2017 年停產的微軟 Kinect，又復活了。5 月 8 日凌晨，微軟 Build 開發者大會在美國華盛頓州西雅圖市舉行，CEO 納德拉宣布推出 Project Kinect for Azure，據介紹，這是一組包含微軟新一代深度鏡頭的感測器套件，並具備在邊緣環境進行人工智慧計算的能力。
憑著 HoloLens 發揚光大的 Kinect 技術，Project Kinect for Azure 能幫助開發者利用環境智慧創造出豐富多彩的應用場景。包括業界領先的微軟時差測距（TOF）深度感測器等多種感測器整合於大尺寸、功耗低的裝置，豐富的 Azure 人工智慧可幫助 Project Kinect For Azure 顯著提升洞察和執行能力，可追蹤所有手部關節運動，還能繪製畫質清晰的空間圖，讓更高精準度的解決方案成為可能。
▲ Alex Kipman。
3 個半小時的 Keynote 內容太多，納德拉只簡單介紹 Project Kinect。微軟 Kinect 之父 Alex Kipman 特地在 Linkedin 發文，詳細闡述了重新復活的 Project Kinect。以下編譯 Alex Kipman 全文供讀者參考。
大家好！
一年一度的微軟 Build 大會又來臨了。這是我一年中最開心的時候，因為能將微軟最新的工具介紹給開發者，賦予開發者加速世界的數位化進程、創造未來的能力，我感到十分激動。
納德拉的 Keynote 演講，向大家介紹了一個聽起來很熟悉的工具：Project Kinect for Azure。我想花時間詳細介紹下這個項目，關於這個項目的含義和這個項目，如何賦能開發者在現實世界應用 AI。
納德拉說明的是智慧邊緣演進的重要進展：裝置能感知周圍的人、地點和事物。讓 Project Kinect for Azure 獨特、引人注目的是，我們類別定義的深度感測器與 Azure AI 服務結合，這些服務一起使開發人員使智慧邊緣比以往更具感知能力。
我們的時差測距（TOF）深度感測器技術突破，意味著智慧邊緣裝置能以更低功耗確保更高精準度。深度感測器資料和 AI 的組合還有其他好處，深入學習深度影像可導致相同品質結果所需的網路顯著縮小，就可以更低成本部署人工智慧演算法和更智慧的邊緣。
今年稍早，我們的架構師 Cyrus Bamji 向國際固態電路會議（ISSCC）提交一篇深受好評的論文，關於我們最新的深度感測器。這正是納德拉在 Build 大會說明的感測器，這個感測器也將為新 HoloLens 提供新功能。這種新型深度感測器的最佳技術特徴包括：
- 最高像素（萬像素解析度 1,024×1,024） 。
- 最好的品質（最高調制頻率和調制對比度導致低功耗，整個系統功率為 225~950mw）。
- 每像素自動增益選擇可達成大動態範圍，進而清晰捕捉近處和遠處物體。
- 全域快門允許改善陽光下的表現。
- 即使在晶片、光學器和電源變化的情況下，多相深度計算法也可達到穩定精準度。
- 即使高頻率下，低峰值電流作業也會降低模組成本。
Kinect 品牌擁有悠久歷史，是 Xbox 遊戲機外部裝置和開發者技術、全球首款 MR 頭顯 Microsoft HoloLens 內部的深度感應技術。 HoloLens 重點發展由 Kinect 硬體演變而來的深度相機技術，該技術與其他尖端技術結合，已透過混合現實真正地改變商業。
當我們為 Xbox 360 建立 Kinect 時，我們的願景是生產一種能辨識和理解人的裝置，以便電腦學習以人為中心的互動。創意開發人員意識到 Kinect 的技術（包括深度感應相機）可用於遠超出遊戲範圍的事。第二代 Kinect 中，我們改進了遊戲周邊裝置，同時也為開發人員提供可透過 Kinect for Windows 連線 PC 的版本，激發開發者社群的創新和創造力。去年我們停產第二代 Kinect，但我們與英特爾合作，確保 Windows 開發人員可繼續使用英特爾的深度即時鏡頭構建 PC 解決方案。
當我們將 Kinect 技術應用到混合實境，創造的 HoloLens 取得令人難以置信的成果。目前版本的 HoloLens 使用第三代 Kinect 深度感測技術，能在現實世界放置全息圖。藉助 HoloLens，我們擁有了解人和環境的裝置，以凝視、手勢和語音的形式匯入資訊，並以 3D 全息圖和沉浸式空間音響的形式匯出。利用 Kinect for Azure 項目，第四代 Kinect 現在與我們的智慧雲和智慧邊緣平台整合，為我們的開發人員社群提供同樣的創新機會。
Kinect for Azure 項目開放無數新機遇，讓開發者利用機器學習，認知服務和物聯網邊緣。我們預見 Kinect for Azure 項目將促進微軟和合作夥伴生態系統產生新 AI 解決方案，這些解決方案構建在越來越多與 Azure AI 服務整合的感測器上。我迫不及待想知道開發人員如何利用它建立實用、智慧和有趣的解決方案，比以往跨越更多產業和場景。
（本文由 雷鋒網 授權轉載；首圖來源：Alex Kipman）