人工智能已经走进生活的方方面面，各种模拟人类智慧思维的算法，将人力从或基储或高危、或繁琐的工作活动中解放出来，拥有更多精力去创造、去拥抱生活，而人脸识别无疑是人工智能发展中不可或缺的一部分。
我们都知道世界上没有两片相同的树叶，同理，人脸识别的原理基于每个人的面部结构是独一无二的存在。
即使在整容兴盛的今天，面部结构依然保有它的不易被复制性。
相对于虹膜识别、指纹识别的条件，人脸识别因其无需接触、非强制性等优势在生物识别领域占有自己的一席之地。我们拍照时的人脸自动聚焦功能，或是当下时行的刷脸支付，都是运用了这项技术。
从其技术领域领先企业的应用布局来看，安防和金融是相对布局较多的领域。但这些不是小编关注的重点，我们今日主要说说它在商用车领域有了哪些应用。
人脸识别在商用车领域中的应用，主要集中在驾驶员身上，首先是驾驶员的人脸图像识别。
我们通过视频监控采集的人脸图像数据，进行分析比对，来判断这位驾驶员的精神状态如何。就如上图中汉纳森云总线平台显示的画面，当驾驶员闭眼打哈欠，这类动作都能通过人脸图像数据进行分析，最终通过终端设备给您一个“您已分神，请集中注意力”的语音播报提醒，很大程度防止了疲劳驾驶带来的安全隐患。
其次是驾驶员的身份识别。
通过图像采集后的面部结构数据分析，记录个人面部特征从而识别这个人是不是“你”本人。
当驾驶员是一位身份不明的人，不仅驾驶资格未知，我们更不敢想象他是否会有不良的驾驶意图。对于众多商用车企来说，部分车辆进行中途换人驾驶带来的危害并不亚于疲劳驾驶。
但就目前的技术水平来说，人脸识别技术还有很多难题需要攻克。
比如，人脸识别技术对于可见光的依赖，导致其在光线不同时带来的图像数据偏差，甚至在光线昏暗的夜间无法进行人脸识别。
再比如，前面提到的人脸面部结构的不易被复制性，相对的也提高了其技术识别的难度。不同角度，胡须、发型等外貌变化，加之人脸器官结构相似，这些都是人脸识别准确度有待提高的原因。
随着5G时代的到来，数据量存储和交互能力的大变革，研发人员能有更多大胆尝试，相信很快能打破当前的局限。
虽然目前商用车主要将人脸识别应用于驾驶员，但不难想象，很快将应用于车上的每一个人。
届时，也许我们在线上预约时段乘车，上车人脸识别即可，告别出行高峰期挤公交；
也许我们的公交联网安防，人脸识别发现可疑人物，第一时间自动提醒相关部门关注其动向，协助社会治安；
也许.......
未来有太多也许，但人脸识别的潜力和价值却毋庸置疑。大胆想象，商用车与人脸识别技术的故事才刚要拉开序幕。
