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人脸识别又慢又不安全?边缘算法了解一下

科技发展的车轮不停,青出于蓝胜于蓝的创新不断涌现。CBinsights 的一项数据预计,2019 年全球 IoT 市场预计达到 17000 亿美元,这意味着需要处理的数据将会疯狂的增长。数据处理需求激增不仅推动了云计算的发展,也刺激出了边缘计算的概念。目前,亚马逊、微软、Google等巨头先后有自己的边缘计算布局,该领域的新兴技术企业也开始涌现,灵至科技就是该领域的一颗新星。

成立于 2016 年 7 月的上海灵至科技是一家人工智能赋能企业,目前落地的产品线主要是围绕智慧生活场景,其他应用场景还包括汽车行业等。据灵至科技的总经理张克军介绍,公司的创始人苏剑波教授是国内智能机器人领域的权威人物,在该领域拥有数十年的行业积累。所以,其在技术研发和产品转化方面都有丰富的经验。灵至科技共拥有 20 余项的发明专利,并于去年获得泰颢资本领投的千万级 Pre-A 轮融资。

灵至科技的产品包括智能家居机器人和人脸识别门锁。“我们专注于打造生活中的平安社区,提供从门锁、门禁,闸机、小区内监控等一整套解决方案,包括相应的人脸识别,情绪识别,物品识别,手势识别的模块。”张克军说。其实,灵至科技自1998年就开始 AI 研究,已完成 5000 人人脸识别算法,7 种情绪识别算法,10 种意图识别算法,30 种物品识别算法的研究。值得一提的是,其计算机视觉识别 AI 技术,是基于灵至科技所拥有的基于自主边缘算法——灵巧边缘算法( LAF2.0 )开发的。

就如文章开头所描述那样,边缘计算正在受到关注。去年,在 Gartner 发布的“十大战略技术趋势”中,“边缘计算”首次出现。那么,什么是边缘计算?百度百科的解释是:指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。

张克军将这些专业的术语更形象地解释了一遍。“边缘算法是深度学习算法的一个分支。”他说。其特点就是:既有传统深度学习算法的高效识别能力,同时又避免了原有的深度学习算法占用资源大,不太容易落地等问题。“即以前需要下载、在大型服务器上完成的工作,现在本地嵌入式的平台上就能够完成工作。”他表示边缘计算实时性强,性价比高,对环境要求少,在无网络情况下也可以运行。

而基于自主研发的边缘算法的计算机视觉识别 AI 技术,则成为了灵至科技在技术上表现的优势,也让其产品与市面上大多视觉产品区分开来。

以人脸识别的门锁门禁产品为例。一般的人脸识别门锁产品的运行逻辑是:用户在门锁前拍张照片,然后照片通过网络的方式传到云端做识别,然后识别结果反馈给门锁,再开门。其实,这个过程需要耗费一定的时间。而且,在一些网络环境差的情况下,传统算法的过程会更加慢。“人脸图像采集后放在云端识别完再发回来,这样的过程同时也有安全隐患。”张克军补充说道。

通过边缘算法,灵至科技的产品可以将识别过程放在本地进行,这即节约了来回传输的时间,提升了效率,同时也提升了安全性,而且实现了低成本地实现复杂的算法。

尽管,目前市场是云计算的“天下”,但是张克军相信边缘计算未来的发展潜力。“边缘计算是未来的一个很大的发展方向。”他认为,边缘计算在很多场景下都可以大展身手,如汽车领域。众所周知,车的信息更新需要分秒必争,但是如果遇到了手机信号不好,网络环境差的情况,信息更新即会延迟,从而造成一定的安全隐患。

当然,处理在技术与应用上,灵至科技构建了自身独特的优势。在产品落地方面,其也有自己的故事。“灵至科技旨在为产品,传统产业插上人工智能的翅膀。所以,我们为很多产业提供接地气、可落地的赋能解决方案的过程中也积累了不同产业的经验。”他表示这些行业的实战经验都是非常珍贵的竞争力。此外,他补充表示,灵至科技整个团队的服务意识和快速响应的能力也是企业的特点。

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