1956年，当约翰•麦卡锡在达特茅斯（Dartmouth）学院第一次提出“人工智能”概念之时，他并没有意识到自己已经推开了一扇通往新世界的大门。随后人工智能驶入了高速发展的轨道，被很多研究者认为将在20年内取代人类工作者。这种乐观主义在70年代遭到了无情痛击，也迎来了人工智能发展史上的第一次寒冬。
在经历了稍有苗头便又被压折了的80年代后，人工智能终于再一次聚焦了世界的视线——1997年IBM“深蓝”战胜国际象棋大师。
在此之后全球人工智能迎来了第三次浪潮。这一阶段伴随着深度学习算法的成熟以及硬件计算能力的大幅度提升，人工智能的研究也有了突破性发展。2016年AlphaGo的横空出世，彻底奠定了其“人工智能元年”的里程碑地位。
而今年两会和十九大，“人工智能”首次被写入政府工作报告，这将助推AI技术在多个产业的应用，并把我们带入人工智能2.0的洪流。尽管从产业、资本、政策以及大众的关注热度来看，人工智能已经站到了新的“浪潮之巅”，但是人工智能并不能独立产生价值，而是要跟具体的行业结合，其中“实名认证”正是让人工智能大展拳脚的一个重要机会。
从实名到实人
在经历了火车购票实名制、网络回帖实名制等政策后，“实名认证”概念已经为人熟知。如今随着互联网产业的多元化发展，尤其是互联网金融，O2O，共享经济等新兴商业形式的兴起，企业对实名认证业务的数据形式和数据质量有了更高的需求。在此基础上就产生了一个新的需求——“从实名到实人”，而这也是将实名认证与人工智能彻底联系在一起的催化剂。
实人要求你要证明“输入身份证号”的是你本人，而这就需要结合人工智能+大数据服务来做到这件事。如今炙手可热的“人脸识别”“声纹识别”等技术也在这个领域大展宏图。
多维的难题：声纹识别
从应用层面来看，AI公司大多以人脸识别落地，我们最熟悉的可能就是每家公司都宣传的“人脸识别准确率”大战，因此这一项技术也是最早被应用到实名认证环节的。不少银行交易、公司打卡都是使用的人脸识别技术。而相对比较而言，国内真正拥有声纹识别技术的厂商却寥寥无几。
声纹识别最早诞生于上世纪四十年代的贝尔实验室。它是通过对一种或多种语音信号的特征分析来达到对未知声音辨别的目的，简单来说就是辨别某一句话是否是某一个人说的技术。声纹识别通过抽取说话人声音的基音频谱及包络、基音帧的能量、基音共振峰的出现频率及其轨迹等参数表征，然后再与模式识别等传统匹配方法结合进行声纹识别。
国内为数不多拥有声纹识别技术的远鉴科技，其首席科学家郑榕博士，曾在今年的一场演讲中指出，人工智能和实名制的结合，不仅可以使用人脸识别，也可以将人脸与声纹识别结合，提高效率与安全。而远鉴科技已经开发出“声纹识别+人脸识别+X”的多维身份识别与认证系统，将多种人工智能技术彻底融合。
其实和郑博士在台上精简干练的陈述不同，声纹识别的研发攻坚难度是相当大的。声纹识别的数据训练需要非常庞大的声纹数据库积累以及对数据的精确标注，而声纹数据库的建立比人脸大数据也艰难数倍——采集设备、环境噪音、文本检测等等因素的影响都决定了声纹识别注定是一项难攻坚、高技术、长战线的人工智能技术。
这条荆棘密布的路并没有阻挡住远鉴探索的步伐。在夜以继日的研究之后，远鉴科技终于还是啃下了这块硬骨头，并将声纹识别与人脸识别、语音识别、OTP技术结合，精妙地融合成了一套多维身份认证与识别系统。而这套系统也完美诠释了郑博士所提倡的“提高效率与安全”——
效率：远鉴多维身份识别操作非常简单便捷——用户对着屏幕朗读OTP密码数字串，麦克风、摄像头可以同时采集语音图像信息，通过语音识别技术识别出数字串内容提供给OTP模块验证，同时一个步骤完成多维身份认证中“人脸识别”+“声纹识别”，达成“所见所闻皆本人”的目的。
安全：目前市面上有非常多的虚假数据、接口，造成了羊毛军团的恶意泛滥。而远鉴科技受公安部相关监管单位及部所属身份核验数据管理机构委托，以法律为依托，提供合法、有效、快速、安全的一站式身份实名认证服务。
多维身份认证与识别系统所迈过的高山、征服的风浪其实还有更多，然而这些都没有阻止远鉴科技成为它的第一代拓荒者。让每一个人在可信的网络空间里生活，远鉴科技正在为自己的愿景而努力。而这不也正是我们希望期望每一个公司所秉承的“初心不变”么?
