人工智能时代，人人智能想要打造基于ARM的微软帝国。它们的底气来自于业界首创的ARM前端智能机芯，来自于独树一帜的首款双目摄像头，亦来自于人脸识别为入口的人机交互的未来。
作者｜硅谷加先生
编辑｜小鱼
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“每一个时代，芯片和系统都是一一对应的，正如英特尔+微软的组合造就了PC的繁荣，”人人智能创始人兼CEO王海增在接受Xtecher采访时表示，“未来人工智能的时代，ARM（知名芯片公司）的前端智能也应该有一个相对应的软件。这是人人智能‘立地’的战略体现。”
产品已落地。6月29日，人人智能发布人脸识别“智能机芯”模块，该模块基于ARM芯片研发，可以嵌入到智能摄像头等各种终端上面，使这些硬件产品获得人脸识别功能。目前“智能机芯”已经实现量产。
据了解，人人智能这次发布的“智能机芯”，其中集成了人工智能操作系统FaceOS。系统方面，FaceOS内集成了加速功能，基于ARM NEON加速引擎、Mail GPU加速、Linux Core 裁剪加速、Perfblas 数学加速运算库、CNN 神经网络压缩、人脸识别算法优化等。
人人智能是一家什么样的公司？
早在2016年8月，尚在北京的人人智能CEO王海增接到国家安全部的电话，要求公司在最快时间派工程师到杭州去，十万火急。
彼时，王海增已是安全领域近20年的老兵，经验丰富的他本能地派出精兵强将，当天前往。一路披星戴月，人人智能的工程师们却早已习惯，作为国内少有的与公共安全深度接触的人工智能公司，这样的差旅已经屡见不鲜。
不出王海增所料，公司在戒备森严的G20现场，肩负起峰会核心区的人工智能安保工作。历经几天不眠不休地工作与克服种种困难，人人智能成为人工智能市场上不多的担此重任的公司之一。
人人智能团队
G20的故事，只是体现人人智能竞争力一个方面。王海增介绍，公司的应用产品已经覆盖了人脸识别的多个领域。安全领域有新疆和首都的人员证件比对查验；金融领域有银行贵宾免卡身份识别和小微贷款公司人员证件查验；企业应用领域有公司的全国数据中心人脸门禁项目。而立足于前端智能领域的模块化智能芯的嵌入式智能硬件模组，可以让人脸识别的产品节省80%成本，缩短研发周期6个月。
2017年大火的“人脸识别”，让人们在最重要的安全领域看到了未来。一时，市场上群雄并起、百家争鸣。但对人人智能来说，这还只是这一突破性技术的牛刀小试。坐拥前端智能首款机芯和刚刚发布的首创式双目摄像头，公司已在人工智能领域别具一格。未来，它对人脸识别的规划还有更大的野心。
2017年，经过数年的搏杀，云计算领域格局已经逐步形成。不管是本土的腾讯云还是阿里云，抑或外来的微软云和亚马逊云，都已凭借自身的实力在行业中占有一席之地。但另一方面，英特尔、华为、ARM亦开始尝试将云端植入到本地，在靠近用户和信息的来源端采集数据和进行计算。通过前端智能本地化的处理分析能力，加速工作的效率和计算的速度。
而人工智能的加入，更是在这个处于风口浪尖的领域掀起了革命的巨浪。
而浪潮之中不可避免的，是美丽而虚幻的泡沫。事实上，现在想象的人工智能场景，往往很难真正实现。对此，王海增坦言，任何一个时代的拐点，在产业初期都会经历不大不小的泡沫：通讯时代的诺基亚、摩托罗拉、爱立信们如是，互联网时代的IBM、微软、雅虎们亦如是。
为了避免这样的泡沫，人人智能选择了从技术落地的层面反推人工智能的道路：什么样的人工智能产品，能结合来自华为、中星微、联想、三星等团队成员在安全领域的深厚积淀，带来丰富的应用场景和优良的用户体验呢？
答案呼之欲出：机芯。
通过软件加硬件的结合，解决人工智能最底层计算问题。移动设备的前端，在GPU芯片已经完善的基础上，通过基于芯片的底层软件，把人工智能在前端开发出来，从而达到与英伟达一样同时设计软硬件的效果。
而机芯的核心在于，精准的算法和强大的芯片。
华为工作8年，先后辗转中星微电子和中科院，深耕安全领域的王海增对人工智能时代的算法有着自己的理解。他将算法的创新分为几种：实验室级别的算法成功率在50%以下，这个阶段只适用于学术研究；娱乐级别的算法成功率在50%~80%，其较低的识别精度和风险的要求刚刚可以在自拍和声音仿真中应用；消费级的算法精度在80%~95%之间，可以通过人脸考勤机等方式商业化，但过多的场景限制和较低的识别精度让市场不温不火。
人脸识别在人工智能时代突飞猛进的核心在于商业级精度算法的产生，高达95%~99.9%的精度已经能满足如公安人脸布控、摄像头人脸随机识别等安全场景。而人人智能的算法，剑指十万甚至百万分之一出错率的金融级安全，以识别绝大多数的双胞胎为目标，突破人脸算法的新瓶颈。
人人智能CEO王海增沉浸安全领域近20年
除了算法之外，人人智能的机芯亦依托于知名芯片公司ARM的宏观布局。
几乎不生产芯片的ARM创造了世界上应用最广泛的芯片技术，通过将芯片设计开放授权给合作伙伴，ARM的架构产品已经达到1000亿颗，覆盖世界超过95%的智能手机和平板电脑。Atmel、Broadcom、CirrusLogic、Qualcomm、富士通、英特尔、IBM、英飞凌科技、任天堂、三星电子、Sharp、STMicroelectronics、德州仪器和VLSI等主要芯片公司均拥有各个不同形式的ARM授权。
人工智能时代，被日本软银于320亿美金收购的ARM野心昭然若揭：让未来的所有设备、硬件都能运行在ARM的芯片智能技术上，为此，ARM特地在2017年3月发布下一代的人工智能架构DynamIQ，通过对CPU和系统两方面进行提升，将市面上性能最好的芯片的AI能力再“提升50倍”。
基于此，人人智能与ARM的人工智能团队积极地展开深度合作，通过利用ARM架构的芯片，以及算法上的快速精准，人人智能已经实现了将整个识别系统模体积块进一步减小，并可以不依靠任何后端网络就能实现人脸识别，进行黑白名单分析。
强大的算法和剽悍的芯片，是人人智能足以有底气产出业界第一款智能机芯的重要原因。与传统的云端解决方案不同，人人智能采用本地化的识别模组方式，其强大的处理能力能够让产品节省80%的成本，研发周期缩短到6~12个月。
人人智能努力要做的便是，用识别模组方式降低人脸识别解决方案的生产成本，让厂家能够用解决方案生产出更多的人脸识别产品。
除了机芯之外，刚刚发布的双目摄像头，也是人人智能傲视行业的首创之举。王海增认为，对比安防领域的传统设备，双目摄像头的革新主要在三个方面：
首先，宽动态摄像头能识别脸部光线和阴影的变化，进行更深度的分析。而现有摄像头无法在各种光线变化下进行数据采集。传统的单目摄像头只能拍摄一个平面，无法就光线和角度进行优化。
第二，有效解决人体伪造的问题。基于传统的单目摄像头人脸识别方案，几张照片就可以骗过95%的考勤门禁系统。哪怕个别机器要求眨眼动嘴的面部表情，也可以用人体照片合成来骗过机器人。而人人智能的双目摄像头，可以通过三维成像精准判断人脸深度信息，从而清晰地了解平面与三维的差别。王海增笑言，“除非你的人体面具做到高度仿真，自己几乎无法分辨，否则只要和本人有差异，双目可见光人脸算法就能认出你来。”
第三，突破本身算法上的限制。双目摄像头涉及到人脸识别算法以外的双目立体算法。表情的检测和立体的深度也需要双目摄像头和它的立体算法先来判断人脸的深度信息，从而带来未来的更多体感功能。这样一旦照片与真人有冲突，人脸算法就能首先分辨。
人人智能打造的人脸识别首款双目摄像头
在安防领域，双目摄像头可以解决安防人员短缺以及成本高的痛点。
最新数据显示，中国流动人口规模达到2 .47亿人，占总人口18%。流动迁移人口在2020年前将每年增长600万~700万人。而与之相对的警察人数却没有什么变化，这无形中极大增加了整个公安系统的成本。
王海增告诉Xtecher，“一个检查人员的一年成本，算上五险一金，可能要达到10万人民币左右。由于心理和生理上的双重疲劳，人工检查准确度往往维持在百分之六七十左右。而造价仅仅是人力一年成本五分之一到十分之一的机器，却能达到98%、99%的准确度，这将真正解放这个行业。”
王海增认为，未来人脸识别的发展将会有两个方向，分别算是“顶天”和“立地”。
所谓“顶天”，是指技术的再上一层楼，把人脸识别的精度从商业级（95~99%）发展到未来的金融级（99.999%)。所谓“立地”，是指人脸识别要产业化接地气，落地出更多具体的场景化的产品。
针对于“顶天”，他强调，“当前产业现状是，人脸识别借助深度学习技术的出现，想要突破到新的算法还不现实，想要产业化落地却还没有较好的产品出现。”
相比于追求可望不可即的“顶天”，人人智能决心扎扎实实地“立地”，通过大批量的机芯生产与应用场景，辅助以深度学习算法，用机芯和双目摄像头引领公司的未来。
这个战略的背后，是王海增提到的常常与摩尔定律相提并论的梅特卡夫定律(Metcalfe's Law)：智能技术只有大规模触及用户，才能被其感受到真正的价值，因此产品网络的价值与网络规模的平方成正比。如果说摩尔定律是信息科学的发展规律，那么梅特卡夫定律就是网络技术发展规律。
针对生产和应用，王海增坦言，技术并不等同于产品，而人人智能目前面对的最大挑战是要不断克服人脸识别技术在实际应用上的诸多困难，并制造出更多的应用产品。
在他看来，这个万物初醒的行业，人工智能产品必须走入千家万户才能体现它的真正价值。他甚至认为，科技产品只有达到一定的低成本普及才能批量爆发。这也是人人智能决心“落地”的原因——能否大量出货决定了其最后的成败。
人脸识别前路漫漫
除了实现批量化以及让人工智能产品走入千家万户，未来王海增的野心不止于此。
他的目标是，将人脸识别定义为人机交互的入口。按这个推理，未来，只需要一张脸就可以识别人类的身份，从而实现人脸ID与“机器社会”的电子护照、银行卡、手机账户、虚拟账户共存。甚至对商家而言，未来的人机交互可以进行精准到个人的用户行为分析，提供更加定制化的微观服务和宏观规划。
万物互联时代已经不再遥远。正如王海增所言，“人工智能时代，人人智能的梦想是想要打造基于ARM的微软帝国。”
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