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AING硬跡
視覺方案輸出情緒和生理狀態指標。
微面科技（FacePhys）宣布完成數百萬美元天使輪融資，投資方為雷軍的順為資本，這家成立不足一年的初創公司核心做的是讓機器人讀懂情緒和狀態，順為資本認為，微面科技打造的生理與情緒理解基座模型具備全球獨特性，恰好補齊了人機交互中非語言感知的空白，是具身智能走向實用化不可或缺的基礎設施。
微面科技比較獨特解決方案是采用純視覺，通過FaceCam智能攝像頭結合自研的rPPG（遠程光電容積描記）算法，僅通過普通RGB攝像頭捕捉人臉皮膚因心跳引起的微弱顏色變化，就能實時輸出心率、心率變異性（HRV）、呼吸率、情緒狀態、眼動軌跡等超過120項指標。純視覺方案要想保證準確度難度其實很大，微面科技官方說法是采集了不同膚色、各類場景下的海量數據，結合AI算法持續優化，將心率監測誤差控制在0.7BPM以內，達到醫療級精度，還搭建起全球首個基于手機采集的多模態生理數據庫。
也就是說有內置攝像頭的設備，無論是機器人還是其他產品，只要直接嵌入算法包，就可以實現讀懂情緒和生理狀態的能力，目前離線SDK處于公測階段，提供30天免費試用，按設備數量授權收費。
公司已完成多場景落地驗證：嬰兒監護場景中，算法針對嬰幼兒微動優化，可夜間無干擾監測呼吸與心率；智能座艙領域，方案獲得車企認可，將應用于新一代健康汽車，監測駕駛員疲勞；醫療端與安貞醫院完成上千人臨床驗證；機器人賽道也已和海爾機器人達成量產合作。
除了微面科技，我們之前也分享不少廠商在布局同樣的方向，人機交互非常重要的一步，不夠大家的方案未必都一致，如何在準確率和成本上做到更大的優勢是廠商的核心競爭力。
團隊方面微面科技全員來自清華大學，平均年齡不足25歲，創始人唐健凱是00后清華計算機系在讀博士，師從人機交互領域知名學者史元春教授。年紀輕輕的他學術成果亮眼，已在《Science Advances》等頂刊、頂會發表20余篇論文，谷歌學術引用量超1600次；張藝儒 為清華計算機碩士，深耕人機交互與遠程生理感知；張銘宇畢業于清華軟件學院，專注技術量產落地。
AING硬跡
AING，取自“AI+ING”的縮寫，中文諧音“硬跡”，寓意著“人工智能正當其時”，致力于追尋硬科技發展的足跡，不斷探索人工智能與智能硬件的深度融合。
未來，AING硬跡將不斷發布AI大模型技術、AI產業生態、AI硬件產品等行業資訊、發展趨勢與市場動態，我們相信大多數硬件都值得用AI重做一遍，AING硬跡期望與AI大模型廠商、與AI硬件廠商共同成長，迎接AI時代的來臨。
人工智能正當時
一起追尋AI+硬件的足跡
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