快要来了？Meta 智慧眼镜已备好“面部识别”功能：三个 AI 模型＋生物特征数据库

一位资安研究員拆解 Meta 智慧眼镜手机 App 后发现：其已內建完整裝置端臉部辨识管線，三个 AI 模型、本地生物特徵资料庫、cosine 相似度向量索引，以及一則「Person recognized」通知。这套系统手动可跑通，但 Meta 尚未对消费者啟用。
（前情提要：Amazon、Meta 与 FBI 都能存取一个非公开情资共享網路：Seattle Shield 如何形成 AI 大監控时代）
（背景補充：Google 聯合三星推新智慧眼镜：Audio glasses 今秋上市挑戰 Meta 超 70% 市佔）

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• 三个模型、一條管線、96 MB 的臉紋引擎
• 等待命名的臉：本地资料庫与 0700 權限的儲存目錄
• 傳最快年底推出

一套能认出陌生人是誰的完整机器，已組裝完成、躺在 Meta 智慧眼镜的手机 App 裡：三个 AI 模型、约 100 MB、由 2048 个數字組成的臉紋，外加一則「Person recognized 人臉辨识」通知。这是一位资安研究員拆解后的最新发现。

与 Meta 智慧眼镜配套的这款 App 叫 Stella，研究員拆解的版本是 v273.0.0.21。他在裡头找到的，不是幾行測試用的殘碼，而是一條接好、手动可跑通的完整臉部辨识管線，从偵測人臉、对齐、生成生物特徵，到本地资料庫查詢、觸发高優先順序系统通知，每一段都串接完畢。

三个模型、一條管線、96 MB 的臉紋引擎

Stella App 內建三个 ExecuTorch 模型，透过 Meta 的 NMLML 资产派送系统从 Meta 伺服器下載，總计约 100 MB。这三个模型各司其職，按順序串成一條流水線：

第一个是 SCRFD.pte（3.4 MB）：负责在畫面裡偵測哪裡有人臉。

第二个是 KPSAligner.pte（117 KB）：把偵測到的臉切出来、校正角度，让每張臉都对齐同一个基準。

第三个，也是體積最大的，是 SFace.pte（96 MB）：它把一張已对齐的人臉，壓縮成 2048 个浮点數，也就是这張臉的「臉紋」，或者说生物指紋。簡單来说就是，这 2048 个數字就是这張臉在數学空间裡的座標，同一个人在不同光線、角度下拍出来的两張照片，转成向量后座標会很靠近；不同人的座標則相距较远。

研究員对这條管線做了实測：直接呼叫 App 既有的 handler，餵入哲学家傅柯（Michel Foucault）的公开照片。結果整條流水線跑通了，偵測到人臉、产生 2048 維臉紋、查詢本地向量索引，比中后觸发一則 Android 高優先順序通知，標題「Person recognized」，內文「Recognized Michel Foucault」。

等待命名的臉：本地资料庫与 0700 權限的儲存目錄

App 在裝置上建立了一个 SQLite 资料庫，位於 Meta 跨裝置同步框架 RLDrive 下，名稱空间叫做 person_profiles，设计成可由远端（伺服器端）填入。簡單来说就是，这个资料庫不只是本机的，它的架構预留了从 Meta 雲端推送聯絡人资料的介面。

资料庫結構包含 person 表、face 表，以及一个虛擬向量表。辨识的逻辑就是：对这个向量索引做 cosine 相似度查詢，也就是说，算「这張新臉的座標」跟「资料庫裡哪張臉的座標最近」，比中后 join 回 person.name，作为通知的顯示文字。

傳最快年底推出

Meta 在智慧眼镜市场的市佔率超过 70%，而紐约时报在 2026 年 2 月初引述內部檔案报導，Meta 正考慮为智慧眼镜加入臉部辨识功能，目標年底推出。TechCrunch 同期也有相关报導。这份逆向工程调查，为那些外部报導提供了技術層面的具體佐证。

不过研究員也说明，目前在原廠、未啟用帳號上，这些面向用戶的 UI 不会出现、功能也尚未开通。他強调：「这不是 Meta 正在偷偷辨识你看到的人。而是：要做到那件事的整套裝置，已经組裝完成、可运作地躺在你的裝置上，由 Meta 把关。」

目前来说，何时啟用、是否啟用，是 Meta 的決定。只是这个決定，已经不需要額外开发，只需要執行一个开关。