中新经纬3月26日电 题:人脸识别新规或促使“算法瘦身”
作者 张翔 北方工业大学汽车产业创新研究中心研究员
近日,国家网信办与公安部联合发布《人脸识别技术应用安全管理办法》,明确提出人脸数据应优先在本地设备处理,减少数据上传和云端存储,即“人脸信息应当存储于人脸识别设备内,不得通过互联网对外传输”。这一规定对AI智能驾驶中驾驶员身份验证的本地化处理提出了新要求。
新规最直接的影响体现在智能驾驶系统的硬件层面。过去,人脸识别依赖云端服务器的强大算力,车辆只需配备基础通信芯片即可。如今数据必须在车内完成处理,这就要求每辆车都要搭载高性能的图像处理芯片。这种改变带来了两个现实问题:硬件利用率低下和成本上升。以一辆每天进行5分钟人脸识别的车辆为例,芯片利用率不足1%,却要承担昂贵的GPU芯片成本。这就像给每个家庭配备一台全年只使用几小时的工业级烤箱――虽然能烤出完美面包,但资源浪费显而易见。
不过,从长远看,规模效应能够缓解这一矛盾。随着智能驾驶普及率的提升,专用芯片的大规模量产将摊薄生产成本。正如智能手机摄像头从奢侈品变为标配的过程,当车载图像处理芯片形成规模市场后,其价格有望进入合理区间。
在隐私保护方面,本地化处理实际上构建了一道“数据防火墙”。企业需要建立双层防护体系:硬件层采用加密存储芯片,确保数据“锁在保险箱”;软件层则需设计严格的访问权限管理,就像给每个数据包配备“电子警卫”。以家庭共享汽车为例,系统不仅要安全存储多位成员的面部数据,还要能精准识别当前驾驶者身份。这要求企业在有限的空间内,既保证数据处理效率,又实现严密的数据隔离。
值得注意的是,本地存储并非意味着绝对安全。2022年某车企发生的车载系统破解事件提醒我们,物理隔离的系统同样需要动态防护。定期通过OTA(空中下载技术)更新安全补丁,建立“本地存储+动态防护”的综合体系,才是应对之道。
新规客观上推动了边缘计算在汽车领域的发展。正如智能手机逐步承担了原本需要电脑完成的任务,车载芯片也正经历着类似的进化。一些企业已经开始研发“车载计算中枢”,将人脸识别、语音交互等功能整合到同一套计算单元中,提高硬件利用效率。这种集成化思路或许能化解资源浪费的难题。
更深远的影响在于,新规可能改变行业的技术发展方向。当数据无法上传云端,企业就必须在有限的算力下优化算法效率。这就迫使工程师们进行“算法瘦身”,开发出更精巧的模型。(中新经纬APP)
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