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AI点亮MWC2018 旷视结合Qualcomm展现手机智能处理方案

发布者:高龙
导读外地工夫2月26日,2018年世界挪动通讯大会 (MWC 2018) 在西班牙巴塞罗那浩大召开,大会吸引了来自 208 个国度的通讯及挪动行业指导者聚集于此。全球手机行业 AI 处理方案提供商旷视科技Face++联手Qualcomm在 MWC 中亮相,向全球展现了终端侧AI的有限能够。作为一年一度的通讯行业顶级盛会以及全球手机及通讯行业的风向标,这届MWC照旧看点满满,从旗舰新机发布到5G,再到挪

AI点亮MWC2018 旷视联合Qualcomm展示手机智能解决方案

外地工夫2月26日,2018年世界挪动通讯大会 (MWC 2018) 在西班牙巴塞罗那浩大召开,大会吸引了来自 208 个国度的通讯及挪动行业指导者聚集于此。全球 手机 行业 AI 处理方案提供商旷视 科技 Face++联手Qualcomm在 MWC 中亮相,向全球展现了终端侧AI的有限能够。

作为一年一度的通讯行业顶级盛会以及全球手机及通讯行业的风向标,这届MWC照旧看点满满,从旗舰新机发布到5G,再到挪动物联网,MWC 2018向世界输入了业内最前沿的使用趋向和最尖端的挪动科技效果及产品,随着技术的成熟以及在挪动端使用场景的不时深化,AI 技术成为了本届大会的重头戏。

MWC 2018 上,旷视科技Face++就与Qualcomm结合展现了面向智能手机的AI使用——Animoji。得益于Qualcomm人工智能引擎AI Engine的支持,旷视的算法可以在Qualcomm骁龙挪动平台上完成更快的处置速度,并在极低功耗的状况下完成复杂的场景感知计算,完成实时 3D 人脸建模和面部表情肌追踪等任务。

旷视科技Face++用AI重新定义手机

多年来,旷视科技Face++ 经过少量的 商业 理论,积聚了丰厚的行业经历,已成功在 金融 、安防、手机等多个行业落地了“云+端”的一体化处理方案。而当人工智能曾经成为了陈词滥调的话题的时分,旷视希望用 AI 重新定义手机。

在Qualcomm的MWC展位上,旷视Face++与Qualcomm结合展现了基于Qualcomm人工智能引擎AI Engine和计算机视觉技术打造的使用产品——3D Animoji。

AI点亮MWC2018 旷视联合Qualcomm展示手机智能解决方案

3D Animoji是旷视在3D影像技术研发上的又一力作。区别于 苹果 此前所展现的3D表情技术,旷视基于深度学习的 3D 面部重建与 3D 表情模仿技术,在单摄上即可完成在卡通抽象上模仿超越 46 种面部表情肌肉变化, 不依赖 3D 摄像头。同时,旷视的 3D Animoji 在双摄、TOF、构造光设备上会表现更佳。 

AI点亮MWC2018 旷视联合Qualcomm展示手机智能解决方案

中国电信集团公司副总经理高同庆在Qualcomm展台体验旷视Animoji产品

和优秀同伴共创美妙将来

科技创新是人类社会提高和提升生活质量的重要驱动力,也给人们的生活带来了有限的美妙,而成就手机美妙将来的无疑将是人工智能。此次 MWC 2018 以 Creating a Better Future(发明更美妙的将来)为主题,这恰与旷视科技“为了人工智能终将发明的一切美妙”的使命不约而同。

旷视科技努力于研发先进的算法并在各个终端树立感知网络,其中最重要的一局部便是挪动端计算。旷视希望打造一套适配整个手机平台的智能视觉处理方案,将深度学习的效果部署在挪动端平台当中,从近一年来,国家加大了对于互联网金融的管理力度,各种管理政策不断出台,不少业内人士对于互联网金融都保持着谨慎看好的态度,但是安方丹却保持了乐观的态度,她认为,互联网金融行业在当前是“风口上的大象”,技术正是这股风的原动力。而使其更好地适配挪动端设备,进而改造智能手机交互形式和体验、满足不同手机厂商在人脸解锁、图像加强、相机加强、智能图像和视频处置上的需求。

2017年,由旷视研讨院首创的高功能卷积网络 ShuffleNet 在业内惹起了普遍关注,与行业中越来越大、越来越重的神经网络不同,ShuffleNet 是一种专为计算才能无限的挪动设备而设计的卷积神经网络,它的计算目的在 10-150 MFLOPs,和之前的 AlexNet 相比,ShuffleNet 在相反精度下实践运转速度可以提升15-20 倍,可以协助手机厂商在相反甚至更高的精度条件下坚持更快的运转速度。不到半年的工夫里,ShuffleNet 不只在旷视本身的硬件研发和手机智能使用中片面投入使用,也在产业届中失掉普遍认可和使用。

此次和Qualcomm的结合展现,意味着旷视将来可以更好地协助手机厂商在计算资源、功能、功耗、本钱等多个维度中找到均衡点,满足不同厂商关于挪动平台的视觉技术使用和图像加强、相机加强、智能图像、视频处置等需求,从而完成挪动端的智慧赋能。