「智好手机」到「手机」的蜕变，正是科技发展中所有技能的一个缩影，当一个技能真正遍及，不再是一个奇异物，成为一个无所不在的东西，那么这项技能就变成了水、电一样的根本举动步伐。目前火热的人工智能，也正在这个蜕变的过程之中，然而如何更快的转变，也是业界正在磋商的问题。
我们的目标便是AI打算机视觉技能成为水和电一样的生活必需品。
这是阅面科技CEO赵京雷在刚刚举办的发布会上所说的话。
11月1日上午，阅面科技在深圳大中华举办了一场发布会携手英特尔 Movidius，推出了跨模态人脸识别引擎 Uniface、繁星 AI 芯片视觉模块。这次发布会的主题，简明扼要来说，便是阅面想用极低的门槛和本钱，把打算机视觉推向大众。
人脸识别引擎
随着人工智能行业的日益火爆，市场也正在逐渐转变，比如最近大热的iPhone X也让业界产生了对人脸识别的浓厚兴趣，目前业界也有不少巨子和技能团队在进行人脸识别技能的研发，从媒体曝光度来看，人脸识别运用十分广泛，市场火热，但从技能层面来说，人脸识别技能依旧存在着许多难以占领技能难题与门槛，核心算法便是个中之一。
今年7月份，雷锋网专访了阅面科技算法总监童志军，对今年阅面科技得到FDDB和LFW两个人脸识别比赛双料冠军所公布的技能打破进行了谈论，雷锋网在专访中理解到，阅面科技在FDDB上提交的全新检测算法打破了小尺寸、模糊和动态人脸检测的极限，而在LFW数据集也达到了99.82%±0.0007人脸验证精度的高水平。
在深度学习、打算机视觉核心算法领域，阅面科技此前的技能积累还是不错的。通过永劫光在核心算法领域的探索，阅面在这次发布会上推出了其自主研发的业内首个跨模态人脸识别引擎 UniFace。
据赵京雷先容，与目前主流算法不同的是，UniFace冲破了不同Sensor，不同环境，不同场景，不同领域人脸特色表达的限定，例如同一张注册照片能在可见光、红外、3D三种不同的Sensor中进行识别，做到真正以FaceID为连通的人脸识别体系。
详细来说，大部分的人脸识别引擎都是基于可见光进行人脸的识别监测，而UniFace做了「跨传感器集成」，除了可见光之外，还能够兼容红外、3D识别，这种多传感器组合除了能够大大的提高准确率，还能扩展不同场景的运用。
昨天雷锋网在宣布中提到了「边缘打算」的火热，打算力向终端靠近彷佛是目前AI落地到大众运用的一个趋势，赵京雷说，UniFace 跨模态人脸识别引擎能够凭借卷积神经网络让前端方案拥有更加强大的处理能力，实行图像的打算和剖析任务，并实现前端和云真个联动以及知识的迁移，提高整体的识别效率，真正做到以 FaceID 为连通的人脸识别体系。
消费级的「专业级AI芯片」
「无硬件，不AI」
赵京雷在发布会现场险些吼一样平常的强调了他的这一不雅观点。
赵京雷表示，硬件是人工智能的主要载体，而在AI要想成为水和电一样的根本举动步伐的过程中，推广和遍及须要知足本钱低、功耗低等条件才行。
为理解决这些问题，阅面科技将其核心算法成果UniFace集成了一块AI芯片视觉模块，这便是开篇我们所说的那块「繁星AI芯片」，这块AI芯片视觉模块由Sensor＋ISP＋VPU＋嵌入式深度学习视觉算法组成，能从芯片端智能输出构造化数据。在模块设计上，阅面科技也利用了常规的38mmX38mm的尺寸，此举也是为了保障模块能够做到即插即用、方便便携，模块还支持多种数据输出接口，方便集成，能够降落开拓智能视觉产品的技能本钱。
为了能够搭载适用于不同场景算法的运用，阅面科技的这块AI芯片视觉模块能够支持不同场景的算法IP：包括人脸识别模块、数据采集模块、人机交互模块。
雷锋网也向阅面科技理解了三个模块的能力：
人脸识别模块：通过宽动态Sensor获取图像或视频流，剖析图像或视频流中的人脸图像进行检测和识别，输出构造化数据，可同时追踪和抓拍30人，抓取最清晰、角度最好的人脸，抓拍率99%，误检率小于0.5%，抓拍重复率低于10%。同时，支持2万人内的完备本地人脸识别。支持本地特色提取后传云端，知足大于2万人的人脸识别场景。
数据采集模块：获取并剖析图像或视频流中的人头和人脸信息，进行人数、人群属性以及轨迹剖析。可实时记录15人运动轨迹及运动方向，可进行进出指定区域的人数统计，准确率达95%。在本次发布会现场，阅面科技还发布了其基于数据采集模块研发的智能客群剖析摄像机——阅客。利用繁星确当地皮算能力，阅客可以轻松进行实时客流计数、会员/熟客管理、轨迹管理等功能，商家能实时节制顾客属性和行为。
阅客
人机交互模块：检测识别图像或视频流中的手势、人脸、人体，并转化为指令使得机器做出精确相应。毫秒级检测及追踪速率，相应迅速，支持掌、拳、V字手型、伸掌、握拳、挥手等多种手势操控，高鲁棒性的人脸及人体检测追踪运算。
值得关注的是，阅面科技的AI芯片视觉模块还在功耗上进行了一定的优化，本地深度学习处理功耗仅为 0.5W，整体高峰功耗小于 2.5W。
AI的愿景
「实时动态」、「低功耗」和「低本钱」是阅面科技在推广自己AI技能时的理念，而这些特点正是AI在普通消费品上赋能所须要的。
在发布会后的采访中，赵京雷也谈及选择消费级产品市场作为切入点的缘故原由：基于公有云的AI开放做事市场，未来是BAT等巨子的展出，在这个领域创业公司上风不大，而视觉在垂直领域的运用，只管前景广阔，但是在数据采集等方面已经不是技能能够办理的事情，目前也有很多大公司在做。而视觉算法在消费级市场的运用目前看起来空间更广阔，未来会有爆发性的增长。
这次的视觉模块也是在这一市场的进发，未来借助低本钱的AI技能，助力行业的成熟，这也是阅面科技在个中的考量。
