計算機視覺下一個技術(shù)拐點？前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時代”

　　“在復雜的光線環(huán)境下，AI機器獲取的圖像信噪比會受到極大影響，這是導致市場上AI視覺產(chǎn)品難以落地的最大原因?！敝炖^志認為，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機器在復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，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。激光雷達的優(yōu)點非常明顯，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，“激光雷達就像一根拐杖”。這個比喻很恰當，視覺能力不行的時候，需要依靠激光雷達這樣的拐杖，但拿著拐杖卻是永遠跑不快的。

　　剩下的兩種方案則都是在相機和成像處理的基礎(chǔ)上加以改進。首先是陣列計算相機技術(shù)，原理有點類似于蜻蜓、蒼蠅等多目昆蟲的復眼，通過數(shù)個、數(shù)十個甚至上百個相機組成的陣列，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機器在各種光線下自動適應(yīng)光線的能力。

　　“我們堅信，以后AI機器的眼睛應(yīng)該和我們?nèi)祟愐粯?，以后它們的視力一定不會比人眼差，甚至比人眼強。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?！?/p>

　　眼擎eyemore X42芯片，視覺2.0時代的AI機器成像引擎

　　關(guān)于AI視覺，馬斯克曾經(jīng)提出過“全天候被動光學圖像識別”的概念，就是要解決復雜光線，包括弱光、逆光、反光下的精準識別，這也是AI機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種不同場景下的復雜光線數(shù)據(jù)。

　　eyemore X42芯片有三個特點：首先它是一顆獨立成像芯片。目前各種相機、智能手機、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。