在人工智能与安防产业深度融合的浪潮中，人脸识别技术已成为核心驱动力之一。其在实际大规模部署中，仍面临诸多严峻的算法挑战。澎思科技首席科学家申省梅女士，凭借其深厚的学术背景与产业洞察，为我们揭示了攻克这些难题的关键路径。
申省梅指出，当前AI安防人脸识别面临的最大算法难题可归纳为三点：复杂场景下的高精度识别、海量数据下的高效学习与推理，以及极端条件下的鲁棒性与安全性。
针对复杂场景挑战，关键在于算法的泛化能力。现实安防场景光照多变、角度各异、存在遮挡且目标像素可能极低。传统算法在受控环境下表现优异，但在非受控的开放世界中极易失效。攻克之道在于构建更强大的特征表示学习模型。申省梅团队专注于深度学习框架的创新，通过设计更高效的网络结构（如结合注意力机制与多尺度特征融合），并利用海量、高质量且多样化的数据进行预训练，使模型能够从有限样本中提取更具判别性和不变性的特征。引入域自适应与元学习技术，让算法能快速适应新场景、新设备，减少对场景标注数据的依赖，是实现泛化的另一利器。
海量数据下的效率问题关乎技术的落地成本与实时性。安防系统产生TB乃至PB级的视频流数据，算法必须在有限的计算资源下实现快速、准确的识别。申省梅强调，这需要算法与工程的双重优化。在算法层面，模型轻量化是核心方向，通过知识蒸馏、模型剪枝、量化压缩等技术，在尽可能保持精度的前提下，大幅降低模型的计算复杂度和存储开销。优化推理引擎，利用硬件特性（如GPU、NPU）进行加速，并设计高效的数据处理与检索流水线。边缘计算与云边协同架构也至关重要，将部分计算前置到边缘设备，减少数据传输延迟与带宽压力，实现实时响应。
鲁棒性与安全性是安防系统的生命线。算法需要抵御对抗样本攻击（如特意设计的干扰图案）、防范深度伪造（Deepfake）技术的欺骗，并在低质量、模糊、极端表情或伪装下保持稳定性能。申省梅介绍，增强鲁棒性需从数据与模型两方面入手：构建包含各种攻击和异常情况的数据集进行对抗训练；在模型中集成异常检测与活体检测模块；利用生成式对抗网络（GAN）模拟极端条件，提升模型韧性。安全性则涉及算法本身的可解释性与公平性，以及系统层面的隐私保护（如联邦学习、数据脱敏）和防御机制。
申省梅道，攻克这些难题非一日之功，需要持续的基础研究创新与紧密的产业需求结合。澎思科技正致力于构建从算法、软件到硬件系统的全栈技术能力，通过“算法即芯片”等思路，将前沿算法思想固化到专用处理器中，以实现性能与效率的极致平衡。AI安防人脸识别将向着更精准、更快速、更可靠、更安全的方向演进，为智慧城市、公共安全等领域提供坚实的技术基石。这不仅是算法技术的突破，更是对社会责任与伦理的深刻践行。
