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获天使轮融资 他将人脸识别系统做到烟盒大 减80%成本识别误差1%以内

铅笔道2019-01-09 13:25:11

人人智能创始人王海增


| 铅笔道 记者 刘金策


导语


王海增说,自己选择在人脸识别领域创业的原因很简单,整个人工智能领域,只有人脸识别在特定条件下可以达到95%以上的准确度,具备商业化的可能。


他的人人智能一直在做的,便是用识别模组方式降低人脸识别解决方案的生产成本,让厂家能够用解决方案生产出更多的人脸识别产品。


与传统的云端解决方案不同,人人智能采用的识别模组方式,将整个人脸识别系统模块到了烟盒大小的板子里,该解决方案支持外接摄像机从视频流检测和载取人脸照片等功能,可以不依靠任何后端网络实现人脸识别、黑名单俘获,并且可以存储 100 万张人脸照片记录。整个模块的成本比传统方案减少了 80% 的成本。


目前,解决方案已经研发完成,计划今年6月正式推出。



:王海增承诺文中数据无误,为其真实性负责,铅笔道已备份录音速记,为内容客观性背书。

联发科带来的启发


爱因斯坦发现了相对论,知道原子能存在巨大的能量,这是技术创新;奥本海默主持了美国的曼哈顿计划,克服极其多的产品工程障碍,制造出原子弹,这是产品创新。


王海增喜欢用这两个例子说明自己正在做的事情。在他看来,技术并不等于产品,自己要做的,就是克服人脸识别技术在实际应用上的诸多困难,制造出更多的应用产品。


至于为什么选择人脸识别方向,他的回答很简单,做了视频十几年,整个视频人工智能领域,只有人脸识别这个细分领域在特定条件下能达到95%以上的准确度,具备商业化的可能


当时,市面上有三种典型的人脸识别解决方案:一是最普遍的云端方案,将人脸数据上传至服务器进行识别;第二种是人脸工控机、FPGA板方案;第三种则是将人脸识别算法直接集成到芯片中,不管是研发新的专用芯片还是采用已有ARM


前两种方案成本较高,而芯片嵌入式方案虽然最符合王海增的理想,但人工智能的市场成熟度普遍不高,还不足以支撑芯片的销量。


他借鉴了当年联发科在手机领域的做法,他们把手机做成模块化的机芯,别的手机厂商拿着模块可以自由组合,快速生产出不同的手机


他想在人脸识别领域采用类似的做法:将人工智能算法和芯片组成一个嵌入式硬件模块,硬件生产厂商可以直接应用这个模块或者说机芯来生产产品。为此,他在2015年成立人人智能,带着一帮工程师出身的老朋友开始了创业。


他们将算法和芯片用前置工控机的形态集成到一个厚字典大小的盒子里,然后生产出可以应用在具体场景下的人脸识别产品。


那段时间里,团队与国内一些企事业单位达成合作,为其提供这样的产品,比如机场和火车站的如人脸识别对比仪、人脸识别闸机、人脸识别安全门等设备。


这段时间的人人智能,更像一个制造公司,而不像一个科技公司。公司除了要负责产品的生产和安装,还要为售后的用户支持和服务。工智能毕竟是一个新产品。


成立后的近1年时间里,人人智能在全国铺了数百台类似的设备,虽然客单价在万元甚至十万元以上,王海增却有些发愁,每台设备都要公司抽调一定的人力成本来服务,公司的精力有限,服务的客户数量有限。必须想办法缩短服务周期,快速占领更多的市场。

烟盒大小的机芯


去年开始,人人智能与ARM的人工智能团队达成合作,尝试利用ARM架构的芯片,进一步减小模块的体积。


团队在ARM芯片中加入智能特性。此前ARM芯片实现人机交互大多采用键盘或者声音输入,自己通过摄像头增加一个人脸输入方式,ARM架构的芯片便能具备人脸识别的功能。


为保证人脸识别真实性,团队采用双目摄像头方案做立体人脸识别。两个摄像机可以分析人脸的立体信息,进而判断这是不是一个立体的人脸。


此外,考虑到最后产品应用是面临的环境复杂性,团队为模块添加了LED补光模块,保证机器识别时的准确性。


一年的研发之后,借助 ARM 在芯片和算法上的快速发展,人人智能成功的将整个识别系统模块到了烟盒大小的板子里,不依靠任何后端网络就能实现人脸识别、黑白名单分析,并且可以存储 100 万张人脸照片记录。


另外,整个模块的BOM成本比传统方案节省了 80% 的成本。硬件厂商可以将其作为核心元件,稍作调整之后生产出自己的产品,以适应不同应用场景的需要。


目前,该核心模块已经研发完成,计划今年6月正式发布。应用该解决方案的产品,可以在不到1秒之内完成人脸检测和比对处理,识别误差控制在1%以内。以门禁产品为例,从看到一个人脸,对比,然后完成开门之类的关联工作,人基本感觉不到这种停留和阻滞。


今年下半年,团队计划寻找更多的硬件合作伙伴,以利用这种机芯制造出更多的人脸识别产品。现在,团队已经开始与一些门禁厂商合作。


现阶段,人人智能除了在研发这一核心模块外,也面向B端用户提供人脸识别相关产品服务,其中包括金融、安防领域的专业客户以及企业、园区、楼宇等商业用户。


编辑         校对  褚琳冰


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