此次在蘇州舉辦的2018全球人工智能產品應用博覽會（簡稱：智博會）上閱面科技展示多款產品，
作為一家2015成立的初創AI公司，閱面科技（ReadSense）名聲並不在外，甚至並不被很多科技圈人士所熟知。當然，名聲是別人給的，但作為一家專注嵌入式AI視覺算法的公司，在技術實力上並不一般。
閱面的核心技術就是嵌入式視覺算法，
眾所周知，嵌入式算法是指在本地進行實時環境感知、人機交互與決策控制，而不依賴網絡和數據中心。對於嵌入式算法是整個計算機視覺算法中最難的一項，其對設備的功耗和計算資源均有高要求。既要保證本地化實時處理，又要儘可能合理配置資源，降低設備端功耗。而閱正是在視覺算法中應用了深度學習技術，以實現更好地實時動態性，從而滿足多種場景化需求。
具體說來，閱面的嵌入式視覺重點關注設備端的計算能力，不需要依賴雲端，可把算法嵌入到前端設備去運行，基於此即可實現低功耗和實時的本地化處理。但是，深度學習模型往往比較複雜。往往對設備硬件性能要求較高，採用這一模型的嵌入式視覺算法，如果在低端設備上運行，將對計算的實時動態性產生很大的挑戰。為此，閱面特意在自家的嵌入式視覺方案里加入了一個嵌入式引擎，以實現幾十倍的加速能力，從而解決了深度學習和低端設備之間的矛盾。省去合作企業為迎合深度學習技術而去升級硬件的成本。
比較典型的合作案例就是閱面科技與瑞芯微的合作，藉助自身嵌入式底層優化的技術積累，將自家視覺算法 IP 集成至瑞芯微 RV1108 中，針對RV1108 CEVA XM4處理器優化定製CNN人臉檢測，充分利用RV1108 DSP提供的強大計算能力，具有極高的魯棒性，對光線變化，姿態變化，不同膚色，不同年齡的人體都有很好的適應性。擁有智能化前端運算能力。此外，閱面科技的算法 IP 擁有完整的算法矩陣，從人臉檢測到人體檢測，從追蹤到識別，均能完美地在本地進行計算運行，不依賴計算機資源，功耗極低。
當然，閱面科技科技不僅僅只在視覺算法這種“軟實力”上下功夫，還通過軟硬結合向客戶提供一體化的解決方案。比如向智能商業、智能樓宇、智能校園等民用領域，帶來全方位AI安防解決方案。
比如面向新零售行業的智能客群分析攝像機：面向安防門禁系統的光年人臉識別攝像機等。
除了展示一些消費級的AI應用產品，閱面科技還展示了旗下一款AI視覺開發組件：繁星人臉識別模塊。
繁星是結合閱面科技自家嵌入式深度學習算法和先進視覺計算專用芯片（就是採用 intel Movidius Myriad 2 VPU，之前愛板網評測一根intel 推出的Movidius神經計算棒(NCS)就包含此視覺計算單元,，想了解詳細性能參數可查看：http://www.eeboard.com/evaluation/movidiusncs/2/）推出的一款內嵌視覺識別能力的計算模組。提供人臉檢測追蹤、人臉抓拍、人臉識別、屬性分析等視覺識別功能。具有完全本地化計算，低功耗，性能強大，尺寸小等特點。
目前推出繁星AI視覺識別模塊有兩個版本，一個是搭載攝像頭外設的FXSNR8005，有ISP和圖像傳感器可獨立使用，一個協處理器版本FXCOP7006，無其它外設，可通過BT1120接入客戶設備視頻流，USB返回分析結果。
從官方給定參數和外觀來看，不難看出，兩者主要區別就是有沒有攝像頭的區別。其他具體規格參數都是一樣的：38*38mm主板+38*38mm Sensor板，硬件接口：MIPI（輸入），BT1120輸入（可支持輸出） USB2.0（輸出結果數據） ，預留12C。
此次智博會上參展不止閱面科技一家AI視覺方案公司參展，還有如曠視科技（Face++）、海康威視等科技企業。每家在深度學習算法+機器視覺技術上都有自己獨特的產品特點，不過涉及應用場景領域就那幾個，未來除了在既有應用場景挖掘新的技術“深度”，也要通過尋找新的應用場景來拓展AI視覺技術應用的“廣度”，像閱面科技科技著這樣專注終端設備的嵌入式AI視覺識別方案的公司，更加容易做到到新應該用場景的落地。
原文鏈接：http://www.eeboard.com/news/ai-224/
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