在人工智能浪潮席卷安防行業的今天，人臉識別技術已成為智能安防系統的核心。從實驗室的“刷分”到真實復雜場景的“實戰”，算法面臨著光照、角度、遮擋、姿態、圖像質量乃至海量數據實時處理的嚴峻挑戰。澎思科技首席科學家申省梅認為，攻克這些最大的算法難題，絕非單純算法優化所能及，必須構建一套從底層硬件到上層軟件的深度協同體系。
算法層面的縱深突破：從“看見”到“認清”
申省梅指出，當前人臉識別算法的首要難題是復雜場景下的魯棒性問題。實驗室中的高精度模型，一旦部署到光線劇烈變化、拍攝角度刁鉆、目標存在部分遮擋或快速移動的實際監控場景中，性能往往大幅衰減。為此，澎思科技致力于算法模型的縱深創新：
- 數據驅動與場景自適應：不再依賴有限的公開數據集，而是構建覆蓋極端光照（如逆光、夜間）、多姿態、多年齡段、多種遮擋物的大規模私有化場景數據工廠。通過生成對抗網絡（GAN）等技術進行數據增強，并研發針對性的噪聲注入、域自適應訓練方法，讓模型在訓練階段就“見識”并學會處理各種復雜情況。
- 輕量化與高效率模型設計：安防場景要求算法不僅準，還要快。申省梅團隊專注于模型輕量化技術，如神經網絡架構搜索（NAS）尋找最優的輕量級網絡，結合模型剪枝、量化、知識蒸餾等方法，在保證識別精度的前提下，大幅壓縮模型體積、降低計算復雜度，使其能夠高效運行在邊緣設備上。
- 動態識別與軌跡分析：單一靜態圖像的識別已不足夠。澎思科技將人臉識別與行人再識別（Re-ID）、行為分析、時空軌跡分析相結合，構建動態的“人臉+人體+行為”多維感知模型。即使在面部信息不完整時，也能通過衣著、體態、步態及運動軌跡進行協同判斷與持續跟蹤，提升系統在實戰中的連續識別與預警能力。
硬件層面的堅實底座：為算法提供澎湃算力
算法的復雜化與實時性要求，對底層計算硬件提出了極高要求。申省梅強調，算法的進化必須與硬件的發展同頻共振。
- 算力適配與邊緣計算：云端中心處理存在延遲與帶寬壓力，無法滿足實時預警需求。因此，澎思科技大力推動算法向邊緣端下沉。這要求硬件平臺（如邊緣計算盒子、智能攝像機內置芯片）具備強大的異構計算能力，能夠高效支持卷積神經網絡（CNN）等AI算子的推理。團隊與芯片廠商深度合作，針對自研算法進行指令集和計算架構層面的優化，實現軟硬件一體化設計，最大化釋放硬件算力。
- 傳感器與成像質量提升：算法依賴高質量的輸入圖像。面對弱光、強光等惡劣環境，澎思科技從源頭入手，關注與圖像傳感器（CMOS）及光學鏡頭的協同。通過研發或整合先進的寬動態（WDR）、星光級低照度、紅外成像技術，并結合3D結構光、ToF等深度傳感技術，為算法提供更清晰、信息更豐富的原始圖像，從根本上緩解因成像質量差導致的識別困難。
軟硬件協同的系統工程：構建閉環優化生態
申省梅認為，最大的挑戰在于將先進的算法與專用的硬件無縫融合，形成一個自我迭代優化的閉環系統。
- 軟硬一體化的產品設計：澎思科技不局限于提供純軟件算法，而是推出集成自研算法與優化硬件的軟硬一體產品，如智能人臉抓拍機、邊緣計算單元等。在產品設計之初，就通盤考慮算法需求、算力配置、功耗散熱、成本控制，實現系統級的最佳性能與穩定性。
- 端邊云協同的彈性架構：構建“前端感知、邊緣解析、云端訓練與統籌”的協同架構。邊緣設備負責實時感知與初步分析，將結構化結果和高價值數據上傳至云端；云端匯聚海量數據，進行大規模模型訓練、算法迭代與系統管理，再將優化后的模型動態下發至邊緣端。這種架構既保證了實時性，又實現了算法的持續進化。
- 全棧技術棧的自主可控：從底層的芯片適配驅動、推理框架優化，到中間的操作系統裁剪、算法引擎部署，再到上層的業務應用開發，澎思科技致力于構建全棧的技術能力。這使得團隊能夠深入整個技術鏈條，針對安防場景的特殊需求進行端到端的深度優化，解決軟硬件結合處的“最后一公里”性能瓶頸問題。
在申省梅看來，AI安防人臉識別的不再是算法、硬件或軟件的孤立競賽，而是一場以實際場景價值為導向的、軟硬件深度協同的系統工程。攻克最大算法難題的鑰匙，正藏在從像素傳感器到云端算法平臺的每一次精準匹配與聯合優化之中。澎思科技通過堅持軟硬一體、端邊云協同的全棧研發路徑，正致力于將實驗室的尖端AI技術，轉化為在萬千復雜場景下都穩定、可靠、高效的安防守護力量，推動AI安防進入一個更智能、更普惠的新階段。
