昨晚凌晨一點，號稱是科技界春晚的蘋果發佈會如期而至，此次共發佈了3款iPhone手機，命名也與之前曝光的信息相符，分別為iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。
其中iPhone X作為蘋果十週年的創新性產品出現。不可否認的是，iPhone X發佈之前的爆料信息都非常準確，像傳聞的全面屏、取消Home鍵、3D面部識別掃描也都在昨晚被一一證實。
儘管沒有特別讓人意外的驚喜，iPhone X 的全面OLED屏、面部識別Face ID技術仍是整個發佈會的亮點。
蘋果iPhone X 可以說是追趕當下AI潮流的一款產品，接下來就和AI科技評論一起來詳細解析Face ID的最大亮點吧，AI科技評論認為，蘋果Face ID的發佈，在未來將讓深度攝像頭成為主流。為何這麼說？且聽分解。
Face ID的主要參數和最大特點
iPhone X的信息想必大家都知道了，它正面幾乎全是屏幕，也就意味著唯一的按鍵Home鍵以及Touch ID的消失，而新的身份認證方式就是Face ID。如其名，在開鎖時用戶只需要看著手機，Face ID就能實現刷臉解鎖。
隨著人工智能概念的普及，人臉識別已經屢見不鮮。但這次，蘋果除了用到圖像識別外，還在Face ID的人臉識別中加入了深度信息，讓身份認證更安全。
Face ID的實現靠的是iPhone X頂部一小塊沒被屏幕覆蓋的區域。這一小塊區域集成了多達八個組件，除了麥克風、揚聲器、前置攝像頭、環境光傳感器、距離感應器等我們熟知的部分，還集成了紅外鏡頭、泛光感應元件（Flood illuminator）、點陣投影器。
蘋果將整個系統稱之為原深感攝像頭（TrueDepth Camera System），而整個系統除了能用於Face ID人臉驗證，也可以擴展自拍功能，實現動畫表情發佈，和AR效果疊加。
具體而言，上述的感應器會投射人眼看不見的光，並讀取用戶的臉部3D幾何結構圖，並將它與存儲在A11芯片隔區內的數據進行對比，如果兩者一致，iPhone X就會解鎖。在註冊時，點陣投影儀會投射3萬多個點在人臉上，從而形成一張3D人臉圖，並存儲在A11芯片上。
蘋果甚至為此開發了一個神經引擎（Neural Engine），可即時處理人臉識別。蘋果高級副總裁Phil Schiller在發佈會上解釋稱，“我們用神經網絡處理圖像和點陣模式，來建立人臉數學模型。”
蘋果還請好萊塢特效面具公司製作了一組面具，來訓練神經網絡，保證安全性。雖然下圖看起來還挺可怕。
庫克在發佈會上說，Face ID比Touch ID更為安全，後者被破解的概率是五萬分之一，而前者是百萬分之一。無論是改變髮型，戴上眼鏡，還是戴上帽子，Face ID都能成功識別。不過蘋果也提到，Face ID在長相近似的人身上可能會失效，如果是雙胞胎的話，出錯的概率會增加不少。
另外，Face ID還是要在用戶將注意放在手機上時才能使用，也就是說解鎖時要睜眼看著手機，否則就失效了。
Face ID同時支持Apple Pay和第三方應用，實現刷臉支付。
人臉識別與刷臉支付早已被外界熟知，雷鋒網也曾報道過馬雲在支付寶上的演示。這次蘋果的Face ID在二維的圖像上疊加了一層深度信息，可以保證人臉識別更安全。對於人臉識別中用照片矇騙系統的問題，由於有了3D信息，也起不到作用。
而且正如蘋果演示的那樣，多出來的深度信息還可以優化前置相機拍攝效果，實現動畫表情，疊加AR特效等功能。
從深度攝像頭開始，追溯蘋果的深度信息佈局
若要追溯蘋果對深度攝像頭念頭，不嚴格的說可以回到2013年。雷鋒網曾報道，當年底蘋果以3億美元左右的價格收購了以色列公司PrimeSense。
PrimeSense可以說是當時最強的3D傳感技術公司，它主要提供傳感器和中間件，可以讓設備感知周邊的三維環境，實現人機交互。這家公司號稱擁有全球最小的3D感知芯片，能用在手機、電視、平板、機器人等各類設備上。
它與微軟合作開發了第一代體感設備Kinect。當時，微軟想以體感體驗與任天堂的Wii和索尼的PS爭奪家庭主機市場。後來微軟有意收購Primesense，但由於價格沒談攏而作罷，而且雙方的合作也終止，這導致後者內部經歷了大裁員。
在失去最大的客戶後，Primesense估值下滑，最終被蘋果收購。併購後，外界一直在猜測，蘋果會何時用上深度感知技術。如今它終於將其用在了手機前置攝像頭上。
目前深度感知領域有三大主流技術方案：飛行時間（TOF），結構光，雙目視覺。PrimeSense用的是結構光方案，毫無疑問，蘋果也用的改良版的方案。
如前所述，用結構光方案獲取深度信息，原理簡單來說，就是向空間投影一定圖案，傳感器獲取反射回來的圖案，與原圖進行對比就能生成深度圖。英特爾的RealSense實感技術也用到了這種方法。
TOF深度攝像頭後來被微軟用在了第二代的Kinct，其原理是，傳感器發出經調製的脈衝紅外光，遇物體後反射，傳感器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝景物的距離，以產生深度信息，此外再結合傳統的相機拍攝，就能將物體的三維輪廓以不同顏色代表不同距離的地形圖方式呈現出來。
雙目視覺比較好理解，就是模仿人眼的結構，通過兩個攝像頭的視差來確定距離信息。這種方案在移動設備上的應用較少，多用在戶外機器人。
國內做深度攝像頭的廠商奧比中光告訴雷鋒網，比較三種方案，飛行時間測量的精準度和穩定性較好，但結構光可以做得更小、功耗小、測量分辨率也相對高，雙目則屬於被動光，無法適應暗光環境。
手機後置攝像頭已經從單鏡頭進化到了雙鏡頭，在這次發佈會前，不少業界人士就猜測，新iPhone的前置攝像頭也會增加深度信息，由二維進化到三維。現在消息已經坐實，以蘋果的體量無疑會引爆市場，讓其它廠商紛紛跟進。只是，做指紋識別的公司，你們還好嗎。
接下來，再從芯片層面看看蘋果為了更好地實現AI做了哪些努力。
為AI而生——A11和A11 Bionic
早在幾個月之前，網上就曾傳聞蘋果在做AI專用芯片，用於處理AI相關任務，比如面部識別、圖像處理和語音識別。如今看來指的就是這款應用在iphone X上的定製芯片A11 Bionic。發佈會上蘋果全球營銷高級副總裁 Phil Schiller 重點介紹了“目前最強大的智能手機芯片”——A11 Bionic。該 CPU 配備六核心，2個性能核心（Mistral）和四個效能（Monson）核心，分別比 A10 快 25% 和 70%。同時由蘋果自研的 GPU 處理速度也比 A10 快 30%。A11人工智能芯片，專業的Metal2圖形處理軟件，結合深度整合的硬件，讓Face ID這樣的3D交互方式成為了現實。
A11 Bionic 除了對Face ID功能的支持外，它還有助於iPhone的AR功能實現，豎排攝像頭專門為 AR 而校準，刷新率可達到 60 fps，全新陀螺儀和加速計，以及準確的動作追蹤，這些都離不開A11提供的強大算力。
iPhone X，蘋果對於AI技術的一次回應
早前，麻省理工科技評論在採訪庫克時，提出了蘋果在AI技術領域是否落後其競爭對手的質疑。
庫克表示：
之所以媒體不經常對蘋果的AI表示肯定和讚揚，是因為蘋果只喜歡談論那些即將上線的產品功能，而不像其他一些公司喜歡給用戶“畫餅”。蘋果不會穿越去做2019、2020、2021才做的事情，並不是蘋果不知道將要做什麼，而是因為不想去談論它。
同時庫克舉了具體已經應用到AI的例子，比如照片應用的圖像識別，相冊歸類；Apple music的聽歌推薦，通過對用戶聽歌記錄的學習來調整作出相應的推薦。iPhone的電池續航，手機的電池管理系統使用了機器學習，瞭解用戶的使用習慣並作出相應的調整，使續航更持久。
媒體想借此打探出蘋果的AI研究進度，顯然沒成功。
而在今年的7月份，經歷了長達幾個月外界對蘋果AI技術落後的質疑後，蘋果主動對外展示了AI成果，首先是在7月20日上線了蘋果機器學習官方博客（Apple Machine Learning Journal），並發表了第一篇博文；其次提交的論文被CVPR 2017收錄，獲最佳論文。在8月份，蘋果又接著在博客上發表了三篇來自Siri團隊的技術文章。
從蘋果公開發表的論文研究不難看出，蘋果AI仍然聚焦語音識別和圖像識別領域。這也是目前最成熟的兩個AI應用領域。此前蘋果論文獲CVPR 2017最佳論文講的就是如何提高網絡生成圖片的真實性，用以假亂真的圖片對模型訓練，從而提高圖像識別的準確度。Face ID中是否也應用了CVPR最佳論文中提到的訓練方法及算法呢？以及還有哪些蘋果尚未對外透漏的技術？
從這次發佈的新款iPhone中來看，Siri的聲音的確和真人相差不大，相比前幾代有很明顯的提升，不知是否也用到了蘋果機器學習博客中提到的Siri相關技術？
AI科技評論總結：從iPhone X的命名和讀法上（讀 iPhone 10）可以看出蘋果的野心，要重建手機未來發展趨勢（字母“X" 有未來之意），iPhone X的設計至少可以兩年內不過時。蘋果率先使用全面屏+3D臉部識別解鎖組合方式，未來一定是其他手機廠商追逐的方向，就像當初iPhone 5s引領了指紋解鎖潮流一樣，iPhone X是否能引領下一個十年呢？
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