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自創立以來匯聚了一大批富有活力和責任感的研發技術人才，在人工智能、 通訊基礎及應用方面、企業互聯網營銷，均

設立了專職研究團隊，團隊主要成員均具豐富的行業經驗，其中有博士數人，以不斷的技術創新支持客戶企業的創新和發展。本著 “誠信

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臉識別技術的應用場景已經廣泛應用到面部解鎖、身份認證、面部支付、門禁、通行、安防等領域，從公共安防領域向商業領域拓展。

前瞻產業數據顯示，到2022年，全球人臉識別市場規模將達75.95億美元。預計至2022年，我國人臉市場規模將達到66.73億元。企查查數據顯示，在中國，人臉識別的相關企業已突破1萬家。作為新興的身份認證手段，便捷高效的人臉識別應用范圍越來越廣。

正如上述案例所看到的，人臉識別就像一柄雙刃劍，在某些場景中甚至弊大于利。自然，我們不能因噎廢食地放棄AI人臉識別技術用于社會生產生活之中。

利弊之間，如何權衡？

今年10月發布的《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》，總結了六類人臉識別技術應用爭議場景，結果顯示，受訪者最無法接受的場景包括：商城用人臉識別技術收集顧客行為和購買手段，高校用人臉識別技術收集學生的抬頭率、微表情、上課的姿態，基于人臉圖像分析的換臉、美妝、性格判斷等。

人臉識別是一項技術，技術本無原罪，而“濫用”的本質在于場景的使用是否合理。針對人臉識別技術處于濫用邊緣的現象，近日，天津、南京、杭州多地規范人臉識別，禁止非法采集人臉信息、禁止強制進行人臉識別。

需要注意的是，禁或不禁并不能簡單地“一刀切”。更進一步地理解，是針對一些場景，應為人臉識別的被使用設置“邊界”。例如，當人臉識別被用于一些非必要場景，應減少對人臉這種高敏感信息的采集和使用，積極使用替代方案等。更重要的是，人臉識別的法規需要不斷完善。在推動行業發展的同時，把隱私和安全放在首位。

人臉識別是我國人工智能發展的一個縮影。如今，人臉識別技術落地的大趨勢已不可改變。就像任何新技術一樣，趨其利、避其害，揚其長、避其短，方能避免可能發生的傷害