从“给人看”到“给机器看”

“如果一个问题存在了很久，都没有被现有架构解决，这说明一定要有全新的技术架构才能破解难题。”朱继志告诉亿欧，眼擎科技开发的“成像引擎”就是这样一个解决复杂光环境下AI视觉成像问题的全新架构。

“传统ISP架构的目的是为了实现成像这个功能，”朱继志说，“但成像引擎重视的是成像的性能。”

据了解，成像引擎是一个“算力+算法+数据”的全新成像架构，具有学习功能。朱继志向亿欧介绍道，处理图片是一个十分复杂的过程，因此算力对成像引擎而言十分重要；但光有算力是不够的，还要开发出针对不同场景的算法，才能解决实际应用中的问题；在算力和算法都具备的条件下，最终还需要在不同复杂光环境下进行测试，以收集到更多的场景数据，让算法进行学习，达到让整个成像引擎能够适应多种复杂光环境的目的。

在成像引擎实际运作中，“经过CMOS的8~16位RAW数据进来时，我们直接基于RAW数据进行无裁剪处理，如果按照16位的数据来算，成像引擎处理的原始图像信息量比传统ISP高256倍，最后把它压缩成8位的JPG图像。”朱继志说，这样的方法能够保留所有图像细节信息，无论在什么光线环境下，都能对图像实现优质处理。

“颜色是AI测量世界的根本依据，也是深度学习进行图像识别的基础。”朱继志认为，成像技术的目的已经从“给人看”过渡到“给机器看”，“AI视觉需要的是一把标尺，关注的不是美颜、像素，而是准确的输出物体的颜色、锐度以及丰富的细节。”

据了解目前成像引擎暗光能力比人眼高8倍，降噪能力比摄像头高64倍，逆光能力比摄像头高32倍。未来三年，眼擎科技的使命就是让成像引擎芯片的成像能力将全方位超越人眼。

AI视觉的“最后一公里”

今年1月，眼擎科技推出了完全自主研发的全球首款复杂光线专用成像芯片eyemoreX42。除了成像芯片，眼擎科技也通过提供成像开发套件、成像模组、成像算法IP以及深度定制成像方案等一系列全套的成像技术方案及服务。

“我们定位是一家上游的芯片公司。”朱继志告诉亿欧。传统ISP架构集成在SoC里面，而眼擎科技抛弃ISP架构后，需要填补成像技术的空白，但眼擎科技的成像引擎是一个“算力+算法+数据”的全新成像架构，原来ISP在SoC中所处的位置无法承担成像引擎的处理能力，“所以我们要单独生产一个芯片来实现成像引擎的功能。”

“AI正驱动着芯片产业发生变化。”朱继志告诉亿欧，以前CPU一家独大，摄像机里只需要一个主芯片就能实现所有功能；但AI时代来临后，GPU的重要性就体现出来了，所有算法都是基于GPU实现，因此摄像机中需要加入GPU；但当GPU的算力变得很强、算法很丰富的时候，前端摄像头能力的好坏就成了AI视觉“最后一公里”的关键问题，因此还需要一款新的成像芯片来解决这个问题，眼擎科技解决的正是这“最后一公里”的问题。

朱继志表示，眼擎科技的愿景是成为AI成像领域的头部企业，定位上游的技术方案商，通过赋能的方式，向下游打造终端产品的公司输出自己的成像能力。据了解，眼擎科技未来将在安防、工业检测、无人零售、智能医疗、机器人、深度相机等领域重点发力。

“我们是面向未来的，关注的是新产品和新应用市场。”朱继志告诉亿欧，眼擎科技的战略是先做核心技术突破，再找市场应用部署，“场景与技术是相互推动的，场景的需求能催生技术的更新，而技术的创新能’解锁’更多应用场景。”朱继志说，比如在安防领域，眼擎的全新成像技术将变革闸机的场景，未来闸机处的摄像头不再需要任何辅助光源，也能清晰的“看”见人和物；同样，“未来公路上有爆闪灯，可能也会变成一件奇怪的事。”

今年是眼擎科技启动市场推广的第一年，朱继志认为，将芯片推向市场需要2年的时间，之后还要再用2年的时间等待市场成熟。“AI视觉成像能力的改变并不是一蹴而就的，而是一个慢慢迭代升级的过程。”朱继志说，只讲技术原理，安防圈子的人都懂，但只有看到成像引擎的实际效果，市场才能对这个原创技术有最直观的感知，“用户体验这种主观的感觉是很难说清楚的，所以还需要时间让大家慢慢了解和接受。”