在人工智能領域，人臉識別技術的應用規模在不斷擴展、算法能力在不斷提升，這使得簡單的人臉對比評測已經很難區分不同算法能力之間的差距。在海量人臉識別測試中，當干擾集達到百萬人規模時的人臉識別準確率已成爲了人臉識別技術落地應用的有效指標。

根據美國國家標準與技術研究院(NIST)今年發佈的成績，目前全球最好人臉識別技術水平爲千萬分之一誤報下的識別準確率接近99%，這意味着受限場景下，在千萬分位誤報上，人類已經將機器的人臉識別能力推向了極限。

值得一提的是，在美國國家標準與技術研究院組織的人臉識別算法測試排名中，中國算法團隊佔據了半壁江山。該測試以評測標準的嚴謹性、一致性和全面性著稱。在測試中，中國的人臉識別算法在千萬分之一的誤報下達到識別準確率95.5%，成爲當時全球業界在此項指標下的最好水平。除了冠軍再度被依圖科技摘得以外，第二名被中國科學院深圳先進技術研究院拿下；奪得第五名的是另外一家人臉識別獨角獸曠視科技。

NIST 是全球人臉識別最權威的測試、工業界的黃金標準，來自中國的算法技術能夠在全球實力強大的競爭對手中名列前茅，甚至兩度成爲世界冠軍，證明在人工智能核心領域，中國已經站在了世界的最前列。此外，國際權威市場洞察報告Gen Market Insights發佈《全球人臉識別設備市場研究報告》顯示中國正在成爲人臉識別市場領導者，報告顯示中國2017年人臉識別產值佔全世界29.29%市場份額，2023年將達到44.59%。

近年來，人臉識別技術專利申請總量也達到一個新高峯，前瞻網數據顯示2007-2017年，我國人臉識別專利申請數量總體上呈上升的趨勢。尤其是2014年後，人臉識別專利申請數量大幅增多；到2017年，人臉識別專利申請數量達到2847項。

人臉識別精度的提高，意味着在特定場景下用戶將獲得更好的體驗，以及單位工作時間內效率低大幅提升，比如在銀行場景下的顧客會獲得更好的體驗，公共安防領域的一線警務人員的無效工作量將會大幅降低。受益於人臉識別性能的提升，安防後端處理系統平臺可以同時處理的前端產品數量也大幅增加。這反過來大大刺激了前端高清採集和探測設備的產品升級、整體市場需求的擴大，以及存儲設備的增長。國內傳統安防公司海康威視和大華受益於此，連續幾年整體營收中的一半都由硬件攝像頭產品營收所貢獻。

另外，隨着國內平安城市、智慧城市項目的深入發展，城市監控的高清化進一步得到普及，攝像機數量大規模增長，使得人臉識別在數據的採集上阻礙大大減小，提升了人臉識別的質量。人臉識別與監控技術的結合在司法系統中得到了重用，滿足了公安系統對城市監控、逃犯追捕、黑名單排查等功能的迫切需求，這將爲人臉識別技術普及的有利助推手。

結語：如今，基於深度學習的方法已經成爲人臉識別技術領域的重要發展趨勢和方向，這也帶動了人臉識別技術在更多場景中的應用。而隨着技術變革和應用的普及，建設大規模、分佈式人臉數據庫及識別系統的成本不斷降低，識別的精度不斷提高。也因此，人臉識別也逐漸應用在對安全性較高的領域。

未來的人臉識別技術，將基於準確率的不斷提升，提升各個應用領域的運作效率，帶來安全性、效率、易用性等各方面的升級，改變我們生活和工作環境的方方面面。