专访丨阅面科技推出AI芯片模块，开启计算机视觉“云”至“端”的跨越

伴随着 人工智能 的火热，计算机视觉技术加快革新，“边缘计算”、“跨模态”、“迁移学习”等势必成为行业发展大趋势。 阅面科技 走在行业前端，率先将“跨模态”、“迁移学习”等技术融入人脸识别等计算机视觉应用中。日前，“繁星” AI芯片 模块系列产品经过两年开发正式推出，赵京雷表示，计算机视觉的未来不在“云”而在于“端”，繁星AI芯片模块为行业奠定了新的应用标准。

通过该系列产品的推出，阅面科技从一众视觉识别领域的公司中另辟蹊径，找到了顺应自己优势的商业化路径。 人工智能的话题从去年到今年持续火热，但是我们看到今年不同往年最大的特点是技术和产品愈加成熟，能够真正落地为实际场景提供智能化服务。 赵京雷认为市场认知已经逐渐被教育，对于人工智能技术的接受度在加强，AI应用正在加速走向长尾行业场景，因此阅面科技推出AI芯片模块来加速行业的产品升级也是顺势而为。

AI产品落地关键点——“为行业赋能”

人工智能类 企业服务 公司目前分为两个赛道，有为行业提供解决方案、产品化的科技型，还有深入技术，输出技术能力的技术型公司。 阅面科技将两者融合，用核心技术来驱动产品发展，基于其在嵌入式视觉领域的深耕，为硬件和行业赋能。

以11月与英特尔共同合作发布繁星系列产品为例，阅面发布的跨模态人脸识别引擎UniFace，使用不同传感器（Sensor），不同环境，不同场景，不同领域人脸特征表达的限制，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，做到了以FaceID为连通的人脸识别体系。

繁星AI芯片视觉模块由Sensor＋ISP＋VPU＋嵌入式深度学习视觉算法组成，可以从芯片端智能输出结构化数据。该模块尺寸仅为38mmX38mm。据了解，该模块可搭载适用于不同场景的算法IP，目前主要包括： 繁星－人脸识别模块、繁星－数据采集模块、繁星－人机交互模块。

繁星模块将集成视觉识别能力的门槛大大降低 ，例如：通过简单的集成繁星-人脸识别模块，一个普通相机可以变成一个具备实时结构化处理能力的智能安防摄像机，拥有强大的人脸抓拍和识别能力：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2万人内的完全本地人脸识别；支持本地特征提取后传云端，满足大于2万人的人脸识别场景。

此外，繁星模块通过其可以媲美云端的前端处理能力，正在把摄像机变成一个超级数据传感器。作为例子，阅面科技基于繁星－数据采集模块研发了一款智能客群分析摄像机——阅客。基于繁星的本地数据结构化能力，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，商家能实时掌握顾客属性和行为。

而从人机交互的角度来看，繁星－人机交互模块则能灵活运用于智能机器中。通过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正确响应。做到毫秒级检测及追踪速度，响应迅速，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。

强大的深度学习视觉处理算法、实时数据结构化处理、极低的功耗、支持多种数据输出接口、方便集成是，这些在赵京雷看来是优秀的嵌入式视觉产品必须达到的标准，只有如此、计算机视觉识别产品才能真正的进入大众的生活。

AI技术应用关键点——“定位”

阅面的行业定位是视觉智能化，为消费级以及民用产品提供基于深度学习的嵌入式视觉解决方案。为何定位视觉智能以及服务消费级和民用领域呢？

1）视觉智能将是离生活最近的地方

赵京雷的观点在采访中被反复提到：计算会发生在离摄像头最近的地方，发生在前端。 这也是最近行业比较火的边缘计算问题。前端在未来不仅要具有感知能力，也要具有很强的认知能力，个体化的认知将产生更加鲁棒的分布式AI系统，这才是智能化产品必须演变的方向。

赵京雷将机器对环境的感知分为三个层面，第一是本能层、第二是习得层、第三是专业层 ，本能层是孩子从生下来就具有的视觉能力，比如对人的感知和对空间的感知能力。习得层是大部分人靠后天不断学习能够掌握的，比如对文字和各种物品的识别。专业层是一些特定的专业人才具有的，比如通过医学图像判断病患情况。

阅面科技的技术定位在本能层，本能层的视觉能力是未来每一个消费和民用摄像头都需要具备的处理能力，未来不同层面的技术都扮演着不同角 色。 习得层的视觉能力在未来更多应该沉淀为公有云服务。而专业层的能力在未来应该沉淀为垂直视觉服务。所以当产品模块化后，接口接入就变得很简单，以前视频作为视频数据，现在还可以通过算法，加工成结构化的能力，直接给出技术的结果和方向，同时用户不需要考虑什么设备才能有更好的支持算法，例如使用繁星，载体的要求就很低了，有一个单片机就好，繁星就可以进行视觉处理。赵京雷如是说道。

2）瞄准行业，聚焦目标客户

据亿欧了解，阅面科技目前的产品随着标准化水平越来越高，集中服务的领域为消费电子、智能安全和智能商业等领域。

从行业角度来看，嵌入式视觉识别在自动驾驶领域投入甚多，阅面科技之所以进入到消费和民用领域，当时技术的难度不亚于自动驾驶场景的难度，赵京雷提到一方面是因为C端情结；另外一方面是由于基数比较大，生活圈是彼此相通的，衣食住行，社区，楼宇未来在数据打通的基础上，会有更大爆发潜力。

3）硬件是未来AI的载体

目前计算机视觉与硬件结合的常见场景就是通过摄像头作为载体。赵京雷认为， 摄像头是未来AI的一个超级入口 ，如果说语音语义的AI超级入口是智能音箱，那么人脸识别和视觉感应的超级载体就是摄像头。 摄像头角色正在发生改变，赵京雷认为摄像头将首先会变为认证设备和支付设备，第二阶段是数据采集设备，最后变成人机交互设备。

亿欧在了解阅面科技时，其中离不开的一个关键词是 嵌入式算法 ，它是指在本地进行实时环境感知、人机交互与决策控制。它不算是一个较新的概念，但是目前正在全面爆发。赵京雷在采访时始终表示人工智能有创业公司适合做的领域（例如前端以及和垂直行业深度结合），也有BAT级企业适合投入的方向（例如认知层的通用云服务），企业只有清楚自身的定位才会有更好的发展。接下来是边缘计算和嵌入式计算最有爆发力的一年，而视觉作为最典型的场景，将持续大面积商用。据了解，阅面科技下一步将于垂直行业产生更多合作。

【Q&A 采访小彩蛋】

1）

亿欧：客户问过最奇怪的关于人工智能的问题是什么？

赵京雷：人工智能的产品还是需要和客户业务结合，其实很多需求技术上还没有完全实现的。例如视觉可以识别人的各种各样的行为，能不能在广场上抓小偷。其实这种就比较难，需要为客户讲清楚目前在视觉方面哪些部分做得好，哪些还达不到。

2）

亿欧：新产品为何取名繁星？

赵京雷：之所以取名繁星，就是希望它像满天繁星一般遍布，运用到各种场景中，技术运用的越来越普遍。星星之火可以燎原，也希望阅面科技把AI识别这把火燃的更旺。

3）

亿欧：繁星系统的产品是AI芯片视觉模块化的，模块的具体含义是指？

赵京雷：首先模块的发展是必然的，如果芯片是未来底层计算的基础，那么真正满足场景的需求要和算法等结合起来，包含传感器和芯片处理能力。模块是一个直接可以使用的功能体，模块是构建智能设备的基础，通过降低AI的使用门槛，功能会变得越来越强大。

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