閱面攜手英特爾發布“繁星”的背后，是AI算法“端”和“云”之爭

隨著端算力的提升，云主要的作用一定會回歸它的本質，就是存儲。

今年11月，閱面科技與英特爾發布“繁星”系列產品，集成了傳感器、ISP，并在Intel Movidius芯片100 GIGA flops的算力幫助下集成了嵌入式深度學習視覺算法。

在這次發布會后不久，鎂客君和閱面科技CEO趙京雷就“繁星”背后的算法、以及未來端和云的發展聊了一番。

“繁星的一大特點是把高精度的人臉識別算法放到了端上。我們指的最高精度的模型，以前很多人認為這個只能部署在云上。”趙京雷總結道。

繁星AI智能芯片模塊

繁星模塊中的Intel Movidius AI芯片

算法再好只是調味料 終端產品必須降門檻

“此前深度學習模型在前端的部署，它的算力是無法達到要求的，但是要保證算法在端的運算性能，技術的門檻又會相對比較高。“趙京雷說，“做AI就要接受云的高成本和比較難預測的魯棒性，這在無形中大大提高了人工智能的使用門檻。”

閱面科技其實一直擁有識別精度高的人臉識別算法，在人臉檢測評測平臺FDDB與人臉識別公開測試集LFW數據測試中均獲世界第一。但算法再好，也只是調味料，體現價值的還是終端產品，所以閱面選擇和英特爾合作推出了“繁星”系列產品。

對效率的渴望造就計算機視覺

趙京雷說，“為了能夠讓算法在端上順利的去跑，閱面一直在累積底層技術，把深度學習模型做大量的底層優化。”

目前，閱面的人臉識別算法網絡層深僅為50層，與通常的網絡模型平均層深500層相比，在精度不變的情況下，閱面擁有著更小的計算資源與功耗需求。

“我們比較強的能力在于算法和應用層包括解決方案，但我們更看重硬件的銜接配合以及在應用層面形成的解決方案，能為行業帶來什么樣的價值。”

FDDB官方發布的人臉檢測技術曲線

端云爭未來 白癡端還是萬能云

十幾年前，云剛開始興起的時候，有種論調是人們以后的計算都在云端。比如筆記本、個人電腦都可以沒有CPU沒有內存，因為顯示器通過協議連上云端以后，就能通過算力解決使用問題。

上云曾經是所有企業都面臨的問題

“那種事情從來沒有變成現實，一個完全依賴于白癡終端的AI架構，肯定會失敗的。”趙京雷認為，目前在云端，提供AI服務的主要還是阿里、亞馬遜、騰訊這些大廠，另一些稍小的廠商像UCloud也正試水這一領域。他們提供的AI云服務主要有4個方向：

基礎算力設施服務，比如GPU云服務器、FPGA云服務器等；

AI環境服務，比如AI實驗室、AI訓練托管、深度學習等；

AI基礎認知服務，如人臉、文字、語音識別等；

AI應用層產品，如客服機器人等。

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端與云之爭

閱面希望云和端有不同的分工，比較合理的架構應該是端要具備很強的智能感知和基礎認知能力。

“必須要有認知能力，”趙京雷補充道，“比方說計算機視覺，視覺中檢測跟蹤一定是做到前端去的，因為要實時處理、高效低成本，所以要在前端最接近攝像頭的地方去做。而基礎認知層，比如說人臉識別以及很多其它識別，它一定也是做到前端去，因為很多情況下云端成本太昂貴，另外云端也是不可靠的。”

不僅是太昂貴與不可靠，除了應用層產品外，我們試著換種視角去思考未來的AI云服務，基礎算力設施一定會受終端AI芯片的崛起影響，到時候AI訓練托管及實驗室服務會在AI算法成熟后變得不重要，而AI基礎認知服務會變成成熟的大廠認知算法，這樣的話，最終會為云廠商捆綁AI從業者提供手段。

趙京雷說，“在未來，AI架構一定是分布的，只有分布體才可能誕生比較大的活力，換句話說，未來每個端都具備智能能力。”

端的智能化傾斜算力天平

“未來幾年前端還會具備學習能力，成為智能體，如果前端本身不具備認知能力，那這種智能體只能是在固定的單一大腦上進行進化，整個智能的進化周期會非常長。未來，我們把每個智能體分布出去，當全世界有上百萬、上千萬、上億甚至上百億的智能終端在前端自發采集數據進行智能運算的時候，整個智能的進化速度會非常非?？?rdquo;

“計算機視覺的未來一定在端的進化上面，而不是在云的統一大腦進化上面，閱面正在把他變成現實。”

圍繞端找產業入口 AI云服務將回歸本質

閱面認為計算機視覺主要有三波機會，第一個就是人臉識別，將人臉作為Face ID，會在人臉認證和出入口控制發揮非常重要的作用；第二個就是等到端具備足夠智能以后，視覺攝像頭會變成一種數據傳感器，會在很多領域發揮巨大的作用；第三就是當視覺具備智能能力以后，它會是未來人機交互的載體。

繁星系列產品應用領域

在繁星計劃開展后不久，基于AI智能硬件模塊的合作就會紛至沓來，比如金融、教育、醫療行業，以及幼兒園與中小學的AI安防建設等。

“在人臉識別的應用上，我們做安全控制，比如刷臉的登錄認證；另外一塊數據采集的話，目前我們主要在零售相關的行業，用視覺的新型傳感器捕捉人數、人流行為、屬性、軌跡等這些細節，基于繁星數據采集模塊研發的智能客群分析攝像機閱客就是為此打造的；第三方面我們用在各種各樣的智能體，包括機器人、IOT設備。我們希望通過這樣的端，把功耗、成本、門檻大大降下來以后，AI就能進入到千家萬戶，進入到生活的方方面面。”趙京雷說， “在經歷最開始的幾個典型應用場景，比如說金融安防以后，AI正在快速走向長尾化，進入各個生活領域，這些應用領域都有可能會誕生計算機視覺的典型應用和爆品。”

高度集成的繁星 AI芯片模塊

“云將來會起到時協調智能體的作用，比如說人臉識別整體特征下，怎么進行同步，數據的選擇、備份、存儲、搜索，而這些都是云應該去做的。”趙京雷說，“所以在未來，AI架構有很多的端，它可能會有一個邊緣云，協調某個局部或某個應用場景和所有的智能個體，而公有云則起到存儲的作用。“

閱面認為，隨著端算力的提升，云主要的作用一定會回歸它的本質，就是存儲。

在行業中探索入口的計算機視覺

結語

閱面科技作為在計算機視覺方面擁有影響力的企業，一舉一動都左右整個AI行業。鎂客君向趙京雷了解到，與英特爾的合作只是整個硬件平臺發展的開始。事實上，閱面的算法可以在DSP、VPU 等專用芯片上跑，也能在ARM Coretx-A7 甚至 A5 等通用 CPU 內核上跑。

閱面科技希望在未來能夠支撐海量視覺硬件產品，為行業賦能。

“芯片和應用層之間缺失的，一定會需要閱面這樣的廠商去銜接。”趙京雷說，“閱面推出硬件模塊，更多的還是希望將底層算法能力更加快速開放出去，讓大家更加快速的作出產品。”

伽利略曾經對著繁星說：“給我空間，時間以及對數，我就可以創造一個宇宙。”

我想，用創造性思維打造自己的事業，是每個先驅者都擁有的特質吧。

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