如何簡單低成本地打造人臉識別產品?百度新硬體帶來答案

自深度學習概念提出以來，人工智慧技術在過去的十多年中有了飛速發展，甚至呈現出成為有生之年技術革命的趨勢。

 

現在還存在著種種門檻，把想要將人工智慧落到實際應用的企業或政府攔在門外：不僅購買硬體的成本高居不下，軟體二次開發、完成部署的難度也非一般。這並不符合人們對普及型技術的要求，它應該易於學習使用，且投入和維護成本都不高。

 

 

實際上，人工智慧距離大規模應用就差臨門一腳。需要有人工智慧企業挺身而出，在為其他企業提供強有力技術支持的同時，降低在各環節的使用成本。就在這個背景下，百度大腦開放平臺於4月16日帶來了新一代視覺硬體「度目」系列產品。

 

為市場需求而生的度目

 

在百度大腦開放日人臉識別硬體新品線上發布會上，百度大腦開放平臺發布了四款度目硬體：人臉應用套件H1、AI鏡頭模組C1、視頻分析盒子B1、人臉抓拍機VH-01。

 

雖然這幾款硬體產品在形態和應用場景上重疊度不高，卻都是基於同一個理念打造：高靈活度、高易用性、高性價比。使用基於百度AI技術的人臉識別硬體這件事，能夠因其而變得前所未有的簡單。

 

1、人臉應用套件H1

 

顧名思義，這是用於人臉識別應用場景的開發套件。手機大小透明亞克力板盒子內，提供了海思3516DV300晶片、2GB內存8GB存儲、有線無線網絡、雙索尼RGB+IR傳感器、HDMI和USB等輸入輸出接口。硬體規格完整強大，拓展能力豐富甚至還有帶觸屏版本。

 

 

軟體層面則繼承了百度人工智慧的技術精華，內置基於Linux系統+Qt界面的軟體和人臉識別算法，最大支持20萬人臉數據底庫，可以實現25幀/秒的雙模並行人臉活體檢測，端到端耗時則可以控制在150ms內。

 

這個開發套件在軟硬體上都不含糊，就是源自百度希望大幅簡化人臉識別設備研發流程的願景。以門禁閘機為例，原本的九個環節流程可以縮減至四個，最核心硬體部分的研發成本和時間都能減少。如果極限一點，甚至可以用預設的UI和應用直接投入生產環境。

 

百度也提供了相當大的自由，想要定製的客戶可以完全將套件原有外殼和模塊布局更換，嵌入到目標設備的過程不受限制。也能對內置系統的所有業務進行二次開發，從最基礎的UI圖標到底層的算法和邏輯，都可進行修改。

 

2、AI鏡頭模組C1

 

度目AI鏡頭模組C1是一個僅有口紅大小的模組，卻包含了完整的硬體：和人臉應用套件H1同款CPU、存儲和傳感器，體積縮小至幾分之一算力卻旗鼓相當。軟體上則是提供了包含駕駛行為分析的人臉識別算法，能標準JSON格式輸出數據，也支持免驅對接。

 

這款產品五臟俱全，也是希望幫助客戶簡化研發過程和成本。內置預設程序同樣可以直接投入使用，物理安裝靈活便捷減少了外部投入：由於已經有強大的軟硬體，可以配備更加廉價的主板設備。

 

百度大腦希望度目AI鏡頭模組C1能幫助網約車、計程車等營運車輛以更安全的方式行駛：隱藏式安裝到後視鏡、A柱或是車機主控之後，能對駕駛員行為進行實時監控，打電話、抽菸、進食、睜眼閉眼等動作都能準確識別。

 

3、視頻分析盒子B1

 

視頻分析盒子B1用於視頻監控領域，這是僅有路由器大小的視頻分析盒子，卻同樣有齊全的接口和功能。支持4~8路1080p輸入、30人同屏抓拍、視頻流下人員識別、1:1或1:N檢索等，在多人場景下能起到跟蹤人員流動，管控關鍵角色進出的作用。

 

開發者說，這款產品的誕生源自於客戶想要更簡單更小巧的視頻監控硬體部署，它的確做到了無礙觀瞻的物理尺寸，同時功能上也能滿足當前主流監控需求。和上面的"兄弟"一樣，視頻分析盒子B1也支持HTTP訪問、可視化配置、二次開發在內的拓展能力。

 

4、人臉抓拍機VH-01

 

最後登場的人臉抓拍機VH-01定位於多功能室內監控，軟硬體規格上同樣是強大且開放。支持高清HDR畫面獲取，也支持逆光、低光照、光線變化等場景抓拍，人臉去重、檢測追蹤、30人同屏和區域設置都不在話下，想要更好的畫面也能自己換鏡頭。

 

簡單易用的基礎上，人臉抓拍機VH-01支持接入包括百度大腦雲服務，或是私有化離線在內的多種部署方式，可輕鬆用於商場客群分析等場景。百度還提供了雲端固件升級這樣的能力，即時推送最新的人臉識別能力。

 

不難看出，百度大腦在很好地聚焦於生產環境中的人臉識別需求，並且滿足了小型化、易於使用、持續服務的需求。每款產品都不是孤立的硬體，而是整合了百度人臉識別算法、中間層軟體以及具體應用的SaaS服務，可以想像在市場中極具競爭力。

 

除了簡單使用、擁有強大能力，度目硬體在價格上也頗具誠意：人臉應用套件H1 699元、AI鏡頭模組C1 399元、視頻分析盒子B1 2999元、人臉抓拍機VH-0 999元。百度還表示這僅是零售價格，批量採購有可能更低廉。

 

從發布會直播觀眾踴躍提問並表現出購買意向的在線反饋來看，度目從採購成本、應用成本、維護成本等多個角度降低了應用AI人臉識別的門檻。

 

更「不可思議」的是，度目做的變革不僅僅是硬體本身，人臉識別以及更廣泛的人工智慧應用將受到潛移默化的影響。

 

研發人工智慧硬體不再難

 

往更高的層面去說，無論是從人工智慧發展趨勢，還是實際生產中瞄準的商用客戶群體而言，度目硬體都把握住了最關鍵的兩個點。同時實現了軟硬體高度整合，降低人工智慧商用門檻兩個目的。

 

1、整合的優勢

 

科技產品的普及化應用，總是離不開整合。電腦從最初的大型機，到整合了大部分硬體的臺式機和筆記本，多少中小單位和個人有了生產力的飛躍；手機一再小型化並整合PDA、遊戲機等產品功能，直接造就了全民普及網際網路的結果。

 

人工智慧的落地也在重複這一過程：過去推出的硬體、軟體方案，都需要再花費大量額外成本進行調優，門檻高高在上少有新角色進入。如果能夠為產業鏈下遊提前整合好軟硬體，並提供足夠有力的算法和應用支持，那麼做人工智慧產品可能會非常簡單。

 

百度現在推出的度目產品就是在整合：直接在硬體中做好了軟體和算法的調優，下遊廠商甚至連二次開發都可以省去，調參就能投入生產環境。更可怕的是，軟體算法都是永久授權，百度大腦團隊還提供免費升級，連後續改進都給安排好了。

 

根據發布會給到的信息，度目還會做離線語音識別、戴口罩人臉識別等更新，就像上面所言，已經具有完整SaaS平臺應有的特性。我們可以想像，在官方預設場景之外，度目硬體可以進入更多需要人臉識別的場景，而這都是基於同一套平臺開發而來。

 

2、降低人工智慧商用門檻

 

度目硬體的產品力足夠強大，距離實際應用只差最後一公裡：成本。

性能強悍卻定價高昂的硬體產品，在市場上始終是空中樓閣，想要做大規模鋪開的人臉識別硬體開發團隊，使用高成本硬體的可能性並不大，所有人都希望儘可能降低商業風險。

 

因此，度目這樣高度整合的產品卻不比純粹賣硬體的競品貴上多少，對於想要進入人臉識別服務或應用這一技術的團隊都是利好。風險因成本而一同降低之後，更多團隊可以在之前沒想過的方向試錯，這也意味著市場也能變得更為多樣。

 

 

其實在移動領域，人臉識別已經用於相當多場景，但它並沒有進入如支付這樣對精度和安全性有較高要求的場景。究其原因，一方面手機現有圖象識別較為單薄，而要讓圖象識別立體化就要付出額外成本投入硬體。

 

整個產業都在等待能夠打破成本僵局的產品可以出現。如今度目硬體已來，有足夠讓人滿意的規格，也有背靠百度大腦人工智慧團隊帶來的軟體和算法支持，而且價格也足夠有吸引力。

 

四款度目硬體在發布會中的演示，正是精準定位到了稀鬆平常但需要人臉識別助力的場景：單位門禁快速精準識別；駕駛員狀態監控，提前預防潛在的危險駕駛；人員管控不影響出入又不錯過管控；商場人員監測了解用戶心理。

 

多方面成本帶著門檻一同降低，人工智慧普及的道路或許就能由此拉開。

 

人工智慧普及之路的開啟

 

通過人臉這個最基礎又普遍存在的標誌物，對人或人群進行管理的概念已經提出了很多年，但實際大規模應用也不過是近十年。通過肉眼識別的成本實在太高，而且還存在多種不可控因素，最可靠的還是通過計算能力、準確性以及成本都能控制的計算機進行管理。

 

人臉識別技術的誕生多少受到需求端驅動，在不斷的試圖教會計算機理解什麼是人臉的過程中有過很多辦法，不過最有效的還是基於深度學習的人工智慧。學習多張人臉數據，然後得到人臉是什麼的模型，最後對採集樣本對比分析，這就是我們常見的人臉識別。

 

人臉識別從概念到技術已經逐漸豐滿，如今只差實際應用的臨門一腳。識別得好的設備往往又貴又大，識別得快的雖然小巧但精度有限。只有解決了如何又快又好地完成識別的問題，人臉識別就能真正成為廣泛普及應用的技術。

 

 

曾被無數人暢想的智慧城市也是如此，它需要有堪用且成本低廉的相應方案來支撐。僅僅以用於監控的人臉識別為例，最初需要的是攝像頭和相應的傳輸採集設備，之後加上用於識別的硬體，採購、部署、維護的成本都與之水漲船高。

 

想要實現人工智慧加持的智慧城市，就需要避免成本上的二次開銷，實際應用單位、服務商背負的成本都不是空談。百度大腦開放平臺的度目產品系列具有高靈活度、高易用性、高性價比特點，實際上就是給實現落地的人提供了最有力的武器。

 

既然彈藥已經到位，我們可以想像打造智慧場所、智慧城市乃至智慧國家的畫卷正在展開。百度早早布局人工智慧的價值也正是在這裡：提前入局獲得市場規模和領先地位，就能在新領域重建一個百度。

 

人工智慧還可以講出怎樣的故事？一切值的期待。