阅面科技发布AI芯片视觉模块，携手Intel推动计算机视觉低门槛化

11月1日上午，阅面科技携手英特尔举行了“繁星”系列产品发布会。此次发布会以“繁星璀璨”为主题，阅面科技详细的介绍了其在人脸识别领域的技术优势，以及希望将AI视觉技术以更低门槛普及大众的愿景。为此，阅面科技推出了集成其人工智能算法的“繁星”系列视觉模块。

阅面科技CEO赵京雷

阅面科技(ReadSense)成立于2015年，是一家专注于深度学习和计算机视觉技术研发的人工智能公司，拥有全球顶尖的算法团队。总部在中国上海，并在美国以及中国广州、南京设有研发分部。团队成员来自阿里巴巴、百度以及卡内基梅隆等国内外知名大型企业。阅面科技创始人兼CEO赵京雷是上海交通大学人工智能博士，前阿里巴巴北京算法研究中心负责人，前WiseNut研发中心算法负责人，专注人工智能领域算法研究超过15年。

得益于自身强大的技术团队，也使得阅面科技在人脸识别技术上已经处于世界领先地位。

今年5月，根据人脸检测评测平台FDDB（全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集）公布的数据排名显示，来自中国的人工智能公司阅面科技在众多的优秀竞争者中拔得头筹，排名世界第一。

图中曲线越高，表示识别准确率越高（越接近100%）

今年6月，阅面科技在国际权威人脸识别公开测试集LFW上，以99.82%的识别精度排名世界第一。这也使得阅面科技成为了史上首个同时在FDDB与LFW上夺得世界第一的团队。

值得一提的是，阅面科技此次在LFW测试上夺冠，除了准确度最高之外，还是网络所用层数最少（速度快、资源消耗小），方差最小（稳定性高）的。

跨模态人脸识别引擎UniFace

随着人工智能行业的日益火爆，市场也正在逐渐转变，但是AI目前依旧存在着许多难以攻克技术难题与门槛，核心算法就是其中之一。

阅面科技通过不断在核心算法领域的深耕、探索，自主研发了业内首个跨模态人脸识别引擎UniFace。拥有跨模态与迁移学习能力的UniFace，彻底改变了目前产品的固有形态。

与目前主流算法不同的是，UniFace打破了不同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，做到真正以FaceID为连通的人脸识别体系。

阅面科技CEO赵京雷告诉芯智讯：“我们的算法不仅可以在服务器上跑，能在终端上的DSP、VPU等专用芯片上跑，也能在ARM Coretx-A7甚至A5等通用CPU内核上跑。我们通过模态转化网络，实现跨场景的人脸知识迁移，使得不同的场景能够复用海量数据训练的引擎。移动端模型的优化不能以大大损失模型精度为前提，未来为了方便部署以FaceID打通的人脸系统，移动端和云端将会具有同样的精度。我们在底层嵌入式端优化上有很深的积累，16bit的网络可以在LFW上达到99.82%精度，8bit网络可以做到99%以上精度，即便是1bit也可以做到95%以上精度。”

目前人工智能似乎还是有些“高大上”，这主要是由于算法的专用性以及承载它的硬件成本较高，阅面科技就是要打破这一局面，让深度学习算法通用化，将大量优化过的底层算法集成在低端的芯片上，满足智能硬件制造者功对芯片成本低、功耗低、能够实现动态计算的需求。让人工智能能够以更低门槛普及大众。

繁星AI芯片视觉模块

为了推动人机器视觉技术的低门槛化，让终端厂商能够更加的简单易用，阅面科技开创性地将UniFace集成为AI芯片视觉模块。

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，能从芯片端智能输出结构化数据。值得注意的是，该模块尺寸仅为38mm×38mm×1.6mm，非常的小巧。既可以作为独立AI摄像头嵌入到各种设备当中，也可以作为视觉协处理器，支持多种数据接口，真正能够做到即插即用、便捷高效。

繁星AI芯片视觉模块在本地集成了阅面科技强大的深度学习视觉处理算法，能实时进行数据结构化处理。同时，它拥有极低的功耗，本地深度学习处理功耗仅为0.5W，整体高峰功耗<2.5W。不仅如此，它还支持多种数据输出接口，方便集成。

据了解，繁星AI芯片视觉模块系列可搭载适用于不同场景的算法IP，目前主要有：繁星-人脸识别模块、繁星－数据采集模块、繁星－人机交互模块。

1、繁星－人脸识别模块

通过宽动态Sensor获取图像或视频流，分析图像或视频流中的人脸图像进行检测和识别，输出结构化数据，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，该模块还支持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。

2、繁星－数据采集模块

支持获取并分析图像或视频流中的人头和人脸信息，进行人数、人群属性以及轨迹分析。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繁星－数据采集模块研发的智能客群分析摄像机——阅客。

阅客

利用繁星的本地计算能力，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，商家能实时掌握顾客属性和行为。

3、繁星－人机交互模块

可支持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。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。

实际上，繁星AI芯片视觉模块既可以作为独立AI摄像头嵌入到各种设备中即插即用，也可以作为视觉协处理器。它支持外接视频输入以及结构化数据的实时输出。举例来讲，传统摄像机加入繁星AI芯片模块，就能摇身一变，成为一个拥有顶级视觉算法能力的智能AI相机。

“智能行业初期的发展必不可少的就是核心技术的推动前行，而阅面科技打破了传统、守旧的思想，将顶尖技术开放给行业合作伙伴，共同研发出更加优秀、智能的产品，这也是繁星系列推出的初衷。”赵京雷表示：“阅面科技希望繁星在未来能够支撑海量视觉硬件产品，为行业赋能。”

携手英特尔推动计算机视觉技术低门槛化

在发布会开场之时，阅面科技CEO赵京雷就表示，“我们的小目标就是希望让计算机视觉技术能够以低门槛进入大众生活。这个不仅仅是在应用上的低门槛，成本上的低门槛，同时在性能和体验上还需要足够的优良。”

对于阅面科技来说，其已拥有了强大的机器视觉算法，还需要有适合的芯片平台来承载。而在人工智能芯片领域，英特尔无疑是拥有着强大的优势。这也是阅面科技携手英特尔的一个重要原因。

阅面科技的繁星AI芯片视觉模块当中的VPU采用的就是英特尔旗下的Movidius（去年被英特尔收购）Myriad 2。

据了解，Myriad 2基于28纳米工艺，其拥有12个可编程的深度学习核心，可支持每秒3万亿次浮点运算，功耗不到0.5瓦。最大能够同时支持6个60帧 Full HD 视频内容输入。足见其性能非常强悍。

根据Movidius负责人Mansour Behrooz展示的数据来看，Movidius的VPU性能要远超于各种CPU、GPU和FPGA芯片，同时还能保持极低的功耗。

目前Movidius的VPU也被众多的厂商广泛应用。比如大疆无人机，海康威视的安防摄像头、大华安防摄像头、谷歌刚发布不久的Clips相机等。

此前，Movidius首席执行官Remi El-Ouazzane也曾表示：“ Movidius开创了一个全新级别的低成本、低功耗、高性能的处理器、软件和开发工具，这个平台可以使我们的客户实现如同人类视觉功能一样的视觉传感。”而英特尔对于Movidius的收购与整合，也为Movidius的战略性扩张、持续创新以及扩大市场领导地位提供了条件。”

Mansour Behrooz在会上也强调，Movidius的VPU是目前性价比最高的人工智能边缘计算平台。

“智能让生活更美好是阅面科技一贯的愿景，遵循这个信念，阅面科技的产品也不断在实时动态、低功耗和低成本等方面进行突破，Movidius的产品特性也正好与我们的需求相契合，我们相信通过我们与英特尔的合作，能够让智能技术以更低的门槛进入人类的日常生活。”赵京雷最后总结道。

作者：芯智讯-浪客剑

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