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目前國內(nèi)AI視覺，幾乎都把焦點(diǎn)集中在對圖像的后端處理上。雖然算法足夠優(yōu)秀，但產(chǎn)品落地卻困難重重，原因是忽略了前端成像的重要作用。

“計(jì)算機(jī)視覺的前端成像技術(shù)，背后是至少100億數(shù)量級的龐大需求！”

在日前剛結(jié)束的2018 AWE現(xiàn)場，身為眼擎科技CEO的朱繼志，滿懷激動的下了這么一個結(jié)論。

朱繼志說話的語氣非常篤定，因?yàn)樗麄兊膃yemore X42芯片上市不到兩個月，就已一路高歌，初露崢嶸。而業(yè)內(nèi)對eyemore X42的看法是：這款全球第一款完全自主研發(fā)并正式對外發(fā)布的AI視覺成像芯片將“引領(lǐng)AI機(jī)器進(jìn)入視覺2.0時代”。

既然這款芯片目前在國內(nèi)甚至全球同領(lǐng)域內(nèi)屬于獨(dú)一份，好奇之下，我們不禁就和他多聊了幾句。

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2018將是AI落地第一年

視覺市場規(guī)模潛力巨大

近幾年，人工智能的火熱是毋庸置疑的，上到國家兩次將其寫入政府工作報告，下到雨后春筍般出現(xiàn)的各種AI公司，所有這些都在昭示著一個嶄新的人工智能時代即將到來。

同樣的，在眾多的AI技術(shù)和應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)視覺是最大的切入點(diǎn)和最具潛力的領(lǐng)域。畢竟，在我們獲取的全部信息中，視覺信息的比例達(dá)到了80%以上，因此，這將是一個前景無限的市場方向。

計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域幾乎涵蓋了我們所知的所有行業(yè)，自動駕駛、金融風(fēng)控/交易、安防、新零售、智能手機(jī)、機(jī)器人等。

國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，商湯和曠世算是兩只最大的獨(dú)角獸，而他們于去年上演的融資競賽更是吸引了無數(shù)業(yè)內(nèi)人士的目光：先是2017年7月，商湯科技B輪融資4.1億美元，接著到10月31日，曠視科技Face++又宣布獲得4.6億美元C輪融資，隨后商湯即傳出接受阿里15億元投資的消息。

不用多說什么，僅從這一連串創(chuàng)紀(jì)錄的融資金額中，我們就可以感受到計(jì)算機(jī)視覺在AI界的熱度。

據(jù)相關(guān)研究報告預(yù)計(jì)，2018年全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模將達(dá)到50億美元左右，而到2020年，中國計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模將增長至725億元，未來前景極為廣闊。

“2016年是AI的概念年，2017年是demo年，2018年是落地第一年。”朱繼志認(rèn)為，在未來的三年內(nèi)，AI會很快的實(shí)現(xiàn)更為廣泛的落地應(yīng)用。

“盡管現(xiàn)在整個產(chǎn)業(yè)很多技術(shù)都還有一些問題，但是其整體架構(gòu)已經(jīng)出來了。”朱繼志說。

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深耕前端成像領(lǐng)域

視覺2.0將為產(chǎn)業(yè)生態(tài)帶來質(zhì)變

眾所周知的是，目前國內(nèi)AI視覺領(lǐng)域的科技企業(yè)，幾乎都在使用傳統(tǒng)攝像頭，都把焦點(diǎn)集中在對圖像的后端處理上。這就導(dǎo)致了一個尷尬的現(xiàn)象：絕大多數(shù)的AI公司算法足夠優(yōu)秀，但前端成像技術(shù)不過硬，導(dǎo)致實(shí)際落地時機(jī)器的“眼睛”不能適應(yīng)外界光線變化，識別效果差的尷尬局面。

以自動駕駛汽車為例，在諸如車輛經(jīng)過隧道、對面駛來的車開大燈、夜間紅綠燈被道路景觀燈遮擋/干擾、夜色漆黑伸手不見五指等等異常情況下，往往會由于識別不準(zhǔn)而發(fā)生行車事故。

同樣，安防領(lǐng)域也會因?yàn)榧t外黑白畫面和逆光的人臉發(fā)黑而無法識別、工業(yè)檢測中會有因?yàn)楦吖夂头垂鈱?dǎo)致無法檢測的情形等等。

“在復(fù)雜的光線環(huán)境下，AI機(jī)器獲取的圖像信噪比會受到極大影響，這是導(dǎo)致市場上AI視覺產(chǎn)品難以落地的最大原因。”朱繼志認(rèn)為，要徹底解決這一難題，關(guān)鍵在于做好AI視覺產(chǎn)品的前端成像。

要克服AI機(jī)器在復(fù)雜光線下的圖像識別，就要首先解決圖像的獲取和前端處理。目前，業(yè)內(nèi)主流的解決方案有3種。

第一種就是我們所熟知的激光雷達(dá)，在光線不好的情況下，通過主動發(fā)射激光并利用光線反射來獲取物體的圖像和三維信息。激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)非常明顯，它可以獲得極高的角度、距離和速度分辨率，同時也具有良好的抗干擾能力。

不過，受限于巨大的體積和昂貴的價格（各類32線、42線、64線等型號產(chǎn)品，價格動輒數(shù)萬數(shù)十萬甚至上百萬，雖然在持續(xù)降低，但依然不親民），它正在被邊緣化。正如馬斯克所說的，“激光雷達(dá)就像一根拐杖”。這個比喻很恰當(dāng)，視覺能力不行的時候，需要依靠激光雷達(dá)這樣的拐杖，但拿著拐杖卻是永遠(yuǎn)跑不快的。

剩下的兩種方案則都是在相機(jī)和成像處理的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)。首先是陣列計(jì)算相機(jī)技術(shù)，原理有點(diǎn)類似于蜻蜓、蒼蠅等多目昆蟲的復(fù)眼，通過數(shù)個、數(shù)十個甚至上百個相機(jī)組成的陣列，拍攝出擁有億級以上像素的動態(tài)圖像，為AI機(jī)器提供視覺支持。

目前，這一技術(shù)尚在研發(fā)階段，受限于體積和供應(yīng)鏈的制約，其產(chǎn)品也還處在落地的早期階段。

第三種方案，即是眼擎科技所做的，AI視覺前端成像引擎芯片eyemore X42。

據(jù)朱繼志介紹說，眼擎所做的這種方式，像人的眼睛一樣，核心是把人的眼睛視力弄好——解決AI機(jī)器在各種光線下自動適應(yīng)光線的能力。

“我們堅(jiān)信，以后AI機(jī)器的眼睛應(yīng)該和我們?nèi)祟愐粯樱院笏鼈兊囊暳σ欢ú粫热搜鄄睿踔帘热搜蹚?qiáng)。這就是我們創(chuàng)業(yè)的初衷，我們要從根本上解決AI的視力問題。”

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眼擎eyemore X42芯片

視覺2.0時代的AI機(jī)器成像引擎

關(guān)于AI視覺，馬斯克曾經(jīng)提出過“全天候被動光學(xué)圖像識別”的概念，就是要解決復(fù)雜光線，包括弱光、逆光、反光下的精準(zhǔn)識別，這也是AI機(jī)器要解決的剛需問題。眼擎科技把這種自動適應(yīng)光線的視覺，稱之為“視覺2.0”。

2018年1月19日下午，在2018極客公園創(chuàng)新大會上，國內(nèi)AI視覺成像芯片科技公司眼擎科技正式對外發(fā)布“eyemore X42”芯片。據(jù)悉，eyemore X42是全球第一款完全自主研發(fā)并正式對外發(fā)布的AI視覺成像芯片。

數(shù)據(jù)顯示，eyemore X42成像引擎芯片，擁有比傳統(tǒng)ISP高20倍的計(jì)算能力，采用了20多種新的成像算法，集成了超過500種不同場景下的復(fù)雜光線數(shù)據(jù)。

eyemore X42芯片有三個特點(diǎn)：首先它是一顆獨(dú)立成像芯片。目前各種相機(jī)、智能手機(jī)、攝像頭里都有成像功能，但都是被集成在主芯片里面的，只能叫集成成像。而eyemore X42整顆芯片只專注于一件事情，那就是成像。這有點(diǎn)像Intel的CPU帶了集成顯卡功能，但我們知道，只有像NVIdia的專用GPU才一定是未來的主流。

第二個特點(diǎn)，eyemore X42拋棄了傳統(tǒng)的ISP成像架構(gòu)，采用了全新的成像引擎架構(gòu)，來解決復(fù)雜光線下的成像難題。而傳統(tǒng)的ISP，從架構(gòu)上來講，無論如何也無法完美解決復(fù)雜光線的問題。

第三個特點(diǎn)是，eyemore X42提供了豐富的API接口，讓做后端圖像識別的算法工程師，可以很方便的控制成像的過程。

eyemore X42的性能有多強(qiáng)大？也許其發(fā)布會當(dāng)天現(xiàn)場演示的“微光/暗光環(huán)境下實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識別”的實(shí)驗(yàn)，就能很好的說明問題。

“如果你問所謂的微光會微到什么程度？這個很簡單，我們有一個基本的標(biāo)準(zhǔn)，就是和人眼比，我們就是要超越人眼”，朱繼志說到。

人眼的視網(wǎng)膜里有大約1.25億個視桿細(xì)胞和視錐細(xì)胞，它們扮演感光器的角色。其中，視桿細(xì)胞感知光線的明暗，而視錐細(xì)胞負(fù)責(zé)感知顏色。到光線的明暗達(dá)到一定程度（過亮或過暗）的時候，視錐細(xì)胞就停止工作，轉(zhuǎn)而切換到視桿細(xì)胞，因此這時人眼就只能感受到黑白的灰度，暫時失去了感知顏色的能力。