閱面科技發(fā)布AI芯片視覺(jué)模塊：低成本能讓AI更好的普及

五到十年前，要問(wèn)科技圈什么產(chǎn)品最火，肯定是「智能手機(jī)」，給手機(jī)賦予「智能」的概念是從功能機(jī)過(guò)度的一個(gè)結(jié)果，經(jīng)過(guò)多年發(fā)展，漸漸手機(jī)已經(jīng)擺脫了「智能」的名號(hào)，在大眾的印象中，「智能」已經(jīng)成為了手機(jī)的標(biāo)配。

「智能手機(jī)」到「手機(jī)」的蛻變，正是科技發(fā)展中所有技術(shù)的一個(gè)縮影，當(dāng)一個(gè)技術(shù)真正普及，不再是一個(gè)稀罕物，成為一個(gè)無(wú)所不在的東西，那么這項(xiàng)技術(shù)就變成了水、電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。目前火熱的人工智能，也正在這個(gè)蛻變的過(guò)程之中，然而如何更快的轉(zhuǎn)變，也是業(yè)界正在探討的問(wèn)題。

我們的目標(biāo)就是AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)成為水和電一樣的生活必需品。

這是閱面科技CEO趙京雷在剛剛舉辦的發(fā)布會(huì)上所說(shuō)的話。

11月1日上午，閱面科技在深圳大中華舉辦了一場(chǎng)發(fā)布會(huì)攜手英特爾 Movidius，推出了跨模態(tài)人臉識(shí)別引擎 Uniface、繁星 AI 芯片視覺(jué)模塊。這次發(fā)布會(huì)的主題，簡(jiǎn)明扼要來(lái)說(shuō)，就是閱面想用極低的門(mén)檻和成本，把計(jì)算機(jī)視覺(jué)推向大眾。

人臉識(shí)別引擎

隨著人工智能行業(yè)的日益火爆，市場(chǎng)也正在逐漸轉(zhuǎn)變，比如最近大熱的iPhone X也讓業(yè)界產(chǎn)生了對(duì)人臉識(shí)別的濃厚興趣，目前業(yè)界也有不少巨頭和技術(shù)團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行人臉識(shí)別技術(shù)的研發(fā)，從媒體曝光度來(lái)看，人臉識(shí)別應(yīng)用十分廣泛，市場(chǎng)火熱，但從技術(shù)層面來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)別技術(shù)依舊存在著許多難以攻克技術(shù)難題與門(mén)檻，核心算法就是其中之一。

今年7月份，雷鋒網(wǎng)專(zhuān)訪了閱面科技算法總監(jiān)童志軍，對(duì)今年閱面科技獲得FDDB和LFW兩個(gè)人臉識(shí)別比賽雙料冠軍所公布的技術(shù)突破進(jìn)行了討論，雷鋒網(wǎng)在專(zhuān)訪中了解到，閱面科技在FDDB上提交的全新檢測(cè)算法突破了小尺寸、模糊和動(dòng)態(tài)人臉檢測(cè)的極限，而在LFW數(shù)據(jù)集也達(dá)到了99.82%±0.0007人臉驗(yàn)證精度的高水平。

在深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心算法領(lǐng)域，閱面科技此前的技術(shù)積累還是不錯(cuò)的。通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間在核心算法領(lǐng)域的探索，閱面在此次發(fā)布會(huì)上推出了其自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首個(gè)跨模態(tài)人臉識(shí)別引擎 UniFace。

據(jù)趙京雷介紹，與目前主流算法不同的是，UniFace打破了不同Sensor，不同環(huán)境，不同場(chǎng)景，不同領(lǐng)域人臉特征表達(dá)的限制，例如同一張注冊(cè)照片能在可見(jiàn)光、紅外、3D三種不同的Sensor中進(jìn)行識(shí)別，做到真正以FaceID為連通的人臉識(shí)別體系。

具體來(lái)說(shuō)，大部分的人臉識(shí)別引擎都是基于可見(jiàn)光進(jìn)行人臉的識(shí)別監(jiān)測(cè)，而UniFace做了「跨傳感器集成」，除了可見(jiàn)光之外，還能夠兼容紅外、3D識(shí)別，這種多傳感器組合除了能夠大大的提高準(zhǔn)確率，還能擴(kuò)展不同場(chǎng)景的應(yīng)用。

昨天雷鋒網(wǎng)在報(bào)道中提到了「邊緣計(jì)算」的火熱，計(jì)算力向終端靠近似乎是目前AI落地到大眾應(yīng)用的一個(gè)趨勢(shì)，趙京雷說(shuō)，UniFace 跨模態(tài)人臉識(shí)別引擎能夠憑借卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓前端方案擁有更加強(qiáng)大的處理能力，執(zhí)行圖像的計(jì)算和分析任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)前端和云端的聯(lián)動(dòng)以及知識(shí)的遷移，提高整體的識(shí)別效率，真正做到以 FaceID 為連通的人臉識(shí)別體系。

消費(fèi)級(jí)的「專(zhuān)業(yè)級(jí)AI芯片」

「無(wú)硬件，不AI」

趙京雷在發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)幾乎吼一般的強(qiáng)調(diào)了他的這一觀點(diǎn)。

趙京雷表示，硬件是人工智能的重要載體，而在AI要想成為水和電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施的過(guò)程中，推廣和普及需要滿(mǎn)足成本低、功耗低等條件才行。

為了解決這些問(wèn)題，閱面科技將其核心算法成果UniFace集成了一塊AI芯片視覺(jué)模塊，這就是開(kāi)篇我們所說(shuō)的那塊「繁星AI芯片」，這塊AI芯片視覺(jué)模塊由Sensor＋I(xiàn)SP＋VPU＋嵌入式深度學(xué)習(xí)視覺(jué)算法組成，能從芯片端智能輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在模塊設(shè)計(jì)上，閱面科技也使用了常規(guī)的38mmX38mm的尺寸，此舉也是為了保障模塊能夠做到即插即用、方便便攜，模塊還支持多種數(shù)據(jù)輸出接口，方便集成，能夠降低開(kāi)發(fā)智能視覺(jué)產(chǎn)品的技術(shù)成本。

為了能夠搭載適用于不同場(chǎng)景算法的應(yīng)用，閱面科技的這塊AI芯片視覺(jué)模塊能夠支持不同場(chǎng)景的算法IP：包括人臉識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、人機(jī)交互模塊。

雷鋒網(wǎng)也向閱面科技了解了三個(gè)模塊的能力：

• 人臉識(shí)別模塊：通過(guò)寬動(dòng)態(tài)Sensor獲取圖像或視頻流，分析圖像或視頻流中的人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可同時(shí)追蹤和抓拍30人，抓取最清晰、角度最好的人臉，抓拍率99%，誤檢率小于0.5%，抓拍重復(fù)率低于10%。同時(shí)，支持2萬(wàn)人內(nèi)的完全本地人臉識(shí)別。支持本地特征提取后傳云端，滿(mǎn)足大于2萬(wàn)人的人臉識(shí)別場(chǎng)景。

• 數(shù)據(jù)采集模塊：獲取并分析圖像或視頻流中的人頭和人臉信息，進(jìn)行人數(shù)、人群屬性以及軌跡分析。可實(shí)時(shí)記錄15人運(yùn)動(dòng)軌跡及運(yùn)動(dòng)方向，可進(jìn)行進(jìn)出指定區(qū)域的人數(shù)統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確率達(dá)95%。在本次發(fā)布會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，閱面科技還發(fā)布了其基于數(shù)據(jù)采集模塊研發(fā)的智能客群分析攝像機(jī)——閱客。利用繁星的本地計(jì)算能力，閱客可以輕松進(jìn)行實(shí)時(shí)客流計(jì)數(shù)、會(huì)員/熟客管理、軌跡管理等功能，商家能實(shí)時(shí)掌握顧客屬性和行為。

閱客

• 人機(jī)交互模塊：檢測(cè)識(shí)別圖像或視頻流中的手勢(shì)、人臉、人體，并轉(zhuǎn)化為指令使得機(jī)器做出正確響應(yīng)。毫秒級(jí)檢測(cè)及追蹤速度，響應(yīng)迅速，支持掌、拳、V字手型、伸掌、握拳、揮手等多種手勢(shì)操控，高魯棒性的人臉及人體檢測(cè)追蹤運(yùn)算。

值得關(guān)注的是，閱面科技的AI芯片視覺(jué)模塊還在功耗上進(jìn)行了一定的優(yōu)化，本地深度學(xué)習(xí)處理功耗僅為 0.5W，整體高峰功耗小于 2.5W。

AI的愿景

「實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)」、「低功耗」和「低成本」是閱面科技在推廣自己AI技術(shù)時(shí)的理念，而這些特點(diǎn)正是AI在普通消費(fèi)品上賦能所需要的。

在發(fā)布會(huì)后的采訪中，趙京雷也談及選擇消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品市場(chǎng)作為切入點(diǎn)的原因：基于公有云的AI開(kāi)放服務(wù)市場(chǎng)，未來(lái)是BAT等巨頭的展出，在這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司優(yōu)勢(shì)不大，而視覺(jué)在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，盡管前景廣闊，但是在數(shù)據(jù)采集等方面已經(jīng)不是技術(shù)能夠解決的事情，目前也有很多大公司在做。而視覺(jué)算法在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的應(yīng)用目前看起來(lái)空間更廣闊，未來(lái)會(huì)有爆發(fā)性的增長(zhǎng)。

這次的視覺(jué)模塊也是在這一市場(chǎng)的進(jìn)發(fā)，未來(lái)借助低成本的AI技術(shù)，助力行業(yè)的成熟，這也是閱面科技在其中的考量。

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