計算機視覺下一個技術拐點？前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時代”

　　第二個特點，eyemore X42拋棄了傳統(tǒng)的ISP成像架構，采用了全新的成像引擎架構，來解決復雜光線下的成像難題。而傳統(tǒng)的ISP，從架構上來講，無論如何也無法完美解決復雜光線的問題。

　　第三個特點是，eyemore X42提供了豐富的API接口，讓做后端圖像識別的算法工程師，可以很方便的控制成像的過程。

　　eyemore X42的性能有多強大?也許其發(fā)布會當天現(xiàn)場演示的“微光/暗光環(huán)境下實現(xiàn)精準識別”的實驗，就能很好的說明問題。

　　“如果你問所謂的微光會微到什么程度?這個很簡單，我們有一個基本的標準，就是和人眼比，我們就是要超越人眼”，朱繼志說到。

　　人眼的視網(wǎng)膜里有大約1.25億個視桿細胞和視錐細胞，它們扮演感光器的角色。其中，視桿細胞感知光線的明暗，而視錐細胞負責感知顏色。到光線的明暗達到一定程度(過亮或過暗)的時候，視錐細胞就停止工作，轉(zhuǎn)而切換到視桿細胞，因此這時人眼就只能感受到黑白的灰度，暫時失去了感知顏色的能力。

　　“我們現(xiàn)在做的事情是比人眼18個DB的八倍，在那種情況下。所以，在人眼看不清顏色、只能看清輪廓的情況下，我們能夠精準的還原顏色?！?/p>

　　人對世界顏色的感知能力是有限的，雖然理論上說人的眼睛可以分辨出出高達1200萬種顏色，但實際上遠遠低于這個數(shù)字。但機器能不能分辨出一百萬種、一千萬種甚至更多種顏色呢?這完全有可能。

　　我們很難想象的到，一個機器超越人眼之后可以做些什么。高維視覺和低維視覺相比，具有無可比擬的優(yōu)越性。

　　比如看到一朵花，我們看到的只是白色的，但機器看到的是五顏六色的，因為可能有100種白。這就是機器進步的核心能力，能夠看到更多的信息，所以能夠給出更精準的反饋。

　　AI實體化之下，5年內(nèi)視覺芯片將有100億數(shù)量級需求

　　隨著AI技術的進一步發(fā)展和應用的持續(xù)擴大，各種由AI芯片驅(qū)動的機器/設備持續(xù)出現(xiàn)，使得AI已經(jīng)越來越呈現(xiàn)出實體化的趨勢。

　　“得益于人工智能的廣泛應用，目前已經(jīng)形成了一個很大的技術生態(tài)。在這個龐大的生態(tài)海洋里，AI機器這個新的物種已經(jīng)開始進化出來，這些AI機器將會迅速進入我們的現(xiàn)實世界?！敝炖^志說。

　　AI機器區(qū)別于一般機器的最大特點是，它不是一個普通的工具，它自己有大腦。我們可以把自動駕駛、機器人、包括工藝檢測設備、智能的安防攝像頭/門禁/鎖具等等，都看做一個AI的機器。

　　另一方面，從信息時代發(fā)展到如今的AI時代，競爭核心已經(jīng)從加工制造工藝/硬件設備性能的競爭，升級為算力和算法的比拼。由此，作為算法和算力承載的芯片，就成了當今時代最大的競爭焦點。

　　而AI機器需要數(shù)量更多的、性能更強大的芯片，即各種AI芯片。

　　“AI機器這個新物種，就是被各種芯片所驅(qū)動的。在比拼算法和算力的時代，一個AI機器所需要的芯片的數(shù)量，也就是芯片的密度，會呈現(xiàn)數(shù)量級的增長?！?/p>

　　以目前突然躥紅的比特幣為例，其挖礦的設備——礦機，就是芯片的需求大戶。在一個普通的礦機里，就會有幾十到數(shù)百顆處理器芯片，而這個在以前是不可能想象的。

　　除此之外，基于萬物互聯(lián)場景下的自動駕駛汽車，它的視覺系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、車內(nèi)溫度調(diào)節(jié)、對外通訊通信等等，每一個獨立的處理單元都至少需要一顆芯片;同樣的還有各種機器人、各種無人機、安防監(jiān)控、無人超市......

　　朱繼志認為，以后一臺AI機器對各種各樣的芯片的需求，會有成百上千個。在視覺2.0的內(nèi)因驅(qū)動下，各類AI芯片的大規(guī)模應用時代已然來臨，AI機器這個新物種，將為AI芯片開辟一個龐大的新增市場。

　　AI機器對視覺器官的需求量同樣是巨大的，由此AI視覺芯片的供應量也將隨之激增。

　　在汽車領域，一臺自動駕駛的汽車，將會安裝10個視覺攝像頭;在安防領域，所有的監(jiān)控攝像頭，都面臨著人臉識別的升級;在工業(yè)設備領域，通過視覺的方式進行產(chǎn)品的檢測，將會成為每一條產(chǎn)線的標配，以后每一條產(chǎn)線上都將配置超過10個智能攝像頭;在無人零售，如Amazon go正在把關注的重點從商品的標簽遷移到每個顧客的消費習慣，它的每家無人零售店都配置了超過100個以上的攝像頭。

　　據(jù)不完全預測，未來5年內(nèi)，各種各樣的AI機器將會帶來100億數(shù)量級的視覺設備需求，而視覺芯片的需求量將高于這個數(shù)字。

　　“這將是所有AI芯片創(chuàng)業(yè)者的機會?！?/p>