但是，仅从物体发射率来看，相对于金属，人脸（或者说人的皮肤），在中波红外与长波红外的两个波段范围能够吸收大量的入射能量，简单说，就是发射率较高，受环境的影响相对较小。
“人体发出的热辐射比较稳定，在特定范围内，能够与周围环境进行‘分割’。”
因此，对于市面上大部分热红外测温仪生产商来说，即使不特别提到“人工智能”，也不得不开始在系统中尝试使用与AI相关的脸部识别算法。
“首先，我们可以通过人脸识别摄像头找到测试区域，把其映射到热成像摄像头中；接下来，要取出这片区域的温度，通过一定补偿算法来给出实际的体表温度。”
基于这样一套检测流程，刚刚推出AI热红外测温仪的某技术创业公司向虎嗅指出，将人脸识别技术与红外热成像技术相结合是很有必要的，但难点在于：
一方面，是如何保证红外摄像头与人脸识别摄像头之间的数据同步；另一方面，是如何保证双方的检测区域同步。
一家创业公司研发的AI红外测温产品
事实上，即便利用人脸识别技术将温度仪“对准”了你的脸，也保证了数据同步，但从实际操作环境来看，提高体温检测精度也绝非易事。
譬如，红外图像处理技术由于结合了“温度”“湿度”等特殊指标，这可能意味着目前不存在与之相匹配的AI通用算法，而任何识别与检测算法，都会面临没有数据基础的困难。
另外，用于人脸识别的可见光摄像头受光线影响较大，在人流密集、光线变化莫测的公共场所“自保”尚且不行，更不用说“协助”热红外检测仪。
当然，还不能忘了一个重要事实——在处于疫情高发期的当下，防毒面具和口罩已经成为标配，爹妈可能都认不住，机器能认出？
“防毒面具…这种可能不行，” 高德红外对于这类装备有些无力，“特殊时期需要特殊处理，虽然针对口罩佩戴者的温度检测应该没问题，不过也要看检测距离和具体操作”。
他们还指出，“戴眼镜人士”的热红外温度检测也是一个大问题。因为热红外线对玻璃制品的透视性也比较差劲，这个时候，检测结果可能会受到人脸区域不同物体发射率的影响。
已经部署在火车站的红外检测设备
在收到海淀区的“英雄贴”后，商汤、旷视等AI独角兽公司告诉虎嗅，他们已经“响应号召”，主动参与到了这个项目中。
其中，旷视研究院在今天下午就展开了相关讨论，但暂时还不能透露更多信息，仅表示“目前市面上的非近距离红外体温仪的精度大多都不太行”。
而杭州大立科技也承认，远距离大范围检测的精度仍然是一个难点，建议“热红外测温仪最好在室内使用，尽量用于单通道检测，最多应用于双通道”。
“正常情况下，每分钟能够检测10~20人。所以规模较大的火车站，只能根据进站口和出站口来部署多台机器。”
当然，目前谁都不知道，AI技术究竟能在热成像测温中起到多大的作用，但这张“英雄帖”，已经足够能引起红外成像技术公司的警惕。
“其实1年前，我们就跟商汤、蚂蚁金服等技术公司有过接触，海淀区的通告我们一早也看到了，这是一个很重要的信号。”
高德红外显然已经意识到，他们将不得不参与到这场虽然处于早期研发阶段，但有可能孕育着巨大市场的技术创新浪潮中。
“这几年我们已经看到很多AI技术公司‘逆向’进入了红外成像监控市场，这让我们与海康大华一样，都对这类公司很警惕，也让我们对新技术的应用更加迫切。”
一位AI红外测温仪企业的投资人则认为，这次武汉疫情，既让很多科技企业看到了医疗与安防市场对这类技术应用的巨大需求，也暴露了中国在热成像检测仪器生产制造方面的一些弱点。
