ai兴起已有近10年,ai芯片问世也有数年。如今,业界的关注点逐渐转向市场普及,特别是产品量产与应用。不过,从智能门锁、智能家电、儿童智能产品,以及智能手机、平板电脑、门禁系统等下游市场来看,要想实现ai芯片快速普及,亟待解决功耗、传感器适配性、识别范围等问题。
2018年11月,耐能推出支付等级3d ai软硬件一体化解决方案
鉴于此,作为终端人工智能解决方案的领导厂商,耐能(kneron)力推“tiny ai”(轻量级人工智能)理念,将低功耗、小体积的npu与mcu整合,适配市场上各种主流的2d/3d传感器,满足2d/3d图像、语音等识别需求,其中人脸识别准确率达99.99%,为客户提供轻量级的终端ai解决方案。
针对3d ai领域,耐能推出支付等级3d ai软硬件一体化解决方案,支持结构光、tof、双目立体视觉等主流3d传感技术,进行面部、身体、物品等识别。通过结合2d图像分析识别与深度信息分析,不仅能提升识别精准度,消除被照片、视频、蜡像、3d打印模型等解锁的风险,还能更精准地识别物品、行为,并提供其他3d图像采集应用,在智能手机解锁、移动支付、智能门锁开锁等安全性要求极高的应用领域有着不俗表现。
值得一提的是,耐能3d ai解决方案包含一款独家开发、轻量级的3d面部识别解决方案,只要搭配入门的近红外线镜头和原有的rgb镜头,不需额外的双摄校准,就可提供精准的3d面部识别解锁、3d建模等应用,且适用于各种终端设备,有望抢占ai芯片快速普及的制高点。
功耗的游戏
能效与续航能力是消费者购买智能化设备时十分关注的问题,也极易影响使用体验。例如,空调等智能家电需要长期运行,耗电量直接决定着用户的使用成本;对智能手机、智能门锁、机器人等主要采用蓄电池的设备而言,续航能力不仅影响使用体验,更可能关乎生活、工作乃至安全。要解决这些问题,关键在于芯片的功耗。
2018年9月,耐能发布第二代npu ip
早在2018年9月,耐能便发布了第二代npu ip,该系列包括低功耗版kdp 320、标准版kdp 520、高效能版kdp 720等三大产品,整体效能相较于上一代产品大幅提升达3倍,峰值吞吐量高达5.8tops。
其中,依托kdp 520设计的芯片,支持语音、人脸、物品等多种识别,满足机器人、智能玩具等儿童智能产品对低功耗、高效能ai芯片的需求,特别是在语音交互、身份识别、跟随陪伴、物品识别、趣味教学、家长远程监护、儿童教育等领域,可对传统芯片进行降维攻击。
强大的传感器适配能力
ai芯片的效能不断升级,为传感效果的提高奠定了基础。不过,要想实现出色的传感效果,仍有待ai芯片与传感器进行良好适配。截至目前,多数ai芯片均对传感器的规格、性能要求较高,否则便无法达到预期效果,甚至无法适配。相比之下,耐能npu与入门级的传感器也可适配,降低了终端设备实现ai的门槛。
以智能门锁为例,受年龄增长、伤病等的影响,人的指纹可能出现变化或被磨损,进而无法被识别,使以指纹识别为主要卖点的现有智能锁存在明显的局限性。而受限于受限于传统芯片的计算能力和功耗表现,现有的2d人脸识别则很可能被照片、视频、蜡像、3d打印模型等破解,陷入安全性的瓶颈,始终无法大规模普及。
2018年10月,耐能携手奇景光电推出基于结构光技术的slimtm3d传感解决方案
基于此,耐能推出ai芯片+奇景光电3d 结构光的模组方案,通过专门的ai芯片对3d人脸数据进行高效识别处理,创新性地解决当前智能门锁市场对方便、安全、高效的使用需求,填补市场空白。
图像、语音识别互相融合
ai兴起之初,图像识别、语音识别俨然成了两个对立的阵营,不仅各有一批看好其前景的芯片厂商,在终端设备上也各有应用。前者如智能手机、门禁系统、视频监控摄像机,后者则如智能音箱、机器人。而今,源于用户需求的变化,越来越多厂商意识到,图像、语音等识别需求不可能割裂开来,而必须互相融合。
其中,最具代表性的莫过于智能家电。例如,早期的智能空调侧重于语音识别,即用户以语音控制空调的开启、关闭以及温度、湿度等的升降,但当用户的普通话不标准、声音嘈杂时,设备就可能接收到错误的指令,使相关功能大打折扣。而且,从手动按键到“喊话”,各项功能的实现仍依赖用户主动操作。若用户像忘记按开关一样忘记说“关闭空调”,仍然无法解决浪费电的痛点。
2018年10月,北京安博会,意向客户体验耐能人脸识别算法demo
相比之下,将图像识别、语音识别等ai功能相融合后,则可将两者的优势无缝衔接,从而全面解决各种痛点。同样以智能空调为例,借助图像识别功能,内置摄像头可识别室内有没有人,若用户已经离开,则自动关闭,从而避免电能浪费。
目前,耐能消费级别的ai芯片解决方案可赋予智能家电对人、物、场景的离线识别能力,在安全可靠的同时,让智能家电变得智能、灵性,大大拓展了智能家电的内容和服务场景,在智能空调、智能电视、智能冰箱等应用领域都有大量应用。
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