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AI視覺成像領先者,眼擎科技如何打破傳統ISP架構藩籬?

2019-07-07
關鍵詞: AI視覺成像 ISP

  近年來,人工智能從技術走向應用,從云端走向終端。

  6月28日,以“智能+ 擁抱未來”為主題的2019中國人工智能峰會(CAIS 2019)在南京召開,作為“2019南京創新周”的AI產業峰會,CAIS 2019聚焦當前產業的智能+發展,業內專家和學者帶來了前沿技術的分享以及產業發展的思考。

  峰會期間,眼擎科技創始人兼CEO朱繼志接受了與非網的采訪。

  “讓機器看得更清楚,是眼擎科技一直追求的使命”,朱繼志向與非網記者說到。

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  眼擎科技創始人兼CEO朱繼志

  眼擎科技成立于 2014 年,是一家從事前端成像引擎的技術公司,利用自主研發的成像技術為各個應用場景下的機器視覺公司提供前端成像的一體化解決方案,來解決目前 AI 視覺由于復雜光線而導致識別準確度低等問題。

  眼擎科技英文取名“eyemore”,意在使其產品的成像能力對標乃至趕超人眼。目前,經過四五年的發展,眼擎科技已推出全球首個面向AI視覺應用領域的成像引擎eyemore X42以及針對自動駕駛視覺方案的eyemore DX120。

  在峰會現場,朱繼志向與非網記者介紹:eyemoreX42成像引擎是基于自主研發的eyeMix、eyeNoise等核心成像算法,拋棄傳統的ISP全局成像架構,采用分區域、分層的eyemore成像引擎架構,擁有超過20種新型成像算法,感光度最高可以達到40萬,單次曝光動態范圍可以超過16bit,最大功耗在1.5W以內。

  eyemoreX42可以實現在各種復雜光線環境下,排除現場各種光線的干擾和不利的視覺環境,解決視覺成像中弱光、逆光、反光痛點,給AI視覺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有著超越人眼的視覺成像能力,同時在弱光線環境下對物體的識別也幾乎沒有損耗和誤差。

  eyemoreDX120可以解決自動駕駛在實際上路過程中遇到的95%以上的復雜光線視覺識別問題,同時,該方案還滿足了自動駕駛企業對于成像技術采用方案時對車規這一硬指標的需求,可以適應地庫、夜間道路、隧道等各種復雜光線環境,給算法端輸出高信噪比的視覺圖像。

  除此之外,眼擎科技業務還涉及IP授權(FPGA/IC)、成像引擎一體化模組、高端成像方案定制以及AI成像方案開發套件等業務范疇。

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  可以看到,眼擎科技選擇自動駕駛領域作為場景落地的開始,對于接下來的應用領域和落地嘗試,朱繼志指出,安防、工業檢測、無人零售、智能醫療、機器人、深度相機等領域都是未來的重點發力部分,基于國內目前AI場景碎片化問題,眼擎科技先從B端做起,進而等待市場成熟后再選擇滲入C端市場。

  在近兩年的人工智能發展高潮中,以后端為主的人工智能算法公司層出不窮,AI視覺算法公司率先獲得關注,誕生了一批諸如曠視、地平線、云天勵飛等領先的AI企業。而隨著AI的概念逐漸明晰、產業落地的進一步發展,機器視覺成為人工智能時代的一塊重要版圖,眼擎科技通過設計與后端AI算法的交互架構,來獲知AI對圖像的需求,解決了應用場景的復雜光線導致的成像品質不穩定問題,以獨立自主研發全新成像架構,顛覆了傳統ISP三十余年的藩籬。

  但是,對于當前AI視覺成像技術的應用現狀和發展趨勢,朱繼志表示,AI視覺成像目前在各應用領域占比還未構成規模,整個產業鏈以及生態系統還需要時間來沉淀和發展,眼擎科技作為產業鏈中的一環,積極推動計算力、算法、場景數據三位一體的全新成像技術架構,推動AI成像生態系統的進一步完善。同時指出,AI落地和生態系統的搭建也是當前視覺成像公司的挑戰所在。

  “未來幾年,將是AI快速落地的幾年,眼擎科技接下來將聯手國內外AI科技公司共同進行機器視覺相關的合作,開創人工智能和國產AI視覺成像引擎領域的新篇章。” 朱繼志在談到公司未來規劃和愿景時說到。


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