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计算机视觉下一个技术拐点?前端成像或将开启

文章作者:计算机前端 上传时间:2018-12-28

  在日前刚结束的2018 AWE现场,身为眼擎科技CEO的朱继志,满怀激动的下了这么一个结论。

  朱继志说话的语气非常笃定,因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月,就已一路高歌,初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是:这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入视觉2.0时代”。

  既然这款芯片目前在国内甚至全球同领域内属于独一份,好奇之下,我们不禁就和他多聊了几句。

  近几年,人工智能的火热是毋庸置疑的,上到国家两次将其写入政府工作报告,下到雨后春笋般出现的各种AI公司,所有这些都在昭示着一个崭新的人工智能时代即将到来。

  同样的,在众多的AI技术和应用中,计算机视觉是最大的切入点和最具潜力的领域。毕竟,在我们获取的全部信息中,视觉信息的比例达到了80%以上,因此,这将是一个前景无限的市场方向。

  计算机视觉的应用领域几乎涵盖了我们所知的所有行业,自动驾驶、金融风控/交易、安防、新零售、智能手机、机器人......

  国内计算机视觉领域,商汤和旷世算是两只最大的独角兽,而他们于去年上演的融资竞赛更是吸引了无数业内人士的目光:先是2017年7月,商汤科技B轮融资4.1亿美元,接着道10月31日,旷视科技Face++又宣布获得4.6亿美元C轮融资,随后商汤即传出接受阿里15亿元投资的消息......

  不用多说什么,仅从这一连串创纪录的融资金额中,我们就可以感受到计算机视觉在AI界的热度。

  据相关研究报告预计,2018年全球计算机视觉市场规模将达到50亿美元左右,而到2020年,中国计算机视觉市场规模将增长至725亿元,未来前景极为广阔。

  “2016年是AI的概念年,2017年是demo年,2018年是落地第一年。”朱继志认为,在未来的三年内,AI会很快的实现更为广泛的落地应用 。

  “尽管现在整个产业很多技术都还有一些问题,但是其整体架构已经出来了。”朱继志说。

  众所周知的是,目前国内AI视觉领域的科技企业,几乎都在使用传统摄像头,都把焦点集中在对图像的后端处理上。这就导致了一个尴尬的现象:绝大多数的AI公司算法足够优秀,但前端成像技术不过硬,导致实际落地时机器的“眼睛”不能适应外界光线变化,识别效果差的尴尬局面。

  以自动驾驶汽车为例,在诸如车辆经过隧道、对面驶来的车开大灯、夜间红绿灯被道路景观灯遮挡/干扰、夜色漆黑伸手不见五指等等异常情况下,往往会由于识别不准而发生行车事故;

  同样,安防领域也会因为红外黑白画面和逆光的人脸发黑而无法识别、工业检测中会有因为高光和反光导致无法检测的情形等等。

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