「防骗手机」能飞能折还能防诈骗？学物理的坐不住了……_风闻

原创：中科院物理所

要出新手机了？？？

今天一早，就在小编偷偷摸鱼刷微博的时候，惊闻支付宝推出了一款新手机。听到这个消息，我的内心是这样的：

啥时候支付宝也开始做手机了？？？

我们先随意感受一下**「休想骗我」**的宣传视频

机身与屏幕是一个整体，真正的全面屏

摄像头与屏幕融为了一体，隐藏式摄像头

嗅觉传感器

飞行模式？真正的飞行模式？

……

这，信息量也太大了吧！！！

Orz 我只想说，我不是针对谁，但在坐的各位都是……

来自电影《破坏之王》的经典对白

我正打算和别人大吹特吹，不过转念一想，不对啊！今天是愚人节啊！

Excuse me？支付宝在愚人节的时候发布了一款「防诈骗手机」？你这是在逗我吗！

作为一个**「死理性派」**，我决定一探究竟，严肃分析一下这些看上去很「扯」的技术，是不是真的可行。

全 面 屏

有的手机就只能趴窗偷看……

支付宝这款手机可谓是真正的落地大窗户（大屏幕）了。没有多余的边框，你手指所能触及到的地方，都是屏幕。手有多大，你的屏幕就有多大！

我们都知道，要想看到一个东西，只要那个能够发出光，或者反射光到人的眼睛里就好了。像现在手机屏幕里面，就是一个个的小像素点构成最基本的发光单位。

全面屏其实基本上就等于越来越多的发光单位。不过你说假如 N 年过去以后，世界上的手机都这个样子，乔布斯乔老爷子的棺材板说不定都按不住了……

和人一样大的手机见过没有

以前的那些不管什么屏都是二维的东西。一部「黑科技」的手机，它的屏幕怎么可以仅仅停留在平面上。三维的屏幕，我们就要有三维的像素点。

想必大家一定看过流星，利用流星出现的原理，我们完全可以构建一个三维的屏幕。如果三维的像素点在空中划出一道又一道特定的轨迹，就可以组成任意想要的画面了。未来的手机，一定是装备了流星式像素点，通过激光控制光点移动和颜色，真实还原 3D 影像，用手机就能看真 3D 电影和视频，心动不心动。

指尖蝴蝶技术，图片来自 Nature 论文 [2]

而那时候如果想要与屏幕进行交互，可以通过动作捕捉技术，实时定位人的手指在空间中的精确坐标，实现定位和准确操控。

隐藏式摄像头

摄像头可以算得上大家生活里的刚需，拍天拍地拍空气。新款手机的摄像功能也是越来越强大。最近某友商还推出了买单反附赠通话功能的活动……

可是，如果是全面屏，摄像头该放到哪里呢？

真相只有一个，摄像头融入了屏幕！

正所谓**「小隐隐于野，中隐隐于市，大隐隐于朝」**，要想做到真正的隐藏式摄像头，单纯地实现让大家看不到这个摄像头在哪里可能还不太够。**最绝的隐藏式摄像头，其实还是要把整个摄像头的结构隐藏在其它的元器件里。**就比如，手机屏幕。

光是具有粒子性的，在光照射到的材料表面以后，在满足一定条件的情况下可以把材料里面的电子打出来。被揍出来的电子有两个去处，一，远走高飞浪迹天涯，也就是大家常说的光电效应。

仔细想想，光电效应感觉还是一部情感大戏啊

虽然现在大家提起爱因斯坦记住的都是他提出的质能转换关系和相对论，但他本人正儿八经拿到诺贝尔物理学奖还是靠的对光电效应的理论解释。

第二个去处，则是隐姓埋名悄悄溜走，变成了材料内部的光电流偷偷跑掉。我们想象在表面上其实并排放着收集这些电子的水桶，只要记录下来到底有多少电子，就能知道有多少光照射在材料上，当然也就能够实现摄像功能了。这一类材料被统称为光电二极管，只要能够把光电二极管也集成到我们屏幕上，以后手机正面就再也不用给摄像头留位置啦。

FAST 天眼主动反射面系统

作为一个先进的摄像头，怎么可以没有变焦功能？要想做到变焦功能，那这时候只能请出神奇的 500 米口径球面射电望远镜（FAST）这颗天眼了。在天眼上，为了能够更有效地跟踪对焦天上星星发出的信号，采用了主动反射面系统。整个系统采用了上万根钢索组成索网，反射面索网安装在格构式环形圈梁上，它有 2400 个连接节点，在索网上一共安装 4600 个反射面单元，这些节点下方又连接下拉索和促动器装置，促动器再与地锚连接，从而实现对焦。[3]

黑科技手机上当然也要配备这么厉害的主动反射面系统，广告语就可以这么写：怎么照都清晰，完整呈现你的美。

真正的飞行模式

还记得小的时候，在家偷偷玩老爸的手机。看到有飞行模式这个选项，兴奋地打开这个功能，然后把手机从三楼扔了出去……我永远也不会忘记那一天！

还以为过去的幻想都成了现实……

不会飞的手机你叫什么「飞行模式」！！！

然而，支付宝这款手机做到了真正的飞行模式……

没错，会飞……

天呐！！！

支付宝是养了一支顶尖科学家团队吗？！！！

我感觉我受到了暴击！

这么多年的物理我都白做了啊……

吓得我赶紧查阅了近几个月的顶级学术期刊，翻遍了Nature、Science、PRL，想要看看这到底是什么黑科技！

自然的风还是人造的风还是七彩的风都不重要……

一般来说，在地球大气层里面飞的玩意大部分还都是靠着风，而在冲出大气层以后，运动就只能依靠动量守恒定律了——不断地向后高速地喷射气体，换取向前的推力。如果是用风的话，风吹过机翼产生压强差，从而托着飞机在高空中平稳飞行。鸟儿飞翔也需要翅膀来扇动空气。一个拥有真正「飞行模式」的手机，也一定要拥有一对高科技的「翅膀」。

这样的技术其实早就在我们的现实生活中有了雏形，这就是离子发动机。离子发动机使用离子产生风，没有任何的运动部件。在实际使用的过程中，先在飞行装置内装上高压，从而实现电离空气中的分子。随着带电粒子被电场加速移动，这些粒子在运动的过程中同样也会带动周边的分子，从而形成一股强劲的风。

离子发动机原理示意图。图片作者为 Steven Barrett，MIT，中文来自费米科学的《10分钟读懂“离子飞机”》[4]

要说离子发动机最大的优点，那就是没有噪音！你的手机在移动的过程中丝毫不会影响到你，就像「最好的服务就是让你感受不到有服务」一样。如果真的有这种在你需要的时候就移动到什么的手机，那真的是太幸福了。

我觉得支付宝养的不是顶尖科学家团队，而是养了一群外星人……

超柔性可折叠机身

现在的手机发展有一个趋势，那就是越来越大，越来越弯！

具有极强的可塑性

听说你会 90 度的折叠？这算什么，180 度的折叠现在都不算稀奇！以后的手机折叠性能都是 720 度，1080 度起步的好吗！

柔性机身，转不成莫比乌斯带也好意思说自己是柔性？

真正的柔性手机，我已经无法从物理的角度来形容机身的延拓性了，拓扑材料里的拓扑都没这么拓扑……未来手机所具有的超强延展性和流动性……怕不是要用猫做的吧……

你们人类怎么又要我出场？？？

一个合格的「可折叠」手机，一定要做到静若处子，动如脱兔。

在它显示的时候，要能够站得住；在平时为了方便折叠收纳，要做到 180 度，哦不，360 度，还是 720 度？1080 度的折叠。不用在意这些转动的数字到底有什么意义，只能能够想怎么折就怎么折，那它就是一部好手机。

能够实现状态转换的材料，被称作相变材料。那什么是相变呢？冰变成了水，就是相变。水被烧开沸腾了，变成了水蒸气，也是相变。手机在使用状态下是固态相，而在折叠过程中是液态相，要想灵活地在「处子」和「脱兔」中间切换，那肯定要使用可控相变材料了。

能够灵活地根据不同场景切换状态

不要觉得上面这种材料不可能真的在真实世界中找到啊，实现这么高流动性的材料无疑就是——猫。**众所周知，猫是一种流体。**利用仿生学模仿猫的身体结构，就可以在手机里真实地还原相变和流动性的特点。

万物皆流，无流常住。关于猫的流动性，其实有很多非常正经的研究。法国里昂大学的研究人员 Marc-Antoine Fardin [5] 就通过流变学的公式，底波拉数（De），来描述材料在特定条件下的流动性。如果一个材料形状的变化时间（也被称为弛豫时间）比起观测的时间要短得多的话，这个材料就是液态的。把一杯水倒入杯子里，水会瞬间变成杯子的形状。底波拉数的定义其实就是形状的变化时间和观测时间的比值，这个比值越小，就说明这个物体的流动性越好。利用这个概念，研究人员还证明了猫的荷叶效应，在不同表面的浸润情况和粘滞行为。

图片来源：Marc-Antoine Fardin 的论文 On the rheology of cats [5]

在未来，什么折叠不折叠都不重要了，底波拉数将会成为衡量手机流动性的唯一标准。敲黑板划重点了啊，一部手机如果不敢公布自己的底波拉数，那就是耍流氓！

分 子 嗅 探

还记得之前提过的那两个洞吗？除了有麦克风、发动机的功能外，这个洞还集成了大量的微型化学分析仪！分子嗅探技术！

作为一部合格的黑科技手机，不仅要有视觉、听觉，还应该实现嗅觉，实现常见有毒化合物的智能嗅探，比如嗅探出地沟油、过期食品、劣质化妆品等等。

古代有银针试毒，可以想象，在不久的将来，人们吃饭前都将习惯性地把支付宝手机扔进火锅里涮涮，看看锅底是不是地沟油……

涮火锅，以后再也不担心吃到过期食品

在现代的手机里面其实已经有了很多的传感器，比如可以用于检测步数的加速度传感器，可以用来判断南北方向的磁场传感器，用来检测手机方向确定是否横屏显示的重力传感器，用来确定手机在空间中具体朝向的三轴陀螺仪……等等，说了这么多，怎么感觉把嗅觉给漏掉了？

其实用嗅觉检测这个名字也不是很合理，更合理的叫法应该为特定化合物功能检测。想要判定一个东西尝起来甜不甜，一条很简单的判断原则是数一下这个化合物中羟基的数量。东西吃起来鲜不鲜，就是氨基酸在里面起作用。

现在科学家们检测化学分子结构的手段非常丰富了，但要说最好用的，使用最久的，当属光谱分析仪。不同化学结构和原子会在光谱中拥有不同的特征，识别这些特征，就可以分析到底是哪一类，甚至是具体的化合物。当然，光谱用的光也可以有很多种，红外光，可见光，Ｘ光等。

检测空气里的杂质，那就是随身便携的环境监测站，走到哪测到哪。检测氢离子浓度，就可以分析溶液里的酸碱性，看买到的醋合格不合格。检测食物里面的重金属离子和营养成分，吃火锅前先涮涮手机，一查便知底料健不健康～还能检测激素水平，监控身体健康状况。

写申请ing

感觉这是一个很了不得的点子啊，我要赶紧去申请专利了。

从宣传视频来看，支付宝这款手机除了硬件 🐮🍺 非常之，算法也是diao 炸天。

**「三防」是它主打的功能。所以到底是哪「三防」**呢？

防 盗 防 伪 防 诈！

理想很丰满，现实到底骨感不骨感？真的可以在现实中实现这些防盗秘籍吗？

防 盗

手机不小心弄丢或者被偷，是大家最头疼的事情。尤其是现在，手机绑定了QQ、微信、支付宝，还有无数的银行卡。一旦手机丢了，基本上你就裸奔了。

支付宝推出的手机声称可以一劳永逸地解决这个问题。具体怎么解决呢？

图片来自 Giphy @anthonyantonellis

还记得之前说过的这款手机有真正的飞行模式吗？

既然都能飞了，还要啥自行车！

丢失手机后一键锁定、一键定位都弱爆了！

一键召回听说过吗！！！

如果手机丢在了家里的某个角落，只需要大吼一声「飞来」！手机就能识别出你的声音，然后启动飞行模式，根据你的声音定位，飞到你的身旁！

这像不像人们与宠物狗玩耍，把飞盘扔出去，然后让狗狗跑过去捡回来。

当然最好别强狗所难

可以想象，在不远的将来，会有一种非常流行的娱乐方式。在大草坪上，把手机扔出去，然后大吼一声「飞来」，让手机再自己飞回来！

如果手机被偷了，只需要在电脑上启动**「一键召回」**功能，手机就能定位你的位置，然后飞回来！

有了这个功能，以后手机还怕啥丢不丢的。

防  伪

还记得每年春节大家都在玩的「扫福」游戏吗？通过 AR 技术扫描物体，可以识别出**「福」**字。淘宝「扫一扫」中的「拍立淘」也是同样的原理，手机拍摄照片后，就能识别出这是什么物品，然后返回相关的商品链接。

扫一扫就可识别商品

支付宝推出的这款手机中也应用了相同的功能，只不过更加强大，可以**「识别万物」**！只要扫描任何物品，就能识别出这是什么东西。而且这个牛吹的还有点大发了，这款「识别万物」还能鉴别真假！

要实现这个功能，就需要有人工智能的加持！具体来说就是深度卷积神经网络（CNN）~

常用的卷积神经网络模型 VGG，曾获得 2014 年 ILSVRC 竞赛的第二名

将输入图片输入网络后，经过一系列的卷积、激活、池化操作后，可以得到一系列的特征。之后将这些特征输入到全连接层（Fully connected layer）进行分类，最后通过损失函数反向求导，实现参数更新。与传统的 SVM 等机器学习算法不同，CNN 可以自己学习出分类所需要的特征，直接用于最后的分类，而无需手工设计特征，因此也被称为端到端学习。

卷积操作示意图

**如果要使用深度学习，必须要有大量的数据。**想必支付宝一定积累了大量的数据库，尤其是收集了一堆假货的图片……

康帅博 vs 康师傅

以后再也不怕**「康帅傅」、「周住牌」、「粤利粤」、「大个核桃」**了！

近年来，深度学习飞速发展，神经网络模型在计算机视觉、语音识别、机器翻译等任务中取得了显著的效果。大数据时代下，一些富有争议的研究也层出不穷。2016 年，某高校发表论文《基于面部图像的自动犯罪概率推断》，通过人工智能预测犯罪率；2017 年和 2019 年，两个使用机器学习预测性取向的研究也备受争议。

人工智能看「面相」

相比上面的这些研究，**「防假AI」**算是靠谱得多了。从平台优势上来说，支付宝可以累积大量的「假货」数据，训练出一个可以识别假货的卷积神经网络并不是什么难事。

倘若真的可以实现，那么防假 AI 就是真的火眼金睛了，以后再也不用担心被山寨货迷惑了~

防  诈

除了识别物品，他们声称这款手机还能识别诈骗电话。如果有不熟悉的电话打过来，手机便会自动开启防卫，检测对方说话的语调、语速、频率、情绪等等，判断是否是诈骗电话。

这就厉害了，这可不是简单的来电标记了，而是真正的人工智能防诈骗！

这个功能的实现建立在语音识别技术的基础上。提取出语音中的声学特征后，送入循环神经网络（RNN）或者长短时记忆模型（LSTM）中，然后进行分类。

LSTM 单元结构

支付宝团队一定闲着没事就去和骗子打电话聊天，采集他们的语音信息，这才有了足够的数据量用来训练模型。

「歪，是骗子吗？能说几句话吗？我采集一下数据……」

这个功能要是实现了，这无疑就是一款**「渣男克星」**！

咳咳，有对象的人注意了，以后如果你对你的男朋友/女朋友说谎，支付宝就能识别出来！这个功能也太可怕了！还好我没有对象！

生物特征识别

还在用指纹识别、人脸识别、虹膜识别？这些在支付宝手机的生物特征识别技术面前都太 low 了！

口气识别、体味识别有没有听说过！

有个成语叫臭味相投，我猜你们一定不知道它真正的含义

每个人都有自己独特的生物特征，这些特征可以认证某一个人是否是本人。目前，比较流行的生物特征有指纹、掌纹、人脸、声音等等。

图片来自 eefocus

然而，以上这些识别方式都存在可攻击的漏洞，比如指纹可以伪造，人脸可以合成，声音也可以后期合成。

近年来，步态识别是一种新兴的生物认证技术，它通过人的走路方式来识别人的身份。每个人走路的姿势和习惯都不同，分析走路的姿势就能够用来识别身份。

步态识别是一种非接触的生物特征识别技术。它不需要人的行为配合，而且特别适合于远距离的身份识别。步态识别难以仿造，因为走路的姿势是长期形成的习惯，很难模仿。

**它不仅可以分析闭路电视捕捉到的嫌犯的行动情况，还能把它们同嫌犯走路的姿态进行比较。**在一些凶杀案中，往往凶犯不让你看到他们的脸，但却能看到凶手走路的样子。把嫌疑犯的走路姿势提取特征后存入数据库，以后只要有摄像头捕捉到相同的姿势，便可以锁定嫌疑人了。

这是一种新兴的生物特征识别技术——步态识别：只看走路的姿态，50米内，眨两下眼睛的时间，摄像头就准确辨识出特定对象。图片来自 iyiou

但是对于手机来说，步态识别不太可能。**你总不能每次想要解锁手机的时候，都要对着手机来一场走秀吧。**那么还有什么办法呢？

每个人都有自己独特的气味，比如口气、体味、狐臭等……

能否利用这个进行识别呢？

当然没问题！

还记得之前我们说过的**「分子嗅探」**技术吗？通过手机上的分子嗅探孔，手机可以感受和捕捉到空气中的分子，然后对其进行化学分析。这样就可以从每个人独有的气味中提取出特征，作为认证手段！

以后只需对着屏幕吹一口气，或者拿手机在身上蹭蹭，就可以解锁手机了！

图片来自《你不能忽视的 5 种体味》

看完了支付宝的这一波骚操作，

我的内心真是毫无波动…

那是不可能的！

如果这些技术真的都能实现，那我们不就生活在科幻电影中了吗~

人类总是喜欢做白日梦的，每年也乐此不疲地开着愚人节的玩笑。我们上可以抬头望星星，做着流浪地球的梦；下可以低头玩手机，畅想可及又或者不可及的未来。要问为什么，法拉第的电磁感应被人质疑用途，爱因斯坦打破时空的界限的相对论看起来那么不可思议，那些伟大的科学上的突破在最开始不也都是白日梦？

毫无疑问，今天的支付宝是给大家送了节日礼物，但是作为一名严谨的科学工作者，小编我还是挺认真地开了下脑洞~ 说不定未来某一天，我们就能在科学上弄出突破性进展，搞出了几篇 Nature 和 Science ，把「白日梦」变成现实了呢！

关于未来的技术，你还有什么脑洞吗？

作者：Cloudiiink，可乐不加冰，刘翼豪，Neo*. All authors contributed equally to this work.

参考内容以及链接: 

[1] 关于支付宝「防骗手机」内容来自微博等网络平台

Sie E J, Nyby C M, Pemmaraju C D, et al. An ultrafast symmetry switch in a Weyl semimetal[J]. Nature, 2019, 565(7737): 61.

[3] 技术详解“中国天眼”：世界上最大的单口径射电望远镜 FAST

[4] Xu H, He Y, Strobel K L, et al. Flight of an aeroplane with solid-state propulsion[J]. Nature, 2018, 563(7732): 532.

[5] Fardin M A. On the rheology of cats[J]. Rheology Bulletin, 2014, 83(2): 16-17.

[6] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105. 

[7] Simonyan K, Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition[J]. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. 

[8] Graves A, Mohamed A, Hinton G. Speech recognition with deep recurrent neural networks[C]//2013 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing. IEEE, 2013: 6645-6649. 

[9] Shotton J, Sharp T, Kipman A, et al. Real-time human pose recognition in parts from single depth images[J]. Communications of the ACM, 2013, 56(1): 116-124. [10] Han J, Bhanu B. Individual recognition using gait energy image[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2006, 28(2): 316-322.