此次在苏州举办的2018全球人工智能产品应用博览会（简称：智博会）上阅面科技展示多款产品，
作为一家2015成立的初创AI公司，阅面科技（ReadSense）名声并不在外，甚至并不被很多科技圈人士所熟知。当然，名声是别人给的，但作为一家专注嵌入式AI视觉算法的公司，在技术实力上并不一般。
阅面的核心技术就是嵌入式视觉算法，
众所周知，嵌入式算法是指在本地进行实时环境感知、人机交互与决策控制，而不依赖网络和数据中心。对于嵌入式算法是整个计算机视觉算法中最难的一项，其对设备的功耗和计算资源均有高要求。既要保证本地化实时处理，又要尽可能合理配置资源，降低设备端功耗。而阅正是在视觉算法中应用了深度学习技术，以实现更好地实时动态性，从而满足多种场景化需求。
具体说来，阅面的嵌入式视觉重点关注设备端的计算能力，不需要依赖云端，可把算法嵌入到前端设备去运行，基于此即可实现低功耗和实时的本地化处理。但是，深度学习模型往往比较复杂。往往对设备硬件性能要求较高，采用这一模型的嵌入式视觉算法，如果在低端设备上运行，将对计算的实时动态性产生很大的挑战。为此，阅面特意在自家的嵌入式视觉方案里加入了一个嵌入式引擎，以实现几十倍的加速能力，从而解决了深度学习和低端设备之间的矛盾。省去合作企业为迎合深度学习技术而去升级硬件的成本。
比较典型的合作案例就是阅面科技与瑞芯微的合作，借助自身嵌入式底层优化的技术积累，将自家视觉算法 IP 集成至瑞芯微 RV1108 中，针对RV1108 CEVA XM4处理器优化定制CNN人脸检测，充分利用RV1108 DSP提供的强大计算能力，具有极高的鲁棒性，对光线变化，姿态变化，不同肤色，不同年龄的人体都有很好的适应性。拥有智能化前端运算能力。此外，阅面科技的算法 IP 拥有完整的算法矩阵，从人脸检测到人体检测，从追踪到识别，均能完美地在本地进行计算运行，不依赖计算机资源，功耗极低。
当然，阅面科技科技不仅仅只在视觉算法这种“软实力”上下功夫，还通过软硬结合向客户提供一体化的解决方案。比如向智能商业、智能楼宇、智能校园等民用领域，带来全方位AI安防解决方案。
比如面向新零售行业的智能客群分析摄像机：面向安防门禁系统的光年人脸识别摄像机等。
除了展示一些消费级的AI应用产品，阅面科技还展示了旗下一款AI视觉开发组件：繁星人脸识别模块。
繁星是结合阅面科技自家嵌入式深度学习算法和先进视觉计算专用芯片（就是采用 intel Movidius Myriad 2 VPU，之前爱板网评测一根intel 推出的Movidius神经计算棒(NCS)就包含此视觉计算单元,，想了解详细性能参数可查看：http://www.eeboard.com/evaluation/movidiusncs/2/）推出的一款内嵌视觉识别能力的计算模组。提供人脸检测追踪、人脸抓拍、人脸识别、属性分析等视觉识别功能。具有完全本地化计算，低功耗，性能强大，尺寸小等特点。
目前推出繁星AI视觉识别模块有两个版本，一个是搭载摄像头外设的FXSNR8005，有ISP和图像传感器可独立使用，一个协处理器版本FXCOP7006，无其它外设，可通过BT1120接入客户设备视频流，USB返回分析结果。
从官方给定参数和外观来看，不难看出，两者主要区别就是有没有摄像头的区别。其他具体规格参数都是一样的：38*38mm主板+38*38mm Sensor板，硬件接口：MIPI（输入），BT1120输入（可支持输出） USB2.0（输出结果数据） ，预留12C。
此次智博会上参展不止阅面科技一家AI视觉方案公司参展，还有如旷视科技（Face++）、海康威视等科技企业。每家在深度学习算法+机器视觉技术上都有自己独特的产品特点，不过涉及应用场景领域就那几个，未来除了在既有应用场景挖掘新的技术“深度”，也要通过寻找新的应用场景来拓展AI视觉技术应用的“广度”，像阅面科技科技着这样专注终端设备的嵌入式AI视觉识别方案的公司，更加容易做到到新应该用场景的落地。
原文链接：http://www.eeboard.com/news/ai-224/
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