Inverse Text Normalization as a Labeling Problem)
• Siri聲音的深度學(xué)習(xí)：為混合單元選擇合成的設(shè)備上深度混合密度模型(Deep Learning for Siri’s Voice: On-device Deep Mixture Density Networks for Hybrid Unit Selection Synthesis)

三篇文章題目看起來都非常高深，介紹了 Siri 背后的技術(shù)進(jìn)步。其中第一篇文章討論利用聲學(xué)模型數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，以顯著提升新的語言版本 Siri 的精確度，讓 Siri 支持更多語言。

第二篇介紹 Siri 如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)格式化地顯示日期、時間、地點等。第三篇則更綜合地介紹 Siri 聲音的進(jìn)化，探討如何利用深度學(xué)習(xí)讓 Siri 更會說話。

具體來說，Siri 在 2014 年中推出一個新的語音識別引擎，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。先是用于美國英語，到 2015 年中擴(kuò)展到 13 種語言。

為了順利擴(kuò)展到其他語言，蘋果研究人員需要使用有限的轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)(transcribed data)來解決構(gòu)建高質(zhì)量的聲學(xué)模型的問題。

他們提出使用帶限(band-limit)相對更多、更易于收集的寬帶音頻來解決較少量的窄帶藍(lán)牙音頻問題。他們在遷移學(xué)習(xí)框架之上使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化。

圖：在窄帶藍(lán)牙測試上的詞錯率

圖：跨語言初始化

另一值得一提的是 Siri 的文本轉(zhuǎn)語音(TTS)系統(tǒng)：

從 iOS 9 到 iOS 11，Siri 的聲音對比

iPhone X 背后，人工智能風(fēng)口已經(jīng)引爆

iPhone X (iPhone 10)這款用人臉識別進(jìn)行解鎖的新 iPhone 可能是蘋果 AI 屬性最強(qiáng)的一個產(chǎn)品了。在發(fā)布會現(xiàn)場，蘋果介紹了“A11 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎”這一 AI 芯片。近期，以智能手機(jī)為主的終端設(shè)備定制芯片已經(jīng)形成一種新的趨勢。

前不久，華為自家全新一代手機(jī) Soc 處理器——麒麟(Kirin)970 芯片在德國正式發(fā)布，它同時還是第一款帶有 AI 的手機(jī)芯片，而搭載麒麟 970 的全新旗艦手機(jī) Mate10 系列，將在今年 10 月16 號在德國慕尼黑正式發(fā)布。

華為，也是首個發(fā)布 AI 芯片并真正將 AI 技術(shù)引入移動終端的廠商……這一舉動很可能使 AI 真正進(jìn)入普及階段，并打開手機(jī)新世界的大門。

隨著華為、小米等國產(chǎn)手機(jī)品牌的崛起，蘋果在中國市場的份額正不斷下滑，如此看來，買不買 iPhone，還真不是它貴不貴的問題了!

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十年過去了，果粉對 iPhone 的狂熱已不復(fù)當(dāng)年，iPhone 想要再造神話，也正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。

但很明顯，如何利用人工智能釋放出更多功能、更多能力，已經(jīng)成為手機(jī)發(fā)展的下一個戰(zhàn)場。

在當(dāng)前手機(jī)同質(zhì)化的困境中，AI 技術(shù)被看成行業(yè)可能的突破點。作為未來科技最重要的領(lǐng)域之一，人工智能風(fēng)口有望被蘋果引爆。

今年以來，蘋果加強(qiáng)了在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)。蘋果的競爭對手 Alphabet、微軟以及 Facebook 也一直在招募人工智能方面的人才，華為在 AI 方面也不甘落后，其麒麟 970 手機(jī)芯片將與蘋果的“Apple Neural Engine”的 AI 專用芯片正面交鋒。

隨著人工智能時代的來臨，各家科技巨頭都開始了第一輪的布局，科技巨頭在行業(yè)趨勢判斷上的一致性，或預(yù)示著 AI 元年已經(jīng)到來。