Ruff Face ID終端打卡機

張通社4月9号消息，近日， Ruff 正式對外推出的 AIoT 新産品是一款名為“Ruff Face ID”的人臉識别模組及終端産品，基于物聯網 機器學習技術，将原先複雜的AI算法，嵌入到35mm*42mm大小的芯片模組中，其中 AI 芯片提供了機器視覺和語音識别能力的神經網絡計算。

通過神經網絡加速器IP，芯片可以在超低功耗下進行高速卷積神經網絡計算，如基于卷積神經網絡的目标檢測和圖像分類任務、人臉檢測和人臉識别、多分類物體檢測與識别等。

Ruff Face ID Module

據悉，Ruff Face ID 具有機器視覺及聽覺能力，在實際業務場景中，可以在設備邊緣進行數據存儲和計算，實現低功耗視覺處理速度和準确率。同時具有卷積人工神經網絡硬件加速器KPU，可高效能進行卷積人工神經網絡運算。

相對于目前市場上其他的人臉識别模組，Ruff Face ID 具備以下競争優勢：

實現物聯網和AI的邊緣計算融合

在實時性要求很高的情況下，從雲端到邊緣的需求被逐步放大。對于人臉識别追蹤的任務關鍵型應用程序中，本地數據處理或邊緣計算将開始成為必需。

Ruff Face ID 的 AI 芯片可實現邊緣計算的離線處理，深度神經網絡的高級機器學習模型被基于場景進行優化，以在邊緣運行包括視頻幀、語音合成、時間序列數據和由攝像機、麥克風和其他傳感器等設備生成的非結構化數據。

基于物聯網和 AI 的邊緣計算融合，可以實現在業務場景中更加高效快速的響應，同時減少雲端數據的存儲和運行成本，特别是一些重複性、價值性不高的數據，可以在本地直接邊緣計算掉。

即裝即用，打通端到端的數據聯網

對于企業客戶或者廠商來說，智能化的技術在落地到産品層的過程中會經曆各種複雜的設備與數據的對接，包括底層技術到模組、模組到設備、設備到數據以及數據到雲端，對于技術實力欠缺的企業廠商來說，要克服這些鴻溝既需要花費大量時間成本，還需要對應的技術人員參與其中。

Ruff Face ID 提供了人臉識别的整套模組以及雲端服務。雲端服務以 SaaS 形式提供給用戶，用戶可以直接通過調用相應的 SDK 或 API，完成遠程設備管理，包括固件升級、算法更新、人臉識别結果消息推送、曆史記錄查看、遠程人臉特征數據管理等，從而讓用戶實現即裝即用的便捷性。

百元以内低成本，讓 IoT AI 更快普及

以往的 AI 芯片處理方式是圖像等數據傳輸到雲端處理，處理速度快，但是流量費用很高，實時響應不夠及時，特别是在任務關鍵型應用中；而另一種是本地離線處理，但用通用計算的 GPU 或 CPU 來運行，硬件成本又會很高。Ruff Face ID 内置了一顆 AI 專用計算單元 KPU，因此實現了低成本離線的 AI 能力。

随着整體 AIoT 的技術成熟和上下遊廠商的出貨量增加，在終端客戶最關心的價格方面，Ruff Face ID 目前可以做到百元以内的出貨成本，極大的降低了終端客戶的使用運維成本。

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