2018年08月21日 | 终端侧人工智能能为生物识别带来广阔前景吗？

2018-08-21

image.png?imageView2/2/w/550

很可能你的终端已经支持人工智能（AI）了。不难预测，随着AI不断发展，未来的AI将会区别于现在的AI。终端侧AI将助力实现技术承诺，并且影响机器的学习和处理方式、进而影响信息的传达方式和实际体验。

终端侧AI能够在靠近数据源的位置进行处理，实现低时延、顶级隐私保护、出色的可靠性和极高效的带宽使用方式。正如《福布斯》指出：“如果我们把云端AI比作一个巨型大脑，那么终端侧AI则可被认为是集合诸多更小的大脑的蜂巢，它们通过自我复制和自我组织的方式协同工作。终端侧AI将拥有像我们一样的行为举止——从我们所处的环境中学习，并轻松地在本地做出最佳决策。”

终端侧AI正在飞速发展。例如，在智能手机领域，目前主要是顶级终端可以支持终端侧AI，但很快就会发生改变：领先IT研究分析公司Gartner预测，截止到2022年，80%已经出货的智能手机都将支持终端侧AI功能，与2017年相比实现了10%的提升。

不仅仅是智能手机，终端侧AI将通过多样的方式显著推动其他行业的发展，例如物联网（IoT）、汽车、扩展现实（XR）和金融服务。生物识别将是推动上述行业发展最有成效的方式之一。对于很多AI功能，在终端本地运行算法所带来的响应时间和带宽效率优势至关重要，尤其是生物识别等对时效性要求颇高的使用场景。

image.png?imageView2/2/w/550

终端侧AI支持更先进的生物识别

提到生物识别，大部分人都将其局限于指纹扫描，事实上，指纹扫描仅仅是开始。虹膜识别和人脸识别都已取得突破，一些先进的版本可以利用AI来分析用户的虹膜或面部特征，如瞳孔大小或下颌轮廓。很快，终端侧AI将会激发更先进的生物识别类别，并成为我们日常生活的一部分。

举个例子，步态识别，或者说通过步伐来识别一个人的身份，这一技术已经投入研究数十年，但在此之前所取得的进展甚微。但最近在AI的支持下，步态识别的准确率得到了提升。《Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)》汇刊上发表的一篇论文指出，今年早些时候，曼彻斯特大学的研究人员实现了99.3%的步态识别准确率。该系统利用地面传感器并借助AI分析了人体步伐，并发现实现最后一个百分点的精确度是最具挑战性的。随着在终端侧AI取得的更多进展，未来它将有望被应用在机场安检等使用场景，甚至有可能被用于医学诊断。

语音是另一个由AI推动的生物识别领域。消费者已经在使用语音认证和语音助手，但终端侧AI的进展将对开发近乎自然语言的声纹生物识别技术至关重要。人们习惯于会话过程中的快速响应和无缝交谈。因此，自然的语音交互应该具备用户体验上察觉不到时延。借助终端侧AI的可靠性和对于时延的改进，最终与机器对话将能够听起来更像和真人对话。

通过终端侧AI和生物识别助力行业发展

image.png?imageView2/2/w/550

对于很多行业，一些基于生物识别的全新或改进的使用场景，正在改变我们使用终端的方式，同时也为新技术创造可能。

在物联网领域，从普通终端（例如灯泡和恒温器）到更先进终端（例如智能助手和电器）的演进，很大程度上是依赖于终端侧AI的。从诸如传感器、麦克风和摄像头等拥有更先进技术的设备中所采集到的数据，为机器学习的训练和预测功能创造了机会。并且考虑到隐私保护、更低时延和更高可靠性等原因，在通常情况下，终端本身就是创造新机会的最佳平台。我们以智能家庭中的安防摄像头为例来说明。面部追踪能够在摄像头上对视频内容进行本地化分析，正是因为它无需等待网络和云端之间来回传输数据，因此终端侧的响应速度也会更快。

此外，汽车行业也将受到重要影响。在汽车内部，终端侧AI开始支持自然用户界面、个性化和驾驶员意识监测。基于生物识别和偏好，终端侧AI有助于实现个性化体验，例如播放用户喜爱的音乐或调节驾驶动态。在车外，借助环视感知、路径规划和决策，终端侧AI将助力自动驾驶的实现。

Qualcomm Technologies处于领导地位

Qualcomm Technologies一直处于生物识别的领导地位。2015年推出的Qualcomm Snapdragon Sense ID指纹技术是移动行业首个基于超声波技术的3D指纹认证解决方案。随后，Qualcomm发布了全新增强的Qualcomm指纹传感器平台，与前一代产品相比，它在生物识别性能上实现了6倍的准确性提升，此外它还具备面向显示屏、玻璃和金属的传感器，也支持定向手势检测、水下指纹匹配和终端唤醒。此外，它也是首个宣布商用的集成式超声波移动解决方案，可以通过检测心跳和血流来提升移动认证体验。

Qualcomm还通过Qualcomm Adreno 630视觉处理子系统在扩展现实（XR）中实现对生物识别的支持。骁龙845移动平台所支持Adreno视觉聚焦特性，可以利用眼球追踪来确定用户正在注视屏幕的哪一部分，然后集中带宽和功效来渲染该区域的图像。对于用户而言，这将极大程度地提高内存效率和电池续航，带来超长时间的无线体验。

我们已经看到AI和云为生物识别等领域带来的蓬勃生机。一些处理工作可以被移植至终端侧，借助终端侧处理所带来的更低时延、更高可靠性和带宽效率，以及更强大隐私保护，Qualcomm正在将生物识别引领至全新水平，它将变革诸多行业并改变我们的生活。

人工智能生物识别

上一篇:对话Nuggets非执行董事Kevin Jenkins：区块链支付恰逢其时

下一篇:智能机器人会让你成为下一个“家里蹲”的人吗