望潮科技独家采访阅面科技CEO赵京雷

 小区安防     |      2019-03-17 20:58

  在10月举办的安博会上,我们可以看到,除了海康、大华、宇视这种老牌安防巨头外,还包括商汤、旷世、云从、寒武纪等一众AI领域的新型玩家。

  此外,本次安博会还向我们透露出一个信号,即AI逐渐开始全面侵入安防市场。AI的飞速发展带来了强烈数据时代的质变,作为人工智能领域的分支,计算机视觉技术在安防市场的应用,也逐渐落地。

  阅面科技(ReadSense)是一家具有自主AI视觉识别技术的人工智能公司,主要专注于深度学习和嵌入式计算机视觉技术的研发,并通过芯片AI视觉赋能实现终端产品的智能化。

  近日,望潮科技独家采访阅面科技CEO赵京雷,与其共同探讨计算机视觉在安防领域的应用及未来的发展趋势。

  相比于云从、商汤、旷世等独角兽企业,2015年成立的阅面科技名声并不在外,但作为一家专心致力于研究嵌入式AI视觉算法的公司,其在技术实力上不一般。

  众所周知,嵌入式算法,是指在本地进行实时环境感知、人机交互与决策控制,而不依赖网络和数据中心。嵌入式算法是整个计算机视觉算法中最难的一项,其对设备的功耗和计算资源均有高要求。既要保证本地化实时处理,又要尽可能合理配置资源,降低设备端功耗。

  对此,阅面科技在视觉算法中应用了深度学习技术,以便实现更好地实时动态性,从而满足多种场景化需求。

  然而,深度学习模型往往比较复杂。其对设备硬件性能要求较高,采用这一模型的嵌入式视觉算法,如果在低端设备上运行,将对计算的实时动态性产生很大的挑战。

  为此,阅面科技基于独有XNetLite计算框架下的芯片嵌入式视觉识别技术,可实现针对ARM、VPU、DSP、NPU多架构芯片的快速移植和算法功能切换,实现端智能本地化高精度的人脸抓拍、人脸识别、人体捕捉、属性分析、行为识别等功能。

  并且,阅面科技还特意在自家的嵌入式视觉方案里加入了一个嵌入式引擎,以实现几十倍的加速能力,从而解决了深度学习和低端设备之间的矛盾。

  与此同时,阅面科技的算法IP还拥有完整的算法矩阵,从人脸检测到人体检测,从追踪到识别,均能完美地在本地进行计算运行,不依赖计算机资源,功耗极低。

  虽然,嵌入式视觉算法是阅面科技的核心的技术,但其核心竞争优势却不仅仅是算法。通过软硬结合,向客户提供一体化解决方案,才是其真正的核心优势。

  软,即阅面科技自主研发的嵌入式视觉算法;硬,则是指基于该算法而集成的繁星系列AI芯片。

  繁星系列AI芯片是阅面科技联手英特尔推出的一款内嵌视觉识别能力的计算模组。该芯片采用了英特尔Movidius Myriad 2 VPU,并结合阅面科技的自主研发的算法,其能够提供人脸检测追踪、人脸抓拍、人脸识别、属性分析等视觉识别功能。具有完全本地化计算,低功耗,性能强大,尺寸小等特点。

  前文所言,此次安博会,参展方有大大小小上千家企业,不管是巨头还是创企,都在争相布局。

  作为计算机视觉领域的分支,人脸识别技术在安防领域的应用有天然的优势。而以此技术起家的阅面科技,虽然主要的应用场景在金融、零售等方面。但在安防领域,其也势必不会缺席。

  据了解,在安博会上,阅面科技针对安防领域共推出了三款新产品,包括量子系列的人脸识别多用终端、繁星嵌入式AI模块8000系列以及教育、零售方面的整体解决方案。

  从软件到硬件,再到整套的解决方案,可以说,阅面科技可以为企业提供全套的服务。不过,目前阅面科技的产品在安防领域的商业落地主要集中在G端和B端,即公共安防和企业级方面的应用。

  不过,创始人赵京雷向望潮科技透露,虽然目前在企业级的应用多一点,但是明年将会有面向C端的产品出来。

  事实上,To C一直是AI领域想要集中落地的商用场景。然而,现阶段,不管是安防领域,还是其他领域,面向用户级的产品尚未出现爆发式的增长。

  “家用安防,今年还只是一个小的趋势,明年可能将迎来爆发点。”赵京雷说道。

  此前,赵京雷在采访中说过,之前的算法,更多的是来源于实验室,部署在大型的计算中心、云端,其需要很大的计算能力和功耗。这也是AI尚无法走进人们日常生活的原因之一。

  在这样的情况下,首先需要解决的,“是精度问题。”赵京雷对望潮科技说道,“同时,还需要让高精度的算法以相对较低的成本、较低的功耗运行在贴近生活的设备上。”

  当各种设备具备视觉能力之后,所有的摄像头将不再是影像采集设备,而成为了数据采集的设备。很多数据采集手段将被视觉代替,摄像头不仅是摄像机,会成为传感器。

  对此,赵京雷曾表示:不管是室内定位等问题,还是统计客流使用的WiFi探针技术等,在未来,全部会被视觉代替。

  现阶段,随着AI理论和底层算法技术的突破,低功耗、高性能的产品也逐渐被研发出来,这也使得从传统安防全面转型为AI安防成为可能。

  此外,安防企业若想抢占家用安防市场,所需要解决的,不仅仅是技术难题,还要“理解用户的需求”。

  对于在G端或B端的商业应用,企业所考虑的用户需求是单一的。但面对千家万户的C端,企业要知道,家庭安防真正的落脚点,在哪里。只有理解了用户的需求,才能快速抢占这片市场。