“如果我是一名情报特工，我绝不会打开任何生物识别功能。” —安全分析师 Rich Mogull
北京时间 2017 年 9 月 13 日凌晨 1 点，一年一度的“苹果春晚”——苹果手机发布会如期而至。发布会之后的几个小时里，各种关于苹果新品 iPhone8/8 Plus 以及 iPhone X 的评论、吐槽如潮水一般覆盖了整个互联网。
虽然外界目前对苹果今年的新手机褒贬不一，但是，iPhone 此次主打的两个人工智能的卖点：FaceID 与智能芯片 A11，在用户当中确实引起了不小的讨论。当然，关于苹果的智能语音助手 Siri 的升级我们在之前也做过相关报道，感兴趣的读者可以点击这里进行回顾，在此不做过多赘述。
在整理收集了大量一手信息和资料后，我们为大家带来了目前为止最全面的 FaceID 与苹果智能芯片的解读。
FaceID 的工作原理剖析
苹果公司今年的 iPhone 发布活动在规模上可谓远超以往，并成功吸引到全世界的高度关注。上次苹果拿出的重量级成果还要追溯到 TouchID。当时生物识别技术在智能手机领域的应用还非常罕见，Android 阵营也用了很长时间才逐渐追及这一差距。但与技术世界中的其它事物一样，这种优势同样显得转瞬即逝。
这一次，苹果公司再次发布了新的生物识别技术——这亦是苹果公司在 iPhone 发展放缓的几年之后再次亮出的一张王牌。而对于这张新王牌，即面部识别技术，我们显然有必要对其工作原理一探究竟。
苹果 iPhone X 上的 FaceID 由四种独立组件构成;同时显示黑屏以将其在视图中隐藏起来
去年，三星公司凭借出色的 Galaxy Note 7 令人们惊艳不已。事实上，这款智能手机成为第一款采用虹膜识别功能的主流移动设备。然而，由于 Note 7 出现的爆炸丑闻，这项功能并未真正得到大众的使用与认可。今年，韩国科技巨头再次将其引入 Galaxy S8/S8+，但到目前为止，市场对于虹膜识别功能并没有表现出巨大的反响。
FaceID 面部识别功能需要四种独立组件，其彼此合作以共同实现识别效果。Secure Enclave 技术为其提供安全保护，且 FaceID 会在用户面部投射总计 3 万个红外点。
这四种组件分别为 点阵投影器(结构化光线发射器)、红外摄像头(结构化光线接收器)、泛光照明器(环境传感器) 以及 距离传感器。
最后，iPhone X 的前置摄像头会收集与用户面部相关的 2D 数据。其中点阵投影器通过产生红外线开始运行循环流程。红外线摄像头捕捉这些光线，而后将结果传输至智能手机的处理器处。泛光照明器则确保色彩还原与色温效果同周边光线环境相匹配。
由于这些组件只能在短距离范围内运作，因此距离传感器会在用户位置过远时发出提醒。这四种组件的协作不仅令面部识别成为可能，同时还增添了另一项非常酷炫的能力：当用户盯着手机屏幕时，iPhone X 将不会锁屏或者调低屏幕亮度。另外，新一代 iPhone 还将支持手势识别。最后，苹果公司宣称面部识别技术将利用机器学习技术实现识别效果。这意味着用户面部的任何变化都会被自动收集并更新至判断流程当中，确保该识别系统能够随时适应这种差异。我们也将继续关注与此技术相关的动态，并第一时间向大家汇报最新消息。
FaceID：面部识别真的安全吗?
FaceID 这项功能的消息刚放出不久，就有网友画出了下面的漫画来调侃 FaceID 的安全性：
在追求打造完美硬件的过程当中，苹果公司一直在努力于易行性与安全性之间寻求平衡点。诚然，六位数密码使得窃贼几乎不可能在设备锁定之前试出正确组合，但每一次使用给用户本身带来的 1 秒操作同样很难令人接受。即使是 TouchID 要求的按下 Home 键对苹果而言都太过累赘——作为进一步升级方案，苹果决定在新一代旗舰 iPhone X 设备上将 TouchID 替换为 FaceID。这套系统将采取一种尚未经过充分证实的生物识别安全技术，即根据面部决定是否解锁。
在理论上，您只需要看着自己的手机，FaceID 就能够在一秒之内认出机主并完成解锁。除此之外，FaceID 亦被集成于更多其它应用当中，包括各类第三方应用以及 Apple Pay 付款等等。
苹果公司高管 Phil Schiller 在本次发布会的主题演讲中指出，“随着 iPhone X 的出现，您的 iPhone 将持续锁定，直到您面对它、它认出您，这是一种前所未有的简单、自然与轻松解锁方式。这是我们未来解锁手机的新途径，同时亦能够为敏感信息提供严格保护。”
如果事实真是如此，那么苹果的版本必须有能力克服以往面部识别安全方案中的种种缺陷。而就目前来看，尽管 FaceID 似乎确实有所改进，但单纯依靠面部进行设备内容保护仍然存在着大量亟待克服的难题。
面部识别的窘境
面部识别技术长久以来一直因成功率低下而臭名昭著。早在 2009 年，就有安全研究人员表示其能够利用打印出来的照片骗过大部分笔记本上的面部识别登录系统。到 2015 年，人气科学作家 Dan Moren 更是仅仅利用一段包含其眨眼的视频就骗过了阿里巴巴的面部识别系统。
然而，对抗 FaceID 可就没这么容易了。新一代 iPhone 利用一套被称为 TrueDepth 的红外线系统将 3 万个不可见光点以网格形式投向至用户脸上。随着用户旋转其头部以映射面部 3D 开关，红外摄像头将捕捉到网格的扭曲——这种技术类似于目前用于捕捉演员面部表情并将其转化为动画及数字增强符号的方案。
对于任何人来说，3D 图形都无疑要比原本的简单平面脸部图像识别方案更为强大。然而，骗过 FaceID 也并非不可能——Cloudflare 公司安全研究员 Marc Rogers 正是第一位伪造指纹以骗过 TouchID 的尝试者之一。Rogers 指出，他毫不怀疑他自己——或者是其他人——早晚能够突破 FaceID。在 FaceID 发布会的采访当中，Rogers 建议称，对目标头部进行 3D 打印并展示给手机即可完成设备解锁。Rogers 解释称：“如果有人能够以计算机媒体播放的形式重现你的脸，那么你就遇上大麻烦了。我就很想给自己打印出一套 3D 版面部模型，看看它是否能够解锁 FaceID。”
他的观点并非毫无依据，此前 3D 面部识别系统就曾经遭遇突破：两年之前，柏林 SR 实验室就利用石膏模具成功骗过了微软的 Hello 面部识别系统。该欺骗方案能够在多种品牌的笔记本电脑中起效，且这些设备使用与 iPhone X 相同的红外深度感应摄像头。该实验室并没有公布实验当中使用的具体材料，但 SR 实验室创始人 Karsten Nohl 指出，他们使用的模型不仅能够模拟目标的面部形状，同时也能够模拟皮肤的光反射我。Nohl 表示，“这绝对要比伪造指纹更为困难。”
在主题演讲当中，苹果公司的 Schiller 提到，即使是这类欺骗行为也同样无法愚弄 FaceID。他还展示了一份由好莱坞特效顾问亲手设计的精细面具照片，表示苹果公司已经利用其对 FaceID 进行过测试。而 Schiller 同时强调，目前还没有任何面具能够骗过 FaceID 的火眼金睛。
不过关于 FaceID 的最大疑问仍然没有得到解决，事实上只有外部攻击者(例如 Rogers 或 Nohl)才有机会公开测试结果，并说明该系统的安全水平究竟如何。举例来说，苹果公司的面部识别技术可能在检测方案当中使用到基于颜色的图像识别机制，这意味着欺骗系统在模拟面部图像时必须对其进行精心着色。但在这方面，Rogers 认为 FaceID 可能根本不会实际检测颜色，因为这项因素可能受到室内照明情况、健康状况以及近期是否被晒伤或进行过户外活动等条件的影响。Rogers 认为：“将颜色纳入考量并没有什么实际价值，反而会带来极大的变数。”
更为广泛的关注
无论苹果具体采用了怎样的技术方案，利用用户面部作为数字化保护屏障的思路本身也存在一些争议。与密码不同，我们的面部无法被轻易改变。如果有人找到一种欺骗方式——例如 SR 实验室的方法或者 Rogers 提出的 3D 打印机制，那么这种欺骗能力将和期有效。Schiller 本人在其主题演讲当中也承认，多胞胎们在使用 FaceID 之前应当考虑到自己秘密被兄弟姐妹窥探的风险。
其次，如果他人打算以强迫的方式进行设备解锁(就像上面漫画里画的那样)，我们也很难将自己的面部隐藏起来——这类情况包括面对歹徒、海关人员以及执法中的警员等等。在某些情况下，美国的犯罪嫌疑人可以援引“第五修正案”中的保护条款避免自证有罪——包括拒绝提供手机密码。但这类保护条款显然不适用于面部解锁机制。苹果公司表示，您需要直视自己的屏幕才会解锁 FaceID，因此其并不太可能被意外触发。但警察会以藐视法庭等理由施以手段，直到您的眼睛乖乖盯到手机身上。
这两类问题也同样适用于 TouchID。但除此之外，FaceID 还带来了 TouchID 从未面临过的新挑战：我们的面部图像会开放展示并以图片的形式大量存在于社交媒体当中。这就像是把锁定设备的 PIN 码写在额头上并到处闲逛。事实上，单是 Instagram 以及 Facebook 上的照片可能就足以让攻击者获得能够骗过面部登录机制的资料。去年，北卡罗来纳大学的研究人员们表示，他们可以单纯利用 Facebook 上的照片重构目标面部的三维虚拟模型，并以 55% 到 85% 的成功率骗过多达五种不同的面部识别应用。
当然，这一切都不足以抹杀 FaceID 的意义——远远不能。对于普通 iPhone 用户而言，欺骗 FaceID 的难度以及对设备进行物理访问这两项要求已经足以帮助其远离任何常见攻击。苹果公司安全分析师 Rich Mogull 解释称，“如果需要利用 3D 打印模型才能骗过 FaceID，那么这样的风险水平已经达到了绝大多数用户的可接受范围。而考虑到如此可观的设备入侵成本，我们的工作成果已经相当令人满意。”
换言之，他补充称对于安全敏感性更高的用户可以将这项功能关闭——正如对待 TouchID 一样。Mogull 表示，“如果我是一名情报特工，我绝不会打开任何生物识别功能。”
而且这一警告绝不是非黑即白的二选一建议。事实上，大家可以针对特定应用启用或禁用 FaceID，Rogers 因此建议普通用户可以利用其进行设备解锁，但不利用其进行支付确认。另外，苹果公司似乎也承认其生物识别技术并不算是绝对可行的解决方案。Schiller 在本周二的演讲当中强调称，“并不存在完美的系统。”也许存在着百万分之一的机率，会出现另外一张并非经过精心设计但却能够恰巧解开您 FaceID 的脸。
更为具体的证据表明，苹果公司在 iOS 11 中设置有另外两项新功能，这直接证明其已经意识到 FaceID 的局限性。其一要求用户输入手机密码方可信任与设备连接的新计算机，这是为了进一步提高从未解锁手机内提取数据的难度。其二为“SOS 模式”，允许用户按下 HOME 或者电源键五次以禁用 TouchID 或 FaceID——具体取决于手机型号。
这些功能的存在证明，苹果公司亦不能肯定 FaceID 在安全层面的实际保护能力。而 Rogers 则提醒称，普通 iPhone 用户应当信任自己的手机，将其视为一种可靠的解决方案——而非牺牲安全以换取方便的鸡肋产物。Rogers 解释称，“苹果公司一直致力于给用户带来更为愉悦的使用体验。在安全领域当中，这意味着我们不得不接受某些局限。但如果这样的局限可能导致自己发布在 Facebook 上的素材成为他人窥探秘密的素材，那么大家或许应该考虑使用老式密码。”
关于苹果 AI 芯片，你想要了解的一切
说完了安全性备受争议的 FaceID，咱们来谈谈苹果智能芯片。
人工智能已然成为智能手机市场上的一大显著特征与卖点，并持续为个性化设计、虚拟助手甚至是电池寿命等层面的水平提升带来动力。
不过 AI 本身往往需要大量计算资源。为了弥补这一不足，苹果与华为等巨头级厂商都在为智能手机添加额外芯片以专门处理此类任务。这些芯片作为手机中现有 CPU 与 GPU 机制的补充，且在配置方面能够更为高效地完成 AI 这类特定任务——即牺牲掉处理其它任务的能力。另外，各厂商还在想方设法防止电池电量被 AI 负载所迅速吞噬。苹果公司在其 A11 Bionic 芯片当中配备了 Neural Engine(即神经引擎)，而华为则推出了自家方案麒麟 970。
苹果公司的 Neural Engine 能够处理包括其全新 FaceID 面部识别功能在内的各类处理任务，同时实现 Siri 语音指令理解以及图像处理等效果。
这一趋势的影响范畴绝不限于智能手机领域。谷歌公司开发出一款名为张量处理单元(简称 TPU)的 AI 芯片，其将很快通过谷歌云业务与广大用户见面。微软亦在开发类似的云技术，并在其 HoloLens 中采用定制化芯片。去年秋季，芯片巨头英特尔公司收购了一家名为 Movidius 的厂商，其专门开发图像处理类 AI 芯片。
当然，也有很多人对于 AI 专用芯片的未来发展前景不太认同。图形处理单元制造商英伟达公司在 2005 年左右发现其 GPU 能够大大加快深度学习算法，而这类算法在 AI 研究当中占据重要地位。该公司持续投入以支持在 GPU 之上运行此类算法，并自 2012 年 AI 浪潮掀起以来借此迎来可观的营收提升。尽管在功耗效率层面不及专用型芯片(这一点对于数据中心及手机而言非常重要)，但 GPU 拥有着自己的独特优势，即能够同时处理复杂的图形计算任务，这一点直接体现在虚拟现实、增强现实以及游戏等层面。(需要强调的是，英伟达公司在移动 GPU 方面存在感并不强，这一领域目前由高通公司所统治，其移动 GPU 方案被广泛应用于三星 S8、HTC U11、LG V30 以及谷歌 Pixel 等旗舰级手机当中。)
与谷歌公司类似，苹果也开始投入大量资源以提升其移动设备的智能化水平。尽管苹果公司早在 2011 年就推出了第一款主流个人虚拟助手 Siri，但就目前来看其 AI 研发水平仍然相对落后。
但苹果公司着力就这一结论作出反驳。其近期不断发布高知名度人工智能研究与实现方案，并于去年从卡耐基梅隆大学聘请到经验丰富的 AI 研究员 Ruslan Salakhudinov 以推动相关研究工作。该公司还开始发表研究论文(这一点与其此前采取的内部低调研发截然不同)，并开始建立专门的博客以宣传工作进度。
在今年 6 月的 WWDC 开发者大会上，苹果公司推出了 Core ML，一套专门将人工智能算法应用于苹果产品的应用程序框架。在此之后，谷歌与 Amazon 也推出转换工具以确保其 AI 方案能够与苹果的新格式相兼容。另外，苹果公司还持续将 AI 因素引入其手机、平板电脑与计算机设备，同时进一步增强 Siri 的实际功能。
结语
每一年的苹果新品发布会都被看作是一场科技的盛宴，而本届苹果手机发布会上能够明显看出：苹果在人工智能领域的布局已经越来越广，如何能够制作出一台真正的智能手机，这不仅是苹果一家的强烈愿望。当华为推出智能芯片麒麟 970 后，苹果是否还能继续保持在智能手机领域发展的领先地位?谁会是下一个做出人工智能手机的厂商?而谁又能够引领手机端的 AI 技术潮流?我们将持续观察，并热烈期待着。
