如果說科技創(chuàng)新是一種時代精神，那么科技落地就是這種時代精神的歸宿。 -- Ruff
上海2019年4月9日 /美通社/ -- 隨著物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務場景的逐步擴大，越來越多的場景需求開始基于技術的創(chuàng)新逐步升級。此次 Ruff 正式對外推出的 AIoT 新產(chǎn)品是一款名為“Ruff Face ID”的人臉識別模組及終端產(chǎn)品，基于物聯(lián)網(wǎng)+機器學習技術，將原先復雜的AI算法，嵌入到35mm*42mm大小的芯片模組中，其中 AI 芯片提供了機器視覺和語音識別能力的神經(jīng)網(wǎng)絡計算。
通過神經(jīng)網(wǎng)絡加速器IP，芯片可以在超低功耗下進行高速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算，如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的目標檢測和圖像分類任務、人臉檢測和人臉識別、多分類物體檢測與識別等。
Ruff Face ID 具有機器視覺及聽覺能力，在實際業(yè)務場景中，可以在設備邊緣進行數(shù)據(jù)存儲和計算，實現(xiàn)低功耗視覺處理速度和準確率。同時具有卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡硬件加速器KPU，可高效能進行卷積人工神經(jīng)網(wǎng)絡運算。
相對于目前市場上其他的人臉識別模組，Ruff Face ID 具備以下競爭優(yōu)勢：
在實時性要求很高的情況下，從云端到邊緣的需求被逐步放大。對于人臉識別追蹤的任務關鍵型應用程序中，本地數(shù)據(jù)處理或邊緣計算將開始成為必需。
Ruff Face ID 的 AI 芯片可實現(xiàn)邊緣計算的離線處理，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的高級機器學習模型被基于場景進行優(yōu)化，以在邊緣運行包括視頻幀、語音合成、時間序列數(shù)據(jù)和由攝像機、麥克風和其他傳感器等設備生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
基于物聯(lián)網(wǎng)和 AI 的邊緣計算融合，可以實現(xiàn)在業(yè)務場景中更加高效快速的響應，同時減少云端數(shù)據(jù)的存儲和運行成本，特別是一些重復性、價值性不高的數(shù)據(jù)，可以在本地直接邊緣計算掉。
對于企業(yè)客戶或者廠商來說，智能化的技術在落地到產(chǎn)品層的過程中會經(jīng)歷各種復雜的設備與數(shù)據(jù)的對接，包括底層技術到模組、模組到設備、設備到數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)到云端，對于技術實力欠缺的企業(yè)廠商來說，要克服這些鴻溝既需要花費大量時間成本，還需要對應的技術人員參與其中。
Ruff Face ID 提供了人臉識別的整套模組以及云端服務。云端服務以 SaaS 形式提供給用戶，用戶可以直接通過調(diào)用相應的 SDK 或 API，完成遠程設備管理，包括固件升級、算法更新、人臉識別結(jié)果消息推送、歷史記錄查看、遠程人臉特征數(shù)據(jù)管理等，從而讓用戶實現(xiàn)即裝即用的便捷性。
以往的 AI 芯片處理方式是圖像等數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫颂幚?，處理速度快，但是流量費用很高，實時響應不夠及時，特別是在任務關鍵型應用中；而另一種是本地離線處理，但用通用計算的 GPU 或 CPU 來運行，硬件成本又會很高。Ruff Face ID 內(nèi)置了一顆 AI 專用計算單元 KPU，因此實現(xiàn)了低成本離線的 AI 能力。
隨著整體 AIoT 的技術成熟和上下游廠商的出貨量增加，在終端客戶最關心的價格方面，Ruff Face ID 目前可以做到百元以內(nèi)的出貨成本，極大的降低了終端客戶的使用運維成本。
Ruff Face ID 在正式推出之前，亮相了2019“創(chuàng)業(yè)在上?！眹H創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽，被多家媒體爭相報道，包括東方財經(jīng)、上觀新聞、你好張江、文匯報、青年報、央視新聞移動網(wǎng)等。
作為專注于物聯(lián)網(wǎng)領域的技術創(chuàng)新企業(yè)，Ruff 從2015年成立開始，就一直聚焦于物聯(lián)網(wǎng)領域的技術研發(fā)和產(chǎn)品化落地，先后推出了業(yè)內(nèi)首款支持 JavaScript 應用開發(fā)的物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)智能網(wǎng)關硬件以及智慧城市行業(yè)解決方案。此次推出的 AIoT 人臉識別模組預示著 Ruff 將在 AIoT 領域持續(xù)落地更多商業(yè)化產(chǎn)品及解決方案。
