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在過去幾十年，人工智能一直在緩慢發展，期間出現過數次“指日可待”的發展黃金期，卻因算法不夠成熟失去了發展良機。近年來，利用神經網絡深度學習技術，人類從算法層面解決了人工智能圖像領域度差的問題。解決了算法層面的難題后，如何實現人工智能產品的落地應用成為了人工智能領域面臨的又一重大挑戰。實際上，在人工智能產品硬件化和實際落地的過程中，芯片起著至關重要的作用。
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人臉識別已經成為人工智能技術的落地風口之一，隨著人工智能和深度學習技術的逐漸成熟，人臉識別的商業化落地開始加速，人臉支付、人臉門禁、刷臉考勤、刷臉登錄，越來越多的智能場景被解鎖。
宇泛人臉識別門禁產品天然采用的是邊緣計算的架構方式，自內嵌神經網絡加速器的ARM芯片出現后，邊緣計算節點的計算能力有了質的飛躍。同時，邊緣算法與AI算法相互結合，可以帶來更的隱私保護、更快的響應速度和更大的帶寬可利用性，實現人臉識別門禁產品在性能、能耗、生產成本上的優化。
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