对于苹果来说，每次推进新技术总是那么激进，比如iPhone X上的Face ID，虽然他们从三年前就开始立项在推进测试了，但真正上市后还是出现不安全的情况发生。

积极备战人脸识别

中国台湾产业链给出的最新消息称，小米、OPPO等国产手机正在准备支持3D人脸识别的新机，其中供应链正在加大备货3D人脸识别相应的传感器，如大立光电正在开发3D-sensing相机组件，这样能进一步加强刷脸的安全性。

为了让安卓手机厂商能够快速普及这个功能，奇景光电、高通、信利光电三家早就合作开发了面部识别解决方案，其会在明年3月开始全面量产，而华为目前在和舜宇光学科技合作，为其高端机型开发相关的3D传感器解决方案。

而欧菲光科技目前也在开发相应的技术，未来有望和国产厂商进行合作。此外，产业链消息人士称，小米新重磅旗舰已经在紧张当中，其会首发高通这项人脸识别方案，而即使这样，对于Android厂商来说应该不会像苹果那样贸然砍掉指纹识别，很可能是让二者共存。

苹果发文详解面容ID是如何实现的

在竞争对手积极跟进的同时，苹果自己也发文向消费者普及人脸人别相关知识，其最新在《机器学习期刊》上发布了一篇新文章，详细描述了他们是如何在保持高度隐私的同时实现面部识别功能的。

苹果在iOS 10中开始使用深度学习来识别面部，随着Vision框架的发布，开发者现在可以在他们的应用中使用这项技术和其他许多计算机视觉算法。文章中写道：“为了可以保护用户隐私，并在设备上高效运行，我们在开发这个框架时克服了巨大的挑战。”

此外，苹果还解释了面部识别算法是如何在用户的iPhone本地工作的：

苹果的iCloud照片库是一种基于云端的照片和视频存储解决方案。然而，由于苹果对用户隐私的坚定承诺，我们无法将iCloud服务器用于计算机视觉计算。所有发送到iCloud照片库的照片和视频在被发送到云存储之前都是经过加密的，只能通过在iCloud账户注册的设备进行解密。因此，为了给我们的客户带来深度学习的计算机视觉解决方案，我们必须直接解决在iPhone上运行深度学习算法所面临的挑战。

这需要硬件资源在保持效率的同时实现以下几点：

我们面临着几个挑战。深度学习模式需要作为操作系统的一部分，占用宝贵的NAND存储空间。它们还需要加载到RAM中，并且需要在GPU和/或CPU上耗费大量的计算时间。与基于云的服务不同，它们的资源可以单独用于视觉问题，而设备上的计算必须在与其他运行的应用程序共享这些系统资源的同时进行。最后，计算必须足够高效，能够在相当短的时间内处理大型照片库，但不会出现明显的电量消耗或者温度升高。

苹果在今年夏天推出了《机器学习期刊》，并发表了多篇文章，其中有一篇是关于“Hey Siri”在iPhone和Apple Watch上的工作原理。

从这个角度看，苹果一点都不担心竞争对手模仿升级，而是希望共同推动整个技术的应用和普及。