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人臉識別已經(jīng)成為人工智能技術(shù)的落地風(fēng)口之一，隨著人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的逐漸成熟，人臉識別的商業(yè)化落地開始加速，人臉支付、人臉門禁、刷臉考勤、刷臉登錄，越來越多的智能場景被解鎖。
宇泛人臉識別門禁產(chǎn)品天然采用的是邊緣計算的架構(gòu)方式，自內(nèi)嵌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的ARM芯片出現(xiàn)后，邊緣計算節(jié)點的計算能力有了質(zhì)的飛躍。同時，邊緣算法與AI算法相互結(jié)合，可以帶來更的隱私保護、更快的響應(yīng)速度和更大的帶寬可利用性，實現(xiàn)人臉識別門禁產(chǎn)品在性能、能耗、生產(chǎn)成本上的優(yōu)化。
在過去幾十年，人工智能一直在緩慢發(fā)展，期間出現(xiàn)過數(shù)次“指日可待”的發(fā)展黃金期，卻因算法不夠成熟失去了發(fā)展良機。近年來，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人類從算法層面解決了人工智能圖像領(lǐng)域度差的問題。解決了算法層面的難題后，如何實現(xiàn)人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用成為了人工智能領(lǐng)域面臨的又一重大挑戰(zhàn)。實際上，在人工智能產(chǎn)品硬件化和實際落地的過程中，芯片起著至關(guān)重要的作用。
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