作者｜张通

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AI视觉领域已有红海趋势，商汤、旷世、深鉴等基于图像处理算法为核心技术的科技企业逐渐声名鹊起。然而，受限于产业上游视觉成像技术的发展桎梏，图像识别的“买家秀”与“卖家秀”之间，永远相差一盏灯光的距离。

好的成像效果，对于AI视觉产业而言显然极为重要。而从胶卷时代到数码时代，成像往往服务于人，而并非机器。但时代变革下的今天，让机器看懂视频图像已是必要之举，前端成像的革命注定要再度爆发。

“弄潮儿向涛头立，手把红旗旗不湿”，继美国的柯达、日本的索尼之后，中国的eyemore希望在AI时代扛起前端成像革命的旗帜，其发布的全球首款AI视觉专用成像芯片，便是eyemore向整个AI视觉产业做出的表率。

2018年1月19日，在极客公园IF大会上，AI视觉成像公司eyemore正式发布业界首款AI视觉专用成像芯片——eyemore X42。eyemore创始人兼CEO朱继志如此描述该芯片所代表的战略蓝图：给机器配置“视觉中枢”，赋能所有的AI视觉公司。

eyemore X42 AI视觉专用成像芯片

eyemore X42芯片采用自主研发的全新成像引擎架构，是超大规模计算能力，与20余个创新成像算法，以及500余个成像场景数据的组合。其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，肩负着eyemore颠覆成像行业的使命。

“eyemore X42整个芯片，只做一件事情，那就是成像，为了提高芯片的成像性能，我们甚至把标准的视频压缩都去掉了。这就像Intel的CPU带了集成了显卡功能，但NVIdia的专用GPU一定是未来的主流。”

事实上，此前的胶卷和数码成像时代，人们更加关注视频图像的像素，而给机器看，关注的则是识别的过程和结果，这就促使eyemore在开发专用成像芯片的基础上更加注重技术革新。

传统的成像引擎，大多是以像素为唯一的处理单元进行处理，继而生成照片和视频。而eyemore X42芯片采用了全新的智能处理算法，重新对像素块和像素层级进行定义和处理，智能地计算各像素之间的关系。此时，像素不再是处理的基础对象，取而代之的是各种像素块和像素层级。

基于此，eyemore自主研发了eyeMix、eyeNoise等核心成像算法，抛弃传统的日系全局成像架构，采用分区域、分层的eyemore成像引擎架构，解决视觉成像中弱光、逆光、反光痛点，提高AI视觉的识别效率和准确率。

同时，eyemore成像引擎在各种复杂光线环境下，能排除现场光线的干扰，给AI视觉算法输出稳定可靠的高品质视觉图像，尤其是在微弱光线下超越人眼的视觉成像能力，能够帮助众多AI视觉公司解锁更加丰富的应用场景。

朱继志强调，eyemore更加关注芯片的应用价值，即解决AI视觉实际应用中存在的痛点。“例如，自动驾驶环境中，进出隧道时光线反差太大、晚上的景观灯太多影响红绿灯的识别，医疗内窥镜灯光不好控制。很多客户反映，在网上找了很多图片来做训练，但部署的时候，由于现场得到的图片质量差，很多无法识别。那么痛点就在于，网上的图片素材都是卖家秀，现场采集时，就变成了买家秀。”

显然，为了让视觉AI更好地完成图片的识别和处理过程，前端成像引擎不仅需要具备优质的成像能力，还具备强大的技术稳定性。

而在朱继志眼中，技术的真正内涵恰恰是要兼顾可靠性、易用性和应用能力。为此，eyemore进行了长达近四年的测试场景、数据，然后反馈、优化、调整的过程。“只有亲身感受，才清楚我们的技术能不能解决问题。”

同时，为了方便视觉软件算法工程师更加便捷地使用芯片，eyemore X42支持Win、Linus、安卓、IOS等多平台开发接口，提供完整的成像开发工具套件，“白盒式”API能够让所有的视觉算法工程师精准控制成像效果，即便不懂硬件，也可以提升AI视觉分析算法的效率和准确性。

朱继志有信心，eyemore X42芯片性能超越日系最高端成像芯片3倍以上，真正带来“视觉器官”的进化。事实上，“让机器超越人眼”，正是“eyemore”所代表的含义。而四年磨一剑为行业献上的eyemore X24芯片，堪称eyemore在潜心躬行的研发路上所树立的里程碑。

那么，当机器的“视觉中枢”已至，eyemor能否加速AI视觉产业的发展进程？

在人工智能各种技术中，视觉技术是最基础、最广泛的关键应用。和人类获取世界信息90%来源于眼睛的视觉一样，人工智能的大部分应用场景，都基于视觉的技术展开。包括人脸识别、自动驾驶、工业监测、医疗、手机AI等重要领域覆盖了全球人口的衣食住行、健康教育等各个方面。

毫无疑问，AI视觉产业将迅速发展成亿万级的市场，万物视觉（Vision of Everythinig）的时代即将来临。

而作为连接光学模组和后端AI算法的节点，成像引擎显然是决定AI视觉识别效率的最关键部件。成像引擎的技术能力，将直接决定机器大脑是否与机器眼睛能够完成实时交互，从而在实际场景中发挥作用。

但环顾市场，目前的AI视觉产业中，从事图像识别处理的企业居多，前端成像领域尚鲜有人踏足，我们至今仍身处“为人服务的数码成像时代”，难以覆盖万亿级的视觉AI成像需求。

那么，eyemore在此时推出业内首款AI视觉专用成像芯片，无疑意义重大。综合光学、硬件、算法、芯片设计等跨界技术设计的eyemore X42芯片，恰好填补了国内AI视觉的领域的空白，成为助推AI视觉算法迅速落地应用的加速剂。

“人眼之所以看外界清晰，就是因为经过长期进化后，拥有了极强的适应环境能力。而我们的芯片，也已经在多场景的训练下完成了进化，能够自动适应各种环境，输出稳定的视觉图像。随着计算能力的不断提升，成像引擎超越人眼指日可待。而为行业赋予这样的高端成像引擎，推动行业进步，正是我们的使命。”

事实上，除了芯片以外，eyemore在AI成像技术上的优势，还体现在eyemore团队为计算机视觉类的软件工程师所搭建的面向深度学习的一套整体软硬件解决方案，包括AI成像引擎以及将该引擎封装到硬件端的成熟成像模组，并配置好了完整的for AI 功能的SDK，便于视觉AI开发者快速学习调试的开发平台。

朱继志希望，eyemore能够牢牢把握高性能的成像引擎入口，并围绕视觉成像技术，建立完整的成像生态，与AI视觉产业链的各个环节合作，包括共建实验室、战略合作、联合开发、技术授权等多种方式，共同推进AI视觉的发展，为下一个阶段将“eyemore inside”推向千亿级数量的视觉应用奠定基础，用技术驱动产业跃迁。

面对未来，朱继志有着明确的洞察和目标，“未来三年（2018～2020）是人工智能快速落地的三年，我们目标三年内，完成500家AI视觉客户的Design-in，占领50%以上的AI视觉成像市场。通过一系列的产品及开发平台，包括视觉成像开发板、视觉成像模组、视觉成像芯片、视觉成像技术IP授权等，为新兴的AI视觉客户提供完整的视觉成像解决方案。”

随着AI时代的到来，软件定义硬件，技术驱动产业发展的业态正在生成。朱继志表示，eyemore将继续加强技术研发，从而赋予各行业超越人眼的“机器眼睛”。

下一步，eyemore将重点布局四个市场应用方向：自动驾驶的视觉成像；智能手机的AI成像；基于人脸识别的高端智能安防；包括工业监测和医疗在内的工业视觉成像。例如，其在医疗领域，会将成像技术应用高端医疗图像采集产品上，具体方案将在2018年第一季度推出。

在方兴未艾的人工智能时代，eyemore将以中国市场为腹地衍射到全球市场，致力成为成像技术以及成像芯片领域的技术驱动者和领导者。而eyemore X42芯片的发布，恰恰是eyemore伟大征程的一个有力的开端。

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