如何简单低成本地打造人脸识别产品？百度新硬
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自深度学习概念提出以来，人工智能技术在过去的十多年中有了飞速发展，甚至呈现出成为有生之年技术革命的趋势。
现在还存在着种种门槛，把想要将人工智能落到实际应用的企业或政府拦在门外：不仅购买硬件的成本高居不下，软件二次开发、完成部署的难度也非一般。这并不符合人们对普及型技术的要求，它应该易于学习使用，且投入和维护成本都不高。
实际上，人工智能距离大规模应用就差临门一脚。需要有人工智能企业挺身而出，在为其他企业提供强有力技术支持的同时，降低在各环节的使用成本。就在这个背景下，百度大脑开放平台于4月16日带来了新一代视觉硬件“度目”系列产品。
在百度大脑开放日人脸识别硬件新品线上发布会上，百度大脑开放平台发布了四款度目硬件：人脸应用套件H1、AI镜头模组C1、视频分析盒子B1、人脸抓拍机VH-01。
虽然这几款硬件产品在形态和应用场景上重叠度不高，却都是基于同一个理念打造：高灵活度、高易用性、高性价比。使用基于百度AI技术的人脸识别硬件这件事，能够因其而变得前所未有的简单。
1、人脸应用套件H1
顾名思义，这是用于人脸识别应用场景的开发套件。手机大小透明亚克力板盒子内，提供了海思3516DV300芯片、2GB内存8GB存储、有线无线网络、双索尼RGB+IR传感器、HDMI和USB等输入输出接口。硬件规格完整强大，拓展能力丰富甚至还有带触屏版本。
软件层面则继承了百度人工智能的技术精华，内置基于Linux系统+Qt界面的软件和人脸识别算法，最大支持20万人脸数据底库，可以实现25帧/秒的双模并行人脸活体检测，端到端耗时则可以控制在150ms内。
这个开发套件在软硬件上都不含糊，就是源自百度希望大幅简化人脸识别设备研发流程的愿景。以门禁闸机为例，原本的九个环节流程可以缩减至四个，最核心硬件部分的研发成本和时间都能减少。如果极限一点，甚至可以用预设的UI和应用直接投入生产环境。
百度也提供了相当大的自由，想要定制的客户可以完全将套件原有外壳和模块布局更换，嵌入到目标设备的过程不受限制。也能对内置系统的所有业务进行二次开发，从最基础的UI图标到底层的算法和逻辑，都可进行修改。
2、AI镜头模组C1
度目AI镜头模组C1是一个仅有口红大小的模组，却包含了完整的硬件：和人脸应用套件H1同款CPU、存储和传感器，体积缩小至几分之一算力却旗鼓相当。软件上则是提供了包含驾驶行为分析的人脸识别算法，能标准JSON格式输出数据，也支持免驱对接。
这款产品五脏俱全，也是希望帮助客户简化研发过程和成本。内置预设程序同样可以直接投入使用，物理安装灵活便捷减少了外部投入：由于已经有强大的软硬件，可以配备更加廉价的主板设备。
百度大脑希望度目AI镜头模组C1能帮助网约车、出租车等营运车辆以更安全的方式行驶：隐藏式安装到后视镜、A柱或是车机主控之后，能对驾驶员行为进行实时监控，打电话、抽烟、进食、睁眼闭眼等动作都能准确识别。
3、视频分析盒子B1
视频分析盒子B1用于视频监控领域，这是仅有路由器大小的视频分析盒子，却同样有齐全的接口和功能。支持4~8路1080p输入、30人同屏抓拍、视频流下人员识别、1:1或1:N检索等，在多人场景下能起到跟踪人员流动，管控关键角色进出的作用。
开发者说，这款产品的诞生源自于客户想要更简单更小巧的视频监控硬件部署，它的确做到了无碍观瞻的物理尺寸，同时功能上也能满足当前主流监控需求。和上面的"兄弟"一样，视频分析盒子B1也支持HTTP访问、可视化配置、二次开发在内的拓展能力。
4、人脸抓拍机VH-01
最后登场的人脸抓拍机VH-01定位于多功能室内监控，软硬件规格上同样是强大且开放。支持高清HDR画面获取，也支持逆光、低光照、光线变化等场景抓拍，人脸去重、检测追踪、30人同屏和区域设置都不在话下，想要更好的画面也能自己换镜头。
简单易用的基础上，人脸抓拍机VH-01支持接入包括百度大脑云服务，或是私有化离线在内的多种部署方式，可轻松用于商场客群分析等场景。百度还提供了云端固件升级这样的能力，即时推送最新的人脸识别能力。
不难看出，百度大脑在很好地聚焦于生产环境中的人脸识别需求，并且满足了小型化、易于使用、持续服务的需求。每款产品都不是孤立的硬件，而是整合了百度人脸识别算法、中间层软件以及具体应用的SaaS服务，可以想象在市场中极具竞争力。
除了简单使用、拥有强大能力，度目硬件在价格上也颇具诚意：人脸应用套件H1 699元、AI镜头模组C1 399元、视频分析盒子B1 2999元、人脸抓拍机VH-0 999元。百度还表示这仅是零售价格，批量采购有可能更低廉。
从发布会直播观众踊跃提问并表现出购买意向的在线反馈来看，度目从采购成本、应用成本、维护成本等多个角度降低了应用AI人脸识别的门槛。
更“不可思议”的是，度目做的变革不仅仅是硬件本身，人脸识别以及更广泛的人工智能应用将受到潜移默化的影响。
往更高的层面去说，无论是从人工智能发展趋势，还是实际生产中瞄准的商用客户群体而言，度目硬件都把握住了最关键的两个点。同时实现了软硬件高度整合，降低人工智能商用门槛两个目的。
1、整合的优势
科技产品的普及化应用，总是离不开整合。电脑从最初的大型机，到整合了大部分硬件的台式机和笔记本，多少中小单位和个人有了生产力的飞跃；手机一再小型化并整合PDA、游戏机等产品功能，直接造就了全民普及互联网的结果。
人工智能的落地也在重复这一过程：过去推出的硬件、软件方案，都需要再花费大量额外成本进行调优，门槛高高在上少有新角色进入。如果能够为产业链下游提前整合好软硬件，并提供足够有力的算法和应用支持，那么做人工智能产品可能会非常简单。
百度现在推出的度目产品就是在整合：直接在硬件中做好了软件和算法的调优，下游厂商甚至连二次开发都可以省去，调参就能投入生产环境。更可怕的是，软件算法都是永久授权，百度大脑团队还提供免费升级，连后续改进都给安排好了。
根据发布会给到的信息，度目还会做离线语音识别、戴口罩人脸识别等更新，就像上面所言，已经具有完整SaaS平台应有的特性。我们可以想象，在官方预设场景之外，度目硬件可以进入更多需要人脸识别的场景，而这都是基于同一套平台开发而来。
2、降低人工智能商用门槛
度目硬件的产品力足够强大，距离实际应用只差最后一公里：成本。
性能强悍却定价高昂的硬件产品，在市场上始终是空中楼阁，想要做大规模铺开的人脸识别硬件开发团队，使用高成本硬件的可能性并不大，所有人都希望尽可能降低商业风险。
因此，度目这样高度整合的产品却不比纯粹卖硬件的竞品贵上多少，对于想要进入人脸识别服务或应用这一技术的团队都是利好。风险因成本而一同降低之后，更多团队可以在之前没想过的方向试错，这也意味着市场也能变得更为多样。
其实在移动领域，人脸识别已经用于相当多场景，但它并没有进入如支付这样对精度和安全性有较高要求的场景。究其原因，一方面手机现有图象识别较为单薄，而要让图象识别立体化就要付出额外成本投入硬件。
整个产业都在等待能够打破成本僵局的产品可以出现。如今度目硬件已来，有足够让人满意的规格，也有背靠百度大脑人工智能团队带来的软件和算法支持，而且价格也足够有吸引力。
四款度目硬件在发布会中的演示，正是精准定位到了稀松平常但需要人脸识别助力的场景：单位门禁快速精准识别；驾驶员状态监控，提前预防潜在的危险驾驶；人员管控不影响出入又不错过管控；商场人员监测了解用户心理。
多方面成本带着门槛一同降低，人工智能普及的道路或许就能由此拉开。
通过人脸这个最基础又普遍存在的标志物，对人或人群进行管理的概念已经提出了很多年，但实际大规模应用也不过是近十年。通过肉眼识别的成本实在太高，而且还存在多种不可控因素，最可靠的还是通过计算能力、准确性以及成本都能控制的计算机进行管理。
人脸识别技术的诞生多少受到需求端驱动，在不断的试图教会计算机理解什么是人脸的过程中有过很多办法，不过最有效的还是基于深度学习的人工智能。学习多张人脸数据，然后得到人脸是什么的模型，最后对采集样本对比分析，这就是我们常见的人脸识别。
人脸识别从概念到技术已经逐渐丰满，如今只差实际应用的临门一脚。识别得好的设备往往又贵又大，识别得快的虽然小巧但精度有限。只有解决了如何又快又好地完成识别的问题，人脸识别就能真正成为广泛普及应用的技术。
曾被无数人畅想的智慧城市也是如此，它需要有堪用且成本低廉的相应方案来支撑。仅仅以用于监控的人脸识别为例，最初需要的是摄像头和相应的传输采集设备，之后加上用于识别的硬件，采购、部署、维护的成本都与之水涨船高。
想要实现人工智能加持的智慧城市，就需要避免成本上的二次开销，实际应用单位、服务商背负的成本都不是空谈。百度大脑开放平台的度目产品系列具有高灵活度、高易用性、高性价比特点，实际上就是给实现落地的人提供了最有力的武器。
既然弹药已经到位，我们可以想象打造智慧场所、智慧城市乃至智慧国家的画卷正在展开。百度早早布局人工智能的价值也正是在这里：提前入局获得市场规模和领先地位，就能在新领域重建一个百度。
人工智能还可以讲出怎样的故事？一切值的期待。
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