9月12日，一则因创新工场董事长兼CEO李开复在HICOOL创业者峰会上关于旷视科技与蚂蚁集团之间技术合作的发言引发三方争议。﹨n李开复在讲话中表示，曾在早期帮助旷视科技公司找了包括美图和蚂蚁等合作伙伴，让他们拿到了大量的人脸数据，并在随后的摸索过程中找到了几个有价值的商业化方向。﹨n对此，
蚂蚁集团9月12日晚间通过微博回应称：我们关注到李开复先生在公开场合提及蚂蚁和旷视科技的合作，需要澄清的是：，蚂蚁集团在与旷视科技合作事宜上从未与李开复先生有过接触；第二，蚂蚁集团从未提供任何人脸数据给旷视科技，双方过往合作旷视科技授权其图像识别算法能力给蚂蚁单独部署和使用，不涉及任何数据的共享和传输。目前双方已无相关业务合作；第三，蚂蚁再次重申，武汉的人脸识别门禁系统，数据安全和隐私保护是蚂蚁的生命线，遵守法律法规、遵循用户明确授权原则和化原则，是、留存和使用作方，我们理解数据一直存在合作方客户服务器中，不涉及任何数据的共享与传输；第三，李博士对于口误给三家公司带来困扰，深感歉意。
n自从人工智能热潮兴起，其背后的隐私安全以及黑灰产问题也成为各家企业的敏感领域，尤其人脸识别引发的“换脸”以及个人隐私与身份验证等直接绑定，咸宁的人脸识别门禁系统，一旦出现问题，将对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，因此企业方对技术的安全要求和标准相对更高。﹨n阿里安全图灵实验室算法觉奥此前在采访中表示，鄂州的人脸识别门禁系统，换脸问题带来的伤害非常大，如问题中出现假视觉做证据，以及将明星头像换到其他视频中影像等，都引发人们对视频真实性的信任危机，因此国内外对人脸数据真实性问题非常重视。
AI 服务器是采用异构形式的服务器 ， 出于生态友好和总算力高两方面因素，目前的主流方案仍是 Intelx86CPU+Nvidia GPU， 的 8 卡 T4 GPU 服务器 ，能够提供 1040T （ 单卡 130T ） 的算力。
随着专门为 AI 计算设计的 SOC 的成熟，采用 SOC 作为加速卡也成为和功耗比更优的选择 。在 Al SOC 的选择面上， 国内已然走在 ， 如华为的昇腾 310 芯片 ， 单颗算力 16T， 四颗组成半高的计算卡总算力 64T， 但相同算力下功耗只有GPU 的 l/7o 其他的如寒武纪的 MLU220 和 MLU270 、 比特大陆的算丰芯片等 ， 也都已经取得了应用。存储服务器。存储服务器是人脸识别系统中的重要构成 ， 是专门针对存储任务进行优化的设备 。在硬件形态上 ， 其主要特点是硬盘多 ，通常包含 8 至 48 块硬盘 。为了保证效率 ， 硬盘通常以 SAS 硬盘或者 SSD 为主 。SAS硬盘的主要供应商以希捷和西部数据为主 ， SSD 的供应商则更为丰富 ， Intek 三星以及国内的存储厂商也积极参与 SSD 的竞争。存储服务器针对软件的优化主要是采用 RAIDs多机分布式等增加存储数据的安全性 ， 相关技术相对成熟 。
智能终端。包括智能手机 、 智慧屏在内的通用智能终端 ， 是人脸识别应用的重要领域 。从操作系统层面将智能终端分为两大类 ，一类是采用自有 iOS 系统的 iPhone，牢牢占据了市场占有率的 ， 另一类则是应用更加广泛的 Android系统的设备，又以华为占据 Android 榜单的 ， 我国的小米 、 OPPO 、 vivo 也是建树颇丰 。值得注意的是 ，华为和苹果是仅有的两家能够从芯片到操作系统再到软件生态全流程优化的供应商 ， 在一定程度上解释了这两家企业的竞争优势 。
图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非人脸识别摄像头常见规定的识别人脸像素为60*60或100*100以上。
在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是10米，7K摄像头是20米。光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，人脸识别门禁系统，也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。
而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。角度：人脸相对于摄像头角度为正脸。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
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