這可不是“看面相”,一家中國AI公司利用面部識別追蹤罪犯得到外媒盛贊
這可不是曾被google懟過的AI面相說。
什么？你說你要利用面部識別來判斷誰是可疑人物，并對其進行鎖定，在犯罪發生前就把它扼殺在萌芽階段？
這不就是老掉牙且沒有任何依據的面相學披著AI的外皮卷土重來么？呸，我才不相信這種充滿歧視和傲慢的偽科學呢。
伙計，淡定淡定，今天我們要介紹的可不是那篇去年11月由上海交大XiaolinWu和XiZhang上傳的論文《使用臉部圖像自動推斷罪犯》（AutomatedInferenceonCriminalityUsingFaceImages）。這篇論文由于缺乏足夠數據支撐以及其充滿偏見的看面相研究方式，引爆的是社會輿論而非學術界的掌聲。谷歌研究員甚至專門寫了兩萬字長文來批駁他們的理論。
這可不是人工智能在安防領域的正確打開方式，我們更應該關注同一個人連續做出了哪些可疑舉動，而非從一些再平常不過的面部特征來臆測其是否為嫌疑犯。
根據英國《金融時報》（FinancialTimes）等多家知名外媒的報道，來自廣州的計算機視覺公司云從科技（CloudWalk）立志使用其出色的面部識別系統來記錄人們的行蹤，并根據其中的部分可疑舉動、時間和地點，來為人們可能犯罪的風險進行評分分級。
以人們的行為為關注重點，結合人臉識別和AI出色的預測功能，這聽上去是不是比看面相之類的神棍行為靠譜了些？
舉例來說，一位慈祥和藹的老奶奶走進超市買了一把菜刀，這顯然不是什么值得人們注意的事情。但如果她之后在別的地方又買了錘子和麻袋，雖然不排除為家里進行裝修的可能，但是不是也要提高對她的關注度呢？
另外一個例子是，流竄的小偷不好抓，但是長時間在鬧市區鬼鬼祟祟徘徊的毛賊自然會被面部識別系統盯上。要么躲掉所有攝像頭，要么得手一次就整容一次，這兩種方法對于小偷來說都不太現實。人工智能自然就有了大顯身手的機會。
目前云從已經與全國多個城市、省份的公安部門進行聯手，提供能實時預測嫌疑人的面部識別軟件以提升防控級別，抓獲嫌疑人，為公安破案提供了新的思路和戰法。
利用人工智能輔助刑偵應用到的AI技術可不單單只有圖像識別這一項，還包括行為識別、步態分析等涵蓋各方面的功能，甚至能做到在茫茫人群中精準地揪出嫌疑犯。云從在6月底舉辦的內蒙古安防展上，向我們展示了其人臉大數據平臺的四大特色：
打：當案件發生時，利用以圖搜圖對嫌疑犯進行身份確認；進行針對道路卡口、酒店網吧、重點場所的搜索得出嫌疑人軌跡，節省大量人力。當重點人員出現在重點場所，進行實時報警。
防：24小時不間斷運轉，一旦檢測到嫌疑人員立即將人員信息、位置信息實時推送給民警。
管：對流動人員管理登記。
控：對風險人員外出時軌跡進行跟蹤，一旦出現在重點場所附近，系統會第一時間預警并將信息推送給值班臺進行處置。
而另一家利用人工智能加強安防的公司浙江宇視科技還開發出了一個帶有些黑科技味道的變種記錄頻繁往返于敏感國家如越南和緬甸等國的可疑人員，對他們進行自動標記。
這可不是看面相，一家中國AI公司利用面部識別追蹤罪犯得到外媒盛贊
值得注意的是，其實在利用AI輔助刑偵這一領域，我國還真算不上是最早吃螃蟹的。
KeyCrime在意大利米蘭城已經投入應用超過了十年的時間，以歷史數據為基礎來預測搶劫案件的具體發生地點。而在大洋彼岸的美國，一個名為PredPol的犯罪預測軟件已經俘獲了美國最大的50個警署中過半的芳心，幫助警察預測犯罪發生的時間和地點。
不過由于我國龐大的公民行為數據庫以及遍布全國的1.76億個攝像頭（產業研究公司IHSMarkit提供的數據），m.twshmhelmet.com，和上述兩個前輩相比，云從及本賽道的其他中國選手能享受到海量數據帶來的優勢，更好地完成自己的任務。
上周四，為了加速我國AI發展，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，給出了具體的產業規模目標和三步走計劃，力爭我國能做到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。
毫無疑問，利用人工智能打擊非法犯罪這一已經迎來豐收的領域將延續近年來的火熱，日臻成熟。
科技部副部長李萌表示，預測犯罪行為將成為AI在政府層面應用的重要環節。如果我們合理應用智能系統和設施，我們能提前預知誰有可能干壞事。
周曦，本碩就讀于中科大，m.twshmhelmet.com，于UIUC獲得博士學位
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