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終端側人工智能如何為生物識別帶來廣闊前景

2018-08-20 16:01:02來源:智能電子集成

[摘要] 很可能你的終端已經支持人工智能(AI)了。不難預測,隨著AI不斷發展,未來的AI將會區別于現在的AI。終端側AI將助力實現技術承諾,并...

       很可能你的終端已經支持人工智能(AI)了。不難預測,隨著AI不斷發展,未來的AI將會區別于現在的AI。終端側AI將助力實現技術承諾,并且影響機器的學習和處理方式、進而影響信息的傳達方式和實際體驗。

 

       終端側AI能夠在靠近數據源的位置進行處理,實現低時延、頂級隱私保護、出色的可靠性和極高效的帶寬使用方式。正如《福布斯》指出:“如果我們把云端AI比作一個巨型大腦,那么終端側AI則可被認為是集合諸多更小的大腦的蜂巢,它們通過自我復制和自我組織的方式協同工作。終端側AI將擁有像我們一樣的行為舉止——從我們所處的環境中學習,并輕松地在本地做出最佳決策。”

 

       終端側AI正在飛速發展。例如,在智能手機領域,目前主要是頂級終端可以支持終端側AI,但很快就會發生改變:領先IT研究分析公司Gartner預測,截止到2022年,80%已經出貨的智能手機都將支持終端側AI功能,與2017年相比實現了10%的提升。

 

       不僅僅是智能手機,終端側AI將通過多樣的方式顯著推動其他行業的發展,例如物聯網(IoT)、汽車、擴展現實(XR)和金融服務。生物識別將是推動上述行業發展最有成效的方式之一。對于很多AI功能,在終端本地運行算法所帶來的響應時間和帶寬效率優勢至關重要,尤其是生物識別等對時效性要求頗高的使用場景。

 

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終端側AI支持更先進的生物識別

 

       提到生物識別,大部分人都將其局限于指紋掃描,事實上,指紋掃描僅僅是開始。虹膜識別和人臉識別都已取得突破,一些先進的版本可以利用AI來分析用戶的虹膜或面部特征,如瞳孔大小或下頜輪廓。很快,終端側AI將會激發更先進的生物識別類別,并成為我們日常生活的一部分。

 

       舉個例子,步態識別,或者說通過步伐來識別一個人的身份,這一技術已經投入研究數十年,但在此之前所取得的進展甚微。但最近在AI的支持下,步態識別的準確率得到了提升。《Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)》匯刊上發表的一篇論文指出,今年早些時候,曼徹斯特大學的研究人員實現了99.3%的步態識別準確率。該系統利用地面傳感器并借助AI分析了人體步伐,并發現實現最后一個百分點的精確度是最具挑戰性的。隨著在終端側AI取得的更多進展,未來它將有望被應用在機場安檢等使用場景,甚至有可能被用于醫學診斷。

 

       語音是另一個由AI推動的生物識別領域。消費者已經在使用語音認證和語音助手,但終端側AI的進展將對開發近乎自然語言的聲紋生物識別技術至關重要。人們習慣于會話過程中的快速響應和無縫交談。因此,自然的語音交互應該具備用戶體驗上察覺不到時延。借助終端側AI的可靠性和對于時延的改進,最終與機器對話將能夠聽起來更像和真人對話。

 

通過終端側AI和生物識別助力行業發展

 

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對于很多行業,一些基于生物識別的全新或改進的使用場景,正在改變我們使用終端的方式,同時也為新技術創造可能。

 

       在物聯網領域,從普通終端(例如燈泡和恒溫器)到更先進終端(例如智能助手和電器)的演進,很大程度上是依賴于終端側AI的。從諸如傳感器、麥克風和攝像頭等擁有更先進技術的設備中所采集到的數據,為機器學習的訓練和預測功能創造了機會。并且考慮到隱私保護、更低時延和更高可靠性等原因,在通常情況下,終端本身就是創造新機會的最佳平臺。我們以智能家庭中的安防攝像頭為例來說明。面部追蹤能夠在攝像頭上對視頻內容進行本地化分析,正是因為它無需等待網絡和云端之間來回傳輸數據,因此終端側的響應速度也會更快。

 

       此外,汽車行業也將受到重要影響。在汽車內部,終端側AI開始支持自然用戶界面、個性化和駕駛員意識監測。基于生物識別和偏好,終端側AI有助于實現個性化體驗,例如播放用戶喜愛的音樂或調節駕駛動態。在車外,借助環視感知、路徑規劃和決策,終端側AI將助力自動駕駛的實現。

 

Qualcomm Technologies處于領導地位

 

       Qualcomm Technologies一直處于生物識別的領導地位。2015年推出的Qualcomm Snapdragon Sense ID指紋技術是移動行業首個基于超聲波技術的3D指紋認證解決方案。隨后,Qualcomm發布了全新增強的Qualcomm指紋傳感器平臺,與前一代產品相比,它在生物識別性能上實現了6倍的準確性提升,此外它還具備面向顯示屏、玻璃和金屬的傳感器,也支持定向手勢檢測、水下指紋匹配和終端喚醒。此外,它也是首個宣布商用的集成式超聲波移動解決方案,可以通過檢測心跳和血流來提升移動認證體驗。

 

       Qualcomm還通過Qualcomm Adreno 630視覺處理子系統在擴展現實(XR)中實現對生物識別的支持。驍龍845移動平臺所支持Adreno視覺聚焦特性,可以利用眼球追蹤來確定用戶正在注視屏幕的哪一部分,然后集中帶寬和功效來渲染該區域的圖像。對于用戶而言,這將極大程度地提高內存效率和電池續航,帶來超長時間的無線體驗。

 

       我們已經看到AI和云為生物識別等領域帶來的蓬勃生機。一些處理工作可以被移植至終端側,借助終端側處理所帶來的更低時延、更高可靠性和帶寬效率,以及更強大隱私保護,Qualcomm正在將生物識別引領至全新水平,它將變革諸多行業并改變我們的生活。

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