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雷鋒網AI科技評論：昨晚凌晨一點，號稱是科技界春晚的蘋果發布會如期而至，此次共發布了3款iPhone手機，命名也與之前曝光的信息相符，分別為iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。
其中iPhone X作為蘋果十周年的創新性產品出現。不可否認的是，iPhone X發布之前的爆料信息都非常準確，像傳聞的全面屏、取消Home鍵、3D面部識別掃描也都在昨晚被一一證實。
盡管沒有特別讓人意外的驚喜，iPhone X 的全面OLED屏、面部識別Face ID技術仍是整個發布會的亮點。蘋果iPhone X 可以說是追趕當下AI潮流的一款產品。
根據蘋果發布會上介紹，蘋果的面部識別技術（以下簡稱: Face ID）有9大特征。
人臉驗證
原深感鏡頭
注冊簡單
專門的神經網絡
安全自然
用戶隱私
注意力感知
自適應性
和Apple Pay以及其他應用協同工作
iPhone X 頂部被大家吐槽的“劉海"部分就集成了實現Face ID功能的這些器件，包括紅外鏡頭、泛光感應元件、點陣投影器和普通攝像頭。
很明顯，僅僅擁有這些器件是不夠的，還需要強大的處理器芯片。
手機前端器件在高達3萬個采樣點的基準上建立用戶臉部3D數據后，之后的每次解鎖都會將用戶與之前采集的數據對比，傳輸到全新的A11芯片中的神經網絡模塊神經引擎（Neural Engine ）進行處理。需要注意的是蘋果云端并不會收集這些數據，安全性也因此大大提高。
值得一提的是在蘋果發布會前一天，小米也推出了支持面部解鎖的小米note3。同為“刷臉”，但背后的技術解決方案實則不同。小米note3上的“刷臉”技術提供商曠視科技告訴雷鋒網：
蘋果在過去的五年多時間，收購了五六家人臉識別公司，在臉部識別這一塊有一定的技術積累。此次蘋果iphone X上的采用的是紅外結構光/結構光雙攝，搭載3D結構光深度鏡頭，其原理是基于主動發射特定紅外結構光照射被檢測物體，從而獲取人像的3D圖像數據。
雷鋒網了解到，結構光解鎖方案安全性較高，相應的成本也較高。短時間內可能只會限制使用在像iPhone X這樣的高溢價手機型號上。現在市面上出現的搭載人臉識別技術的手機多是應用2D人像解鎖，因此也易被一些高仿真度的照片攻擊。而結構光能抵御所有的平面攻擊。
庫克在發布會上也專門用數字強調了Face ID的安全性：
如果說原來的Touch ID有五萬分之一的可能被破解，那么Face ID被別人打開的概率可能只有百萬分之一。話句話說，安全性上升了20倍。
早在幾個月之前，網上就曾傳聞蘋果在做AI專用芯片，用于處理AI相關任務，比如面部識別、圖像處理和語音識別。如今看來指的就是這款應用在iphone X上的定制芯片A11 Bionic。發布會上蘋果全球營銷高級副總裁 Phil Schiller 重點介紹了“目前最強大的智能手機芯片”——A11 Bionic。該 CPU 配備六核心，2個性能核心（Mistral）和四個效能（Monson）核心，分別比 A10 快 25% 和 70%。同時由蘋果自研的 GPU 處理速度也比 A10 快 30%。A11人工智能芯片，專業的Metal2圖形處理軟件，結合深度整合的硬件，讓Face ID這樣的3D交互方式成為了現實。
A11 Bionic 除了對Face ID功能的支持外，它還有助于iPhone的AR功能實現，豎排攝像頭專門為 AR 而校準，刷新率可達到 60 fps，全新陀螺儀和加速計，以及準確的動作追蹤，這些都離不開A11提供的強大算力。
最早之前，麻省理工科技評論記者采訪庫克時，提出了蘋果在AI技術領域是否落后其競爭對手的質疑。
庫克表示：
之所以媒體不經常對蘋果的AI表示肯定和贊揚，是因為蘋果只喜歡談論那些即將上線的產品功能，而不像其他一些公司喜歡給用戶“畫餅”。蘋果不會穿越去做2019、2020、2021才做的事情，并不是蘋果不知道將要做什么，而是因為不想去談論它。
同時庫克舉了具體已經應用到AI的例子，比如照片應用的圖像識別，相冊歸類；Apple music的聽歌推薦，通過對用戶聽歌記錄的學習來調整作出相應的推薦。iPhone的電池續航，手機的電池管理系統使用了機器學習，了解用戶的使用習慣并作出相應的調整，使續航更持久。
媒體想借此打探出蘋果的AI研究進度，顯然沒成功。
而在今年的7月份，經歷了長達幾個月外界對蘋果AI技術落后的質疑后，蘋果主動對外展示了AI成果，首先是在7月20日上線了蘋果機器學習官方博客（Apple Machine Learning Journal），并發表了第一篇博文；其次提交的論文被CVPR 2017收錄，獲最佳論文。在8月份，蘋果又接著在博客上發表了三篇來自Siri團隊的技術文章。
從蘋果公開發表的論文研究不難看出，蘋果AI仍然聚焦語音識別和圖像識別領域。這也是目前最成熟的兩個AI應用領域。此前蘋果論文獲CVPR 2017最佳論文講的就是如何提高網絡生成圖片的真實性，用以假亂真的圖片對模型訓練，從而提高圖像識別的準確度。Face ID中是否也應用了CVPR最佳論文中提到的訓練方法及算法呢？以及還有哪些蘋果尚未對外透漏的技術？
從這次發布的新款iPhone中來看，Siri的聲音的確和真人相差不大，相比前幾代有很明顯的提升，不知是否也用到了蘋果機器學習博客中提到的Siri相關技術？
雷鋒網總結：從iPhone X的命名和讀法上（讀 iPhone 10）可以看出蘋果的野心，要重建手機未來發展趨勢（字母“X" 有未來之意），iPhone X的設計至少可以兩年內不過時。蘋果率先使用全面屏+3D臉部識別解鎖組合方式，未來一定是其他手機廠商追逐的方向，就像當初iPhone 5s引領了指紋解鎖潮流一樣，iPhone X是否能引領下一個十年呢？
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