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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(hù)、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。
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。
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。
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