举世瞩目的 iPhone X 终于来了，抛开仅仅是为了凑版本号而命名的 iPhone 8，十周年特别版简直吊足了大家的胃口。就在今天凌晨，神秘的面纱终于揭晓。首先通过一个 40 秒小视频回顾苹果 iPhone X 发布会!
iPhone X 的那些黑科技
01.iPhone X 备受关注的脸部识别
随着人工智能技术的突破和发展，面部识别应该属于普及最快的领域之一，在中国，我们已经可以在火车站、银行、考勤机、手机 APP 等很多地方体验到这项技术。
这次苹果公司新发布的 iPhone X 取消了指纹识别和 Home 按键，手机解锁全部交由脸部识别来完成。
我们可以看着手机，它会自动识别你的脸并自动解锁，苹果公司营销高级副总裁菲尔·席勒(Phil Schiller)说：Face ID 是解锁手机和保护用户信息的未来。
根据苹果在发布会现场的介绍，苹果的人脸识别解锁 Face ID 包含了 9 大特点：
- 人脸验证 (Face authentication)
- TrueDepth 摄像头
- 验证简便
- 专门的神经网络
- 自然和安全
- 用户隐私
- 注意力察觉
- 自适应性
- Apple Pay和其他应用的绑定
苹果集成了 8 个传感器，通过红外镜头、泛光感应元件行业点阵投影器来实现 Face ID 的面部识别。
苹果对外表示 Touch ID 被随机破解的概率是五万分之一，Face ID 是一百万分之一，为的就是强调 FaceID 的安全性。另外，数据的处理都是在设备上进行的，解锁会通过识别用户的注意力来进行判断。
不过，人脸识别的共性问题还是需要大家多注意，比如你有一个双胞胎姐妹或者你打算整容，这还是会难倒 Face ID，苹果建议使用密码解锁。
说了这么多，流畅和易用的人脸识别解锁是怎么做到的呢?该技术采用了 TrueDepth 相机技术及其配置的相应子系统，其中包括红外传感器，照明器，点阵投影仪，距离传感器和环境光线传感器等各种传感器设备。
当用户看着手机时，它会向面部投射 30000 个不可见的 IR 点，相机会捕捉并拍摄图像，然后将其与存储的面部图像进行对比，这一切都是实时发生的。
这个功能整合了神经网络技术以及其他传感器技术，能够有效区分不同面部，并且辨别手机前的人像是否只是一张照片(拿照片骗机器的问题曾引来央视 315 的质疑)，它也可以检测到用户是否戴着口罩。
所以，无论你是睡眼朦胧还是带了首饰和帽子，都不会影响 iPhone X 的响应，不得不说，易用性和速度如果得到解决，手机解锁又将进步到一个全新的阶段。
通过深度摄像头系统，iPhone X 还有一个有趣的应用——Animoji 动画式表情，让 3D 的表情包和你的面部同步，追踪面部肌肉的变化，以后微信斗图有新玩法了!
划重点了啊，大家注意了!最值得吐槽的来了：Face ID
没想到，一演示立马失败，隔着屏幕都替他尴尬。(其实是首次开机要输密码鹅以)不过，更让人黑人问号脸的马上又来了：
大家都说，看来苹果打算彻底放弃韩国市场，不然遇到这种撞脸的情况，你告诉我怎么解决……
进入下一个功能，双击电源键唤醒 Apple Pay 也能通过 Face ID 支付。
为了防止盗刷，苹果与好莱坞模型团队进行了人脸模型对比验证，以保证 Face ID 所识别的人脸不能被任何仿制品所替代，包括栩栩如生的蜡像。
02.新 iPhone 超时髦的 AR 功能
此前，有评论认为，AR 有望成为智能手机的下一个杀手级功能，在未来 3 年可能将创造4040亿美元的市场机会。
这次，苹果全球营销高级副总裁 Phil Schiller 在发布会上说，A11 仿生芯片是目前最强大的智能手机芯片。
基于此，iPhone X应该是第一款真正为 AR 打造的智能手机，手机的摄像头专门为增强现实功能而校准，全新陀螺仪和加速计，刷新率达到 60 fps，并且有准确的动作追踪。
Snapchat 上演示基于这种深度摄像头系统的 AR 滤镜，追踪质量很好
目前，AR 功能以及游戏将逐步在苹果应用商店上线，《Skyguid》可以让你把手机对准天空出现星座信息;《At Bat》可以看到棒球比赛现场的叠加 AR 信息;《Warhammer 40k：Free Blade》的AR版可以让玩家通过手机与虚拟人物对战。
苹果第一篇公开的人工智能论文
关于人脸识别，CVPR 2017 最佳论文
苹果在 7 月 20 日推出名为 Apple Machine Learning Journal 的新研究博客，对苹果来说，做一个专门介绍他们的人工智能研究论文的博客还是挺新鲜的，因为苹果通常不会公开谈论他们的研究项目。
该博客发表的第一篇文章是关于如何将合成的图像变得更逼真，以用于训练神经网络。
这也是苹果于去年年底在 arXiv 发布的第一篇 AI 论文“Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training”的介绍，这篇论文在 CVPR 2017 获得 best paper。
根据这篇文章，苹果要训练神经网络来检测照片上的人脸和其他物体。但苹果的方法不是制造拥有数百万计图像样本的巨大的数据集来训练神经网络，而是创建由计算机生成的人物的合成图像，并应用一个过滤器使这些合成图像更逼真。
这比一般的方法训练神经网络的成本更低，而且速度更快。
在机器学习研究中，使用计算机生成的图像(例如电子游戏中的)训练神经网络比使用现实世界的图像更高效。
因为生成的图像数据都是有标签和注释的，而真实图片的数据需要耗费人力标注计算机所看的东西，告诉它这是一棵树，一只狗，一辆自行车等等。
但是生成图片的方法也有问题，因为这让算法所学到的东西并不总是能无缝转移到真实场景。生成图片的数据“常常不那么真实，导致神经网络只学习生成图片的细节，却无法在真实图片上很好地迁移。”苹果的论文如是说。
论文中用于举例的“未标注的真实图像”、“合成的图像”、“精细化的图像”等都是人的眼睛图片，或许，iPhone X 的 Face ID 新功能正是有利用这一方法，以及更多苹果没有公开的研究成果?
图：模型使用未标注的真实数据，利用模拟器改善合成图像的真实性，同时保留注释信息
更聪明的Siri
苹果机器学习博客接着在 8 月连着发表 3 篇来自 Siri 团队的技术文章，分别是：
- 通过跨带宽和跨语言初始化改进神经网络声学模型(Improving Neural Network Acoustic Models by Cross-bandwidth and Cross-lingual Initialization)
- 反文本归一化作为标签问题(Inverse Text Normalization as a Labeling Problem)
- Siri声音的深度学习：为混合单元选择合成的设备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)
三篇文章题目看起来都非常高深，介绍了 Siri 背后的技术进步。其中第一篇文章讨论利用声学模型数据的迁移学习技术，以显著提升新的语言版本 Siri 的精确度，让 Siri 支持更多语言。
第二篇介绍 Siri 如何利用机器学习格式化地显示日期、时间、地点等。第三篇则更综合地介绍 Siri 声音的进化，探讨如何利用深度学习让 Siri 更会说话。
具体来说，Siri 在 2014 年中推出一个新的语音识别引擎，使用深度神经网络(DNN)。先是用于美国英语，到 2015 年中扩展到 13 种语言。
为了顺利扩展到其他语言，苹果研究人员需要使用有限的转录数据(transcribed data)来解决构建高质量的声学模型的问题。
他们提出使用带限(band-limit)相对更多、更易于收集的宽带音频来解决较少量的窄带蓝牙音频问题。他们在迁移学习框架之上使用了神经网络初始化。
图：在窄带蓝牙测试上的词错率
图：跨语言初始化
另一值得一提的是 Siri 的文本转语音(TTS)系统：
从 iOS 9 到 iOS 11，Siri 的声音对比
iPhone X 背后，人工智能风口已经引爆
iPhone X (iPhone 10)这款用人脸识别进行解锁的新 iPhone 可能是苹果 AI 属性最强的一个产品了。在发布会现场，苹果介绍了“A11 生物神经网络引擎”这一 AI 芯片。近期，以智能手机为主的终端设备定制芯片已经形成一种新的趋势。
前不久，华为自家全新一代手机 Soc 处理器——麒麟(Kirin)970 芯片在德国正式发布，它同时还是第一款带有 AI 的手机芯片，而搭载麒麟 970 的全新旗舰手机 Mate10 系列，将在今年 10 月16 号在德国慕尼黑正式发布。
华为，也是首个发布 AI 芯片并真正将 AI 技术引入移动终端的厂商……这一举动很可能使 AI 真正进入普及阶段，并打开手机新世界的大门。
随着华为、小米等国产手机品牌的崛起，苹果在中国市场的份额正不断下滑，如此看来，买不买 iPhone，还真不是它贵不贵的问题了!
十年过去了，果粉对 iPhone 的狂热已不复当年，iPhone 想要再造神话，也正面临前所未有的挑战。
但很明显，如何利用人工智能释放出更多功能、更多能力，已经成为手机发展的下一个战场。
在当前手机同质化的困境中，AI 技术被看成行业可能的突破点。作为未来科技最重要的领域之一，人工智能风口有望被苹果引爆。
今年以来，苹果加强了在人工智能领域的研发。苹果的竞争对手 Alphabet、微软以及 Facebook 也一直在招募人工智能方面的人才，华为在 AI 方面也不甘落后，其麒麟 970 手机芯片将与苹果的“Apple Neural Engine”的 AI 专用芯片正面交锋。
随着人工智能时代的来临，各家科技巨头都开始了第一轮的布局，科技巨头在行业趋势判断上的一致性，或预示着 AI 元年已经到来。
