Qualcomm博客

终端侧人工智能如何为生物识别带来广阔前景

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。

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

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。

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