eyemore發布全球首款AI視覺專用成像晶元，能否助推AI視覺產業躍遷？
繼美國的柯達、日本的索尼之後，中國的eyemore希望在AI時代扛起前端成像革命的旗幟。其發布的全球首款AI視覺專用成像晶元——eyemore X42，恰好填補了國內AI視覺的領域的空白，成為助推AI視覺演算法迅速落地應用的加速劑。
作者｜張通
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AI視覺領域已有紅海趨勢，商湯、曠世、深鑒等基於圖像處理演算法為核心技術的科技企業逐漸聲名鵲起。然而，受限於產業上游視覺成像技術的發展桎梏，圖像識別的「買家秀」與「賣家秀」之間，永遠相差一盞燈光的距離。
好的成像效果，對於AI視覺產業而言顯然極為重要。而從膠捲時代到數碼時代，成像往往服務於人，而並非機器。但時代變革下的今天，讓機器看懂視頻圖像已是必要之舉，前端成像的革命註定要再度爆發。
「弄潮兒向濤頭立，手把紅旗旗不濕」，繼美國的柯達、日本的索尼之後，中國的eyemore希望在AI時代扛起前端成像革命的旗幟，其發布的全球首款AI視覺專用成像晶元，便是eyemore向整個AI視覺產業做出的表率。
給機器配置「視覺中樞」
2018年1月19日，在極客公園IF大會上，AI視覺成像公司eyemore正式發布業界首款AI視覺專用成像晶元——eyemore X42。eyemore創始人兼CEO朱繼志如此描述該晶元所代表的戰略藍圖：給機器配置「視覺中樞」，賦能所有的AI視覺公司。
eyemore X42 AI視覺專用成像晶元
eyemore X42晶元採用自主研發的全新成像引擎架構，是超大規模計算能力，與20餘個創新成像演算法，以及500餘個成像場景數據的組合。其感光度最高可以達到40萬，單次曝光動態範圍可以超過16bit，最大功耗在1.5W以內，肩負著eyemore顛覆成像行業的使命。
「eyemore X42整個晶元，只做一件事情，那就是成像，為了提高晶元的成像性能，我們甚至把標準的視頻壓縮都去掉了。這就像Intel的CPU帶了集成了顯卡功能，但NVIdia的專用GPU一定是未來的主流。」
事實上，此前的膠捲和數碼成像時代，人們更加關注視頻圖像的像素，而給機器看，關注的則是識別的過程和結果，這就促使eyemore在開發專用成像晶元的基礎上更加註重技術革新。
傳統的成像引擎，大多是以像素為唯一的處理單元進行處理，繼而生成照片和視頻。而eyemore X42晶元採用了全新的智能處理演算法，重新對像素塊和像素層級進行定義和處理，智能地計算各像素之間的關係。此時，像素不再是處理的基礎對象，取而代之的是各種像素塊和像素層級。
基於此，eyemore自主研發了eyeMix、eyeNoise等核心成像演算法，拋棄傳統的日系全局成像架構，採用分區域、分層的eyemore成像引擎架構，解決視覺成像中弱光、逆光、反光痛點，提高AI視覺的識別效率和準確率。
同時，eyemore成像引擎在各種複雜光線環境下，能排除現場光線的干擾，給AI視覺演算法輸出穩定可靠的高品質視覺圖像，尤其是在微弱光線下超越人眼的視覺成像能力，能夠幫助眾多AI視覺公司解鎖更加豐富的應用場景。
朱繼志強調，eyemore更加關注晶元的應用價值，即解決AI視覺實際應用中存在的痛點。「例如，自動駕駛環境中，進出隧道時光線反差太大、晚上的景觀燈太多影響紅綠燈的識別，醫療內窺鏡燈光不好控制。很多客戶反映，在網上找了很多圖片來做訓練，但部署的時候，由於現場得到的圖片質量差，很多無法識別。那麼痛點就在於，網上的圖片素材都是賣家秀，現場採集時，就變成了買家秀。」
顯然，為了讓視覺AI更好地完成圖片的識別和處理過程，前端成像引擎不僅需要具備優質的成像能力，還具備強大的技術穩定性。
而在朱繼志眼中，技術的真正內涵恰恰是要兼顧可靠性、易用性和應用能力。為此，eyemore進行了長達近四年的測試場景、數據，然後反饋、優化、調整的過程。「只有親身感受，才清楚我們的技術能不能解決問題。」
同時，為了方便視覺軟體演算法工程師更加便捷地使用晶元，eyemore X42支持Win、Linus、安卓、IOS等多平台開發介面，提供完整的成像開發工具套件，「白盒式」API能夠讓所有的視覺演算法工程師精準控制成像效果，即便不懂硬體，也可以提升AI視覺分析演算法的效率和準確性。
朱繼志有信心，eyemore X42晶元性能超越日系最高端成像晶元3倍以上，真正帶來「視覺器官」的進化。事實上，「讓機器超越人眼」，正是「eyemore」所代表的含義。而四年磨一劍為行業獻上的eyemore X24晶元，堪稱eyemore在潛心躬行的研發路上所樹立的里程碑。
那麼，當機器的「視覺中樞」已至，eyemor能否加速AI視覺產業的發展進程？
用技術驅動產業躍遷
在人工智慧各種技術中，視覺技術是最基礎、最廣泛的關鍵應用。和人類獲取世界信息90%來源於眼睛的視覺一樣，人工智慧的大部分應用場景，都基於視覺的技術展開。包括人臉識別、自動駕駛、工業監測、醫療、手機AI等重要領域覆蓋了全球人口的衣食住行、健康教育等各個方面。
毫無疑問，AI視覺產業將迅速發展成億萬級的市場，萬物視覺（Vision of Everythinig）的時代即將來臨。
而作為連接光學模組和後端AI演算法的節點，成像引擎顯然是決定AI視覺識別效率的最關鍵部件。成像引擎的技術能力，將直接決定機器大腦是否與機器眼睛能夠完成實時交互，從而在實際場景中發揮作用。
但環顧市場，目前的AI視覺產業中，從事圖像識別處理的企業居多，前端成像領域尚鮮有人踏足，我們至今仍身處「為人服務的數碼成像時代」，難以覆蓋萬億級的視覺AI成像需求。
那麼，eyemore在此時推出業內首款AI視覺專用成像晶元，無疑意義重大。綜合光學、硬體、演算法、晶元設計等跨界技術設計的eyemore X42晶元，恰好填補了國內AI視覺的領域的空白，成為助推AI視覺演算法迅速落地應用的加速劑。
「人眼之所以看外界清晰，就是因為經過長期進化後，擁有了極強的適應環境能力。而我們的晶元，也已經在多場景的訓練下完成了進化，能夠自動適應各種環境，輸出穩定的視覺圖像。隨著計算能力的不斷提升，成像引擎超越人眼指日可待。而為行業賦予這樣的高端成像引擎，推動行業進步，正是我們的使命。」
事實上，除了晶元以外，eyemore在AI成像技術上的優勢，還體現在eyemore團隊為計算機視覺類的軟體工程師所搭建的面向深度學習的一套整體軟硬體解決方案，包括AI成像引擎以及將該引擎封裝到硬體端的成熟成像模組，並配置好了完整的for AI 功能的SDK，便於視覺AI開發者快速學習調試的開發平台。
朱繼志希望，eyemore能夠牢牢把握高性能的成像引擎入口，並圍繞視覺成像技術，建立完整的成像生態，與AI視覺產業鏈的各個環節合作，包括共建實驗室、戰略合作、聯合開發、技術授權等多種方式，共同推進AI視覺的發展，為下一個階段將「eyemore inside」推向千億級數量的視覺應用奠定基礎，用技術驅動產業躍遷。
面對未來，朱繼志有著明確的洞察和目標，「未來三年（2018～2020）是人工智慧快速落地的三年，我們目標三年內，完成500家AI視覺客戶的Design-in，佔領50%以上的AI視覺成像市場。通過一系列的產品及開發平台，包括視覺成像開發板、視覺成像模組、視覺成像晶元、視覺成像技術IP授權等，為新興的AI視覺客戶提供完整的視覺成像解決方案。」
隨著AI時代的到來，軟體定義硬體，技術驅動產業發展的業態正在生成。朱繼志表示，eyemore將繼續加強技術研發，從而賦予各行業超越人眼的「機器眼睛」。
下一步，eyemore將重點布局四個市場應用方向：自動駕駛的視覺成像；智能手機的AI成像；基於人臉識別的高端智能安防；包括工業監測和醫療在內的工業視覺成像。例如，其在醫療領域，會將成像技術應用高端醫療圖像採集產品上，具體方案將在2018年第一季度推出。
在方興未艾的人工智慧時代，eyemore將以中國市場為腹地衍射到全球市場，致力成為成像技術以及成像晶元領域的技術驅動者和領導者。而eyemore X42晶元的發布，恰恰是eyemore偉大征程的一個有力的開端。
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封面設計：西南 排版：Forest 校對：Forest
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