在人工智能浪潮席卷安防行业的今天，人脸识别技术已成为智能安防系统的核心。从实验室的“刷分”到真实复杂场景的“实战”，算法面临着光照、角度、遮挡、姿态、图像质量乃至海量数据实时处理的严峻挑战。澎思科技首席科学家申省梅认为，攻克这些最大的算法难题，绝非单纯算法优化所能及，必须构建一套从底层硬件到上层软件的深度协同体系。
算法层面的纵深突破：从“看见”到“认清”
申省梅指出，当前人脸识别算法的首要难题是复杂场景下的鲁棒性问题。实验室中的高精度模型，一旦部署到光线剧烈变化、拍摄角度刁钻、目标存在部分遮挡或快速移动的实际监控场景中，性能往往大幅衰减。为此，澎思科技致力于算法模型的纵深创新：
- 数据驱动与场景自适应：不再依赖有限的公开数据集，而是构建覆盖极端光照（如逆光、夜间）、多姿态、多年龄段、多种遮挡物的大规模私有化场景数据工厂。通过生成对抗网络（GAN）等技术进行数据增强，并研发针对性的噪声注入、域自适应训练方法，让模型在训练阶段就“见识”并学会处理各种复杂情况。
- 轻量化与高效率模型设计：安防场景要求算法不仅准，还要快。申省梅团队专注于模型轻量化技术，如神经网络架构搜索（NAS）寻找最优的轻量级网络，结合模型剪枝、量化、知识蒸馏等方法，在保证识别精度的前提下，大幅压缩模型体积、降低计算复杂度，使其能够高效运行在边缘设备上。
- 动态识别与轨迹分析：单一静态图像的识别已不足够。澎思科技将人脸识别与行人再识别（Re-ID）、行为分析、时空轨迹分析相结合，构建动态的“人脸+人体+行为”多维感知模型。即使在面部信息不完整时，也能通过衣着、体态、步态及运动轨迹进行协同判断与持续跟踪，提升系统在实战中的连续识别与预警能力。
硬件层面的坚实底座：为算法提供澎湃算力
算法的复杂化与实时性要求，对底层计算硬件提出了极高要求。申省梅强调，算法的进化必须与硬件的发展同频共振。
- 算力适配与边缘计算：云端中心处理存在延迟与带宽压力，无法满足实时预警需求。因此，澎思科技大力推动算法向边缘端下沉。这要求硬件平台（如边缘计算盒子、智能摄像机内置芯片）具备强大的异构计算能力，能够高效支持卷积神经网络（CNN）等AI算子的推理。团队与芯片厂商深度合作，针对自研算法进行指令集和计算架构层面的优化，实现软硬件一体化设计，最大化释放硬件算力。
- 传感器与成像质量提升：算法依赖高质量的输入图像。面对弱光、强光等恶劣环境，澎思科技从源头入手，关注与图像传感器（CMOS）及光学镜头的协同。通过研发或整合先进的宽动态（WDR）、星光级低照度、红外成像技术，并结合3D结构光、ToF等深度传感技术，为算法提供更清晰、信息更丰富的原始图像，从根本上缓解因成像质量差导致的识别困难。
软硬件协同的系统工程：构建闭环优化生态
申省梅认为，最大的挑战在于将先进的算法与专用的硬件无缝融合，形成一个自我迭代优化的闭环系统。
- 软硬一体化的产品设计：澎思科技不局限于提供纯软件算法，而是推出集成自研算法与优化硬件的软硬一体产品，如智能人脸抓拍机、边缘计算单元等。在产品设计之初，就通盘考虑算法需求、算力配置、功耗散热、成本控制，实现系统级的最佳性能与稳定性。
- 端边云协同的弹性架构：构建“前端感知、边缘解析、云端训练与统筹”的协同架构。边缘设备负责实时感知与初步分析，将结构化结果和高价值数据上传至云端；云端汇聚海量数据，进行大规模模型训练、算法迭代与系统管理，再将优化后的模型动态下发至边缘端。这种架构既保证了实时性，又实现了算法的持续进化。
- 全栈技术栈的自主可控：从底层的芯片适配驱动、推理框架优化，到中间的操作系统裁剪、算法引擎部署，再到上层的业务应用开发，澎思科技致力于构建全栈的技术能力。这使得团队能够深入整个技术链条，针对安防场景的特殊需求进行端到端的深度优化，解决软硬件结合处的“最后一公里”性能瓶颈问题。
在申省梅看来，AI安防人脸识别的不再是算法、硬件或软件的孤立竞赛，而是一场以实际场景价值为导向的、软硬件深度协同的系统工程。攻克最大算法难题的钥匙，正藏在从像素传感器到云端算法平台的每一次精准匹配与联合优化之中。澎思科技通过坚持软硬一体、端边云协同的全栈研发路径，正致力于将实验室的尖端AI技术，转化为在万千复杂场景下都稳定、可靠、高效的安防守护力量，推动AI安防进入一个更智能、更普惠的新阶段。
