近日，狄耐克正式发布人脸识别8.0算法模型。新模型基于1000万+ID、2.4亿+图片的训练数据，在识别精度、场景适配与硬件兼容性上完成升级，为社区门禁、智能门锁、安防抓拍等场景提供核心技术支撑。
该模型涵盖4MB到256MB多种尺寸，适配智能门锁、端侧社区门禁、端侧高精度人脸识别与抓拍、百万级人脸比对等应用。
针对行业痛点，8.0版本完成四项改进。一是针对儿童人脸特征差异不明显的难点，通过数据强化与多模态大模型数据增广，明显降低儿童误识别率。二是狄耐克微云门禁平台为开放式系统，用户常上传美颜照片，模型据此对美颜、化妆数据定向增广，提升美颜底图识别通过率。
三是优化IPC等非主动配合式设备的识别通过率，并提升摄像头拖影、老化模糊等极端场景的识别准确率。四是面向国产芯片做算子优化：在华为海思NPU上以int8混合量化实现低于1%的精度损失，在瑞芯微、全志NPU上以fp16/int16量化实现低于0.1%的精度损失。
此次迭代是狄耐克在布局脑机接口、大模型Agent、鸿蒙生态等前沿方向之外，对主营技术的持续打磨。未来，狄耐克将继续聚焦场景需求与技术痛点，为智慧社区、智能家居、公共安防提供更优质的产品与方案。
