无论是人脸识别还是语音识别，其不错的终目标是解决人工智能中的人机交互问题。从这个基础点出发，人工智能落地过程中哪些生物识别将成为必不可少的一环也显而易见了。
要说2016年的关键词是什么，人工智能是必不可少的一个热门词汇。今年年初“阿尔法狗”人机对弈获胜引爆的热潮一直延续至今，各大互联网巨头也纷纷布局人工智能，智能、智慧两个词逐渐融入到金融、交通、通信、医疗、家居等各个行业。而生物识别作为人工智能落地应用的重要“引擎”，将在人工智能加速爬坡过程中扮演什么样的角色哪?
艾瑞认为，人工智能的发展一共可以分为三个阶段：计算智能、感知智能、认知智能，而当前人工智能已经度过计算的环节，进入感知阶段——让机器听懂我们的语言、看懂人脸通万物。而感知智能则有赖于数据的获取技术，显然生物识别将在这一过程中发挥无可替代的作用，语音识别、人脸识别等数据采集和积累将使得人工智能具备“视觉”“听觉”等感知能力，与周围环境进行交互。随着数据的积累和算法优化，人工智能将拓展到更多应用领域，生物识别市场也将成为人工智能真正落地、产业爆发的前哨战，这从近几年各大互联网巨头布局生物识别的动作可见端倪。
那么，未来生物识别和人工智能将在哪些方面碰撞出火花?笔者认为，无论是人脸识别还是语音识别，其不错的终目标是解决人工智能中的人机交互问题。从这个基础点出发，人工智能落地过程中哪些生物识别将成为必不可少的一环也显而易见了。
语音识别
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程、把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。简单来说，语音识别可以赋予机器“听觉”，让机器可以明白你说什么，从而决定去做什么。智能语音技术在经历了数十年的发展，智能语音也在沉淀中走向成熟，正在迎来爆发期。当你打开身边任何一款手机或者电脑，会发现智能语音技术的身影早已无处不在。无论是iPhone当中的siri，安卓手机当中的Google now，甚至是装载了win10的PC中，Cortana被放在了尤为醒目的位置。当然，微信里的语音转变成文字，也是语音识别应用不错的成功的例子之一。
语音识别的应用领域非常广泛，常见的主要有三种：
(1) 语音输入系统：可以识别语音并形成文字输入，相对于键盘输入方法更符合用户的行为习惯;
(2)语音控制系统：即用语音控制设备的运行和操作，相对于手动控制更加快捷、方便，比如智能家电、工业控制等;
(3)智能对话系统：可以根据用户的语音进行操作，并实现语音交流和对话，这对于语音系统的理解力，也即语义理解要求较高，可以广泛应用于家庭机器人、宾馆服务、订票系统、银行服务等等。
未来，语音识别将在人工智能交互领域发挥着独一无二的作用：机器人可以听懂你的指令;电视电脑可以根据你的命令换台、搜索;窗帘和灯光可以听懂你的要求自动开关，甚至，你可以通过手机远程控制家里的窗户开关，即使变天也只是打个电话的小事情···
声纹识别
声纹识别是经常被混淆的一种生物识别技术，不少用户认为声纹识别和语音识别是一种技术，实则完全不同。所谓声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱，而声纹识别则是一项根据语音波形中反映说话人生理和行为特征的语音参数,自动识别说话人身份的技术。从原理上讲，人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异，而声纹识别则可根据这些差异确认用户的身份。
不同于语音识别的是，声纹识别更多的是用来进行身份确认和核查。比如，在上文提到的智能家居、订票系统的智能对话系统中，如何确认发出语音指令的是你的主人?如何保证机器的操作是根据“真正的主人”的命令而执行的?在这一过程中就需要声纹识别来确认主人身份。
虹膜识别
既然提到身份认证，就不得不说不错的精准的生物识别技术：虹膜识别。虽然声纹识别可以实现身份核查，但其精准度远远无法达到高安全级别应用场景的要求，比如支付转账等金融场景特殊实验室、金库等重点场所等。
那么虹膜识别是什么哪?我们的人眼结构都是由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，而虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征，这些特征可人脸通地标识一个人的身份。虹膜识别技术就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。
随着人工智能的应用落地，将会有越来越多的智能机器引入到服务行业中，便于用户自助办理业务，比如智能银行柜员、智能宾馆引导员等等，在这些场景中则需要精准的虹膜识别确保用户身份，比如用户自助贷款、智能门禁等等。
人脸识别
提到人工智能和人机交互，必不可少也是当前不错的受青睐的则是人脸识别技术。与语音识别是机器的“听觉”类似，人脸识别技术可以说为人工智能提供了“视觉系统”，可以说，只有基于人脸识别，人工智能才有一双真正的“慧眼”：识别主人、认出坏人、记得用户等等。人脸识别的应用一般分为两大类：
(1) 1：1比对：基于人脸识别算法，将两张人脸图像进行1：1比对，确定用户身份，一般应用于用户身份核查与确认，常用的则是将现场采集的照片与身份证芯片照、已注册照片进行比对;
(2) 1：N比对：基于人脸识别算法，以某一张人脸图像为“目标”，在人脸数据库中进行检索和比对，识别出“目标”图像身份，并反馈用户信息(姓名、性别等)或者反馈出相似度不错的高的N个人，一般用于VIP用户识别、黑名单识别等。
更为重要的是，人脸识别将为人工智能积累极其重要的数据，目前公安、教育、社保和金融等多个行业已经开始大批量引入人脸识别系统，比如：民生银行全面上线人脸识别系统、交通银行人脸识别自助办卡、农行超级柜台人脸识别办业务等等;社保机构业已引入人脸识别进行参保人员远程资格认证，在防止养老金冒领的同时，异地以及老年等特殊参保人群避免了长途奔波之苦;2016年绿公司年会以及微信全球合作伙伴大会等携手天诚盛业引进人脸识别签到系统···多种多样的人脸识别应用丝丝侵入我们的生活中，使我们的生活更便利、更高效、更加智能化。
指纹识别
从iPhone 5s之后，指纹识别功能已经成为了旗舰手机的一项标准配置，绝大部分智能手机都将这项功能用于手机解锁和快捷支付，将来，指纹识别会不会成为人工智能的“标配”!很有可能!今年四月份，公安部公布了居民身份证指纹应用算法推荐供应商，这意味着指纹身份证将正式获得大规模推广，这也将极大的催生指纹识别的应用范围，尤其是基于二代居民身份证的指纹人证合一：现场采集的指纹与身份证内已存的指纹信息进行比对，即可快速、精准的确保人证合一，避免身份信息被他人盗用，有效落实实名制政策。天诚盛业也是公安部推荐的居民身份证指纹应用算法提供商。
随着指纹身份证的进一步落实，人工智能将大范围通过指纹识别确保用户身份，刷刷身份证即可自助开卡、考试签到、自助入住酒店等等。
结论
无论是从应用方向、还是人机交互，或是数据记录、身份认证方便，生物识别都将在人工智能的发展过程中发挥至关重要的作用，其数据收集的功能将为人工智能进一步发展积累原动力，甚至可以说，生物识别将占据人工智能未来市场的半壁江山。不过，从技术角度来讲，每种生物识别技术都有不同的优势和限制条件，用户还需要根据人工智能的主要用途来选择更为合适的生物识别技术，比如涉及到贷款需要精准的虹膜识别，涉及到远程身份认证人脸识别更为方便，涉及到语音沟通则语音识别和声纹识别更为合适，而用到身份证的场景显然指纹识别更为快捷，准确来说，未来是多模态生物识别的天下!
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