想走出这个实验室，一台手机要被机器人“敲打” 20 万次

导读：北京一个 150 平米的厂房里，一群装有摄像头和 AI 算法、可自主行动的机器人正在 7*24 小时不间断地运作。　　他们只有一个目的：" 攻击 " 人类的智能手机。　　另

　　北京一个 150 平米的厂房里，一群装有摄像头和 AI 算法、可自主行动的机器人正在 7*24 小时不间断地运作。

　　他们只有一个目的：" 攻击 " 人类的智能手机。

　　另一边是被攻击方，则是通过智能路径规划算法和深度视觉算法定位目标手机，抓取后通过软机器人对手机进行自动化控制，利用强化学习算法寻找和定位攻击材料位置，实时调整相对角度。两者相互 " 对视 " 即进行一场解锁测试。

　　除此之外，还有环境光照的处理。正午户外太阳下的强顶光、深夜无光源条件下手持手机的人脸弱光、背靠灯光条件下的逆光……

　　多样化的光照条件对生物识别防伪性能十分关键，过亮或过暗，不同的光线角度都会导致识别性能的变化；实验室搭载了 AI 照明系统，能自动调节光源的照度、色温、光线角度。

　　最终，这些机械臂会捕捉到所有可能攻破的点，对一台手机的测试次数能达到 20 万次的量级。

　　这些经过精密训练而永远不知疲倦的机械臂，是对天玑实验室自动化这块招牌的实际证明。

　　目前，天玑实验室已经连续三年成为 Google 全球唯一直接授权的 Android 生物识别检测实验室，市面上超过 70% 的安卓生态手机都会到他们的实验室进行测试。

　　天玑实验室曾在 CelebA Spoof Challenge 等多个国际顶级赛事中夺冠。

　　实验室核身技术构建的关联行业金融支付解决方案，凭借着识别准确率与破解反欺诈等相关技术指标，获得国际公认最严格的技术安全性认证之一 ISO30107-3Level2 认证等行业顶级认可。

　　就在今天，2022 年度吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼在北京召开。由清华大学兴军亮研究员，蚂蚁集团李建树、赵闻飙等五人共同完成的 " 无约束人像目标智能感知与理解 " 成果还获得 "2022 吴文俊人工智能自然科学奖一等奖 "。

　　这项成果构建了一套面向 " 人脸 - 人体 - 人群 " 分析的基础理论方法和核心算法技术研究体系，真正实现了 AI 高精度人像感知和理解。相关技术成果得到了十余位马尔奖 / 傅京孙奖得主、百余位国内外院士等知名学者认可，并在欧姆龙公司、华为、蚂蚁集团等企业核心产品中得到应用。

　　然而他们的野心并不止于此。

　　未来，端安全无处不在

　　从决定致力于生物识别安全研究方向开始，李哲所在的团队就考虑机器人全自动化。

　　李哲主要提及了三个方面的原因。

　　第一个是可量化。对于一台这样的手机或被测对象来说，要经过几十万次这样的检测。只有通过自动化的方式才能在短期内进行大规模可量化测试。

　　第二是相较于人工测试而言更客观和科学。比如指纹测试中，可保证每次按压力度、方向、角度都是可控的。人脸测试中，可以对无数影响识别的因素进行可控遍历和搜索。

　　第三则是整个机械臂运作所带来的效率的提升。

　　而随着智能机器与 AI 的深度融合，围绕这几个目标，更多前沿项目在这里诞生。

　　在实验室，这些工程师们给我们展现了两个前沿项目。

　　比如强化学习机械臂组成的人脸识别试验台。

　　类似于 AlphaGo 下围棋自己跟自己对垒，两个机械臂玩起角色扮演游戏，一方是经验丰富的攻击者，一方是纯小白的防御者。

　　对于经验丰富的攻击者，这次进攻成功，那么就知道这个方法是有效的，而防御者也能从中学习到经验，不断提升。然后双方在对战中不断学习和强化。

　　在不改变原意的基础上，量子位做了如下整理：

　　1、量子位：生物识别这项研究工作具体如何展开？

　　李哲：从 12、13 年那时候开始，实验室就在做前沿的，比如掌纹人脸指纹等这些场景的大规模应用。

　　14-15 年随着深度学习算法的发展，人脸识别走进了大家的身边，天玑实验室也正是那时开始朝着人脸识别方向去发力。

　　这个过程中我们意识到，人脸识别的安全性是很重要的。从此便开始生物识别背后安全性的一些相关工作，比如检测、标准等。

　　2、量子位：现在整个行业状态和标准是怎样的？

　　田青：我想补充一下。02 年我们就在从事人脸、指纹、虹膜、步态等方面识别技术研究，但当时还是个实验室状态，离实际应用还有些距离。

　　现在就是技术走出实验室到社会上应用的状态，很多场景都已经离不开生物特征识别了。国内几家厂商也在近几年中走到了全球生物特征识别技术的前面。

　　3、量子位：安全标准需要达到什么程度就可以用？

　　田青：安全与便民两者之间其实是矛盾的，使用方便的时候，可能安全限制就会降低。

　　现在看生物识别的两个趋势：一个是场景化，另一个是专业化。

　　对于普通的应用而言，安全水平只需达到了一个基线即可；但对于一些专业应用，就需要综合多种因素，安全等级也会随之提升。

　　安全与便民本身需要一个平衡，这个平衡是在不同场景和应用中来区分和体现的。

　　4、量子位：安全与便民之间的矛盾如何解？

　　李哲：有点像双管齐下，从矛与盾之间分别发力。

　　一方面，是解决应用侧这端的问题。投入更多 AI 算法，提升整个生物识别技术的安全性、准确性。

　　另一方面，站在攻击方的角度，去思考不同场景下会如何去攻击识别系统。

　　5、量子位：这种检测所有产品都会做吗？

　　田青：是的。公安部各个行业都有这样的检测标准。并非只有生物特征识别才有安全检测。

　　检测标准主要分为两类：

　　第一个是功能性标准，即它的性能是否达到一个使用的标准，比如人脸识别是否能替代锁屏每次开关的能力，另一类是安全性标准，真正应用时有没有可能被仿冒。

　　现在我们所有的产品都应该通过这两类标准才能在实际生活中使用。

　　6、量子位：如果往后看，生物识别还有怎样的可能性？

　　田青：百花齐放。以前可能是指纹一枝独秀，现在很多行业，它的应用潜力都是非常大的。每个生物特征识别都能找到它的应用落地。当时看的很多科幻电影，现在都走到了现实。

　　李哲：我也认为百花齐放，背后可能是因为不同交互终端变得百花齐放了。比如汽车、元宇宙、智能手表、脑机设备等。我觉得终极状态，就是生物识别这个概念不存在了，它变得无处不在。

　　— 完 —

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