AI视觉成像芯片搅动千亿级新市场，SoC时代即将过去.doc

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1、AI视觉成像芯片搅动千亿级新市场，SoC时代即将过去　　“这就像我们在淘宝上买东西，看到的都是卖家秀，拿到手的却是买家秀。这其中最大的差别，就是光线环境的问题。”　　“图像识别的卖家秀和买家秀之间，永远隔着一盏灯光的距离。”眼擎科技（eyemore）创始人&CEO朱继志日前在IF创新大会2018上发布全球首款AI成像芯片时说，“我们经常看到在各种图像识别比赛中，图像识别率很高。但在实际场景中，比如人脸识别，却没有任何一家厂商敢提供识别率数据，因为现场问题实在太多了。”　　下图是朱继志在发布会现场分享的一张PPT。左边，是《花花公子》

2、杂志御用模特Leina一张裸照的一部分。这张照片细节丰富、层次分明、边缘清晰，三十年来所有和图像算法相关的图片，都拿它来做标准；但实际在现场拍到的图片，却往往是右边的模样，根本无法识别。　　　　“图像识别的卖家秀和买家秀之间，永远隔着一盏灯光的距离。”　　“这就像我们在淘宝上买东西，看到的都是卖家秀，拿到手的却是买家秀。这其中最大的差别，就是光线环境的问题。”朱继志说，给美女拍照片，会设置很多灯光。然而现实生活中的光线环境是不可控的，遇到弱光、逆光、反光情况时，成像效果就很差，AI算法无法识别。　　给人看的像素时代终结，给机器看的视

3、觉时代开启　　要解决卖家秀和买家秀的问题，就要靠视觉器官的进化，把视觉放在一个系统整体来看。首先是眼睛，在前端负责感知，产生图像；然后是大脑，在后端负责认知，它分析图像视觉；此外，还有第三部分—大脑如何控制眼睛，也就是双方怎样进行智能的交互？只有大脑、眼睛、脑眼交互这三部分都智能化了，才能说机器视觉是智能的。这也代表了人工智能在产业里发展的三个阶段：大脑的进化、器官的进化、大脑和器官交互方式的进化。　　　　视觉的三种智能　　要了解眼睛这个成像器官的进化，就要先回顾一下成像技术的历史。成像技术从30年代美国的胶卷时代开始，代表厂商是柯

4、达；80年代进入数码时代，产业转移到了日本，今天看到的所有的数码照片，都是源自80年代日本的成像架构，包括索尼、尼康、佳能等公司。然而到了AI时代，行业对图像的需求可能会发生本质的变化：图像不再是给人看的，而是要给机器看。　　给人看的时候，关注的自然是像素，喜欢自拍的姑娘，一定会关心手机前后摄像头是多少像素。然而当大家开始用iPhoneX刷脸的时候，似乎又没有多少人关心摄像头的像素问题。因为常识告诉我们，人眼看世界的时候，是没有像素概念的。　　人眼是人类长期进化的结果，最强大之处在于对环境的适应能力。正常情况下，看哪里都是清楚的，颜

5、色都是对的，不存在卖家秀和买家秀的问题。相比之下，机器和人眼最大的差距，就是适应性太差，而要解决适应环境的问题，机器能用的资源只有三种：算力、算法和数据。　　为了解决各种复杂光线问题导致的问题，眼擎科技使用了各种新型的算法，计算复杂度是数码成像的50倍以上，通过对大量场景数据的测试，使得成像引擎能够像人类眼睛一样自动的适应各种环境，消除各种光线环境的影响，输出稳定的视觉图像。　　从IoE到VoE，新的千亿级市场诞生　　视觉技术分为两种：成像（imaging）和图像处理（imageprocessing）。前端成像技术负责生成视觉图像，

6、后端图像处理负责分析、识别、处理视觉图像。换句话说，成像相当于人的眼睛，图像处理相当于人的大脑。　　目前人工智能领域的明星公司，包括商汤、旷世、地平线、云从、依图、深鉴等，都是基于图像处理算法为核心技术的独角兽公司。在过去的三年里，受深度学习技术的驱动，图像处理获得了飞速的发展，但前端的成像技术，仍然停留在二十年前的水平，成为AI视觉未来发展以及商业应用落地的严重的瓶颈，也是当前各大AI公司的下一个必争之地。　　“AI将带动成像技术和产业从像素到视觉的一次大的变革和颠覆。中国是AI视觉产业落地最快的地方，我相信，这个新的成像技术的第

7、三个阶段，会由中国主导。”朱继志说。　　和数码时代相比，AI时代的成像在成像架构、算法模型、评判标准、光线适应性等诸多关键环节都发生了本质上的变化，传统的数码成像技术架构已不能满足AI视觉的需求，面临迅速被淘汰的窘境。未来五年，成像技术将有望完成从“图像”到“视觉”的划时代升级，视觉成像芯片和AI处理芯片一样，成为人工智能的核心部件，由此衍生的产业升级需求，将在未来五年催生出成像领域千亿级别的新增量市场。　　　　从IoE到VoE，新的千亿级市场诞生　　给机器配置视觉中枢　　算力、算法和数据集成到一起成为产品，就是一颗芯片，比如眼擎科

8、技此番推出的全球首款AI视觉专用成像芯片EyemoreX42。这颗芯片采用了全新的成像引擎架构，集成了超过20种的新型成像算法，感光度最高可以达到40万，单次曝光动态范围可以超过16bit，最大功耗在1.5W以内。　　　　全球首款AI