一日之計在於晨，#AI 之計在.........這裡?!

好比人類，給演算法好的input才有好的output #電腦視覺 、 #影像處理 正是餵養智慧感知系統好資料的重要關鍵!

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小米秋季新品發佈會，正式發佈高階旗艦系列新品小米MIX 4，搭載全新CUP全面屏技術，讓螢幕既能無任何孔洞完美顯示，但這款似曾相似的仿生四足機器人比較吸引我注意。

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CyberDog彙集小米11年的技術沉澱，是工程師文化和創新精神的深度凝結，也是小米對於未來科技生活的再次探索。CyberDog搭載小米自主研發高性能伺服馬達，具備強大運算能力與強勁動力，內建超感視覺探知系統和AI語音互動系統，支援多種仿生動作與姿態，是一個來自未來的「科技夥伴」。

小米承諾將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，限量開放1,000個工程探索版與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友合作共創，透過技術探索讓CyberDog實現更多「超能力」。CyberDog工程探索版定價人民幣$9,999元。

強勁性能，高精度環境感知

CyberDog內建小米自研高性能伺服馬達，提供32N·m最大輸出扭矩、220rpm最大轉速以及3.2m/s最大速度，能保證高扭矩的同時兼具高速性能，做到靈動回應。強大的性能支援讓CyberDog能夠輕鬆完成各類高速運動及後空翻等高難度動作。

如果將馬達比喻成心臟，那麼邊緣AI超級電腦就是CyberDog的大腦。大腦內建了NVIDIA JETSON XAVIERNX平台，內建384個CUDA® Cores、48個Tensor Cores、6個Carmel ARM CPU和兩個深度學習加速引擎，可處理來自多個感測器的大量資料。

感測器決定了CyberDog感知能力的上限。CyberDog內建高精度環境感知系統，可還原更真實的生物反應。她全身擁有11個高精度感測器時刻待命，可主動探測外部細微變化。其中包括觸摸感測器、鏡頭、超音波感測器、GPS模組等，基於此可衍生更符合生物直覺的交互功能，以及環境感知、分析能力。

超感視覺，智慧互動陪伴

小米將手機影像的技術延伸至仿生機器人領域，讓CyberDog實現空間感知能力。CyberDog支援超感視覺探知系統，通過AI互動相機、雙目超廣角魚眼相機、intel® RealSense™ D450深度鏡頭打造硬體基礎，透過電腦視覺，檢測辨識使用者相關資訊，為使用者提供更智慧化的視覺使用體驗。

CyberDog內建超感視覺探知系統，可實現自主辨識跟隨、SLAM建圖和導航避障功能。技術層面，小米透過人形檢測技術和行人重辨識技術保障了跟隨功能的穩定，使用人臉辨識技術讓CyberDog具有寵物化特徵，滿足跟隨主人的場景需求，最終讓她能在室外空曠平整的環境中跟隨主人。借助多個感測器的協作，感知目前環境，透過演算法建立導航地圖，並自動規劃到下一目標點的最優路線。在導航及跟隨過程中均能達到自主規避障礙物。

使用者可透過語音、遙控器、手機多種方式操控CyberDog，以「鐵蛋鐵蛋」喚醒詞向CyberDog下達指令。目前小米智慧語音已應用於8大互動場景，導入超過72個品類，3000餘款裝置。現在，這項技術將運用有溫度的溝通，喚醒未來智慧活新方式。

深度開源，共創無限可能

作為開源產品，CyberDog具備豐富的外部設備擴充能力，她擁有3個Type-C和1個HDMI介面，可以外接探照燈、全景相機、運動相機、雷射雷達等多種擴充設備，開創更多應用場景。另外CyberDog整機支援生活防水，可應對多種複雜使用環境。

小米致力於打造一個仿生四足機器人開發平台，透過程式碼開源和開源社區的方式，改善機器人開發環境，推動機器人行業發展。小米將仿生四足機器人研發成果向全球深度開源，開放1,000台工程探索版，與擁有極致探索精神的米粉、極客發燒友共創。小米社區的「CyberDog圈子」將打造良好的共創環境，為極客用戶們提供交流競賽的平台。小米還將設立小米機器人實驗室，邀請更多工程師一起探索更酷、更好玩的未來。

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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。

其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。

當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。

也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。

雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。

不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。

像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。

Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。

人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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