Збір даних з реального світу для фізичного ІІ супроводжується проблемою конфіденційності, яку легко не помітити. Телефон може детально зафіксувати склад або вулицю, але що відбувається, коли в кадр потрапляють люди та номерні знаки? Саме це робить підхід від @vangrid_io цікавим. Процес зйомки розроблений так, щоб виявляти обличчя та номерні знаки безпосередньо на пристрої та розмивати їх ще до кодування відео. Згідно з документацією, оригінальні нерозмиті кадри ніколи не залишають телефон, а покупці отримують відновлену 3D-модель, а не вихідний матеріал. Це означає, що захист конфіденційності вбудований у сам процес збирання даних, а не залишається повністю на етапі очищення на сервері. Для фізичного ІІ це може спростити збір корисних зображень з рівня землі місць, які роботи повинні розуміти, не виставляючи напоказ ідентифіковану інформацію. Але реалізація має таке ж значення, як і сама ідея. Обличчя можуть раптово потрапляти в поле зору камери, і фільтр конфіденційності має надійно обробляти такі моменти протягом усього запису. Один момент, який мене все ще цікавить: що відбувається, коли хтось входить у кадр наполовину під час зйомки? Чи здатна система на пристрої постійно виявляти та розмивати їх до надсилання матеріалу, навіть під час раптових рухів або складного освітлення? Це важливе питання, бо захист конфіденційності має працювати протягом усього процесу зйомки, а не лише в ідеальних умовах @quipnetwork