眼擎科技朱继志:以AI视觉芯片为机器打造火眼金睛

韩璐 6年前 (2018-04-27)

在朱继志看来,计算机视觉的大部分应用场景中,如果不能解决复杂光线下的成像问题,其相应产品就是不具备大规模推广价值的。

连日来,中兴和华为事件的持续发酵,让“芯片”成为了国民话题。一方面,我们看见了国内芯片产业在基础技术、制造工艺等方面的无比虚弱;而另一方面,“AI芯片”的大踏步发展也让人们看到了国内芯片产业的曙光。

“做核心技术也好,做芯片产业也好,对于初创公司来讲,只有当大市场的格局发生变化的时候才会有机会。”眼擎科技创始人兼CEO朱继志表示。

眼擎科技朱继志:以AI视觉芯片为机器打造火眼金睛

图 | 眼擎科技创始人兼CEO朱继志

20年时间,涉猎两个行业,最终专注一件事

创立眼擎科技之前,朱继志已经有了20年的工作经验。前十年,他所从事的是图像产业,包括最早的可视电话、图像视频软件系统等等;后十年,他主要做的是芯片的分销和推广,并基于“电商+社区”的方式打造了一个芯片推广和交易平台。

“2013年之前,很多公司对于硬件技术并不是很感兴趣,后者也一直被归为‘制造业’。”朱继志表示,“2013年,我在做芯片推广的时候发现,国内、甚至全球都开始对硬件技术产生兴趣。”基于多年来的经验,在其看来,下一波浪潮,或许不是技术的热潮,而是硬件的热潮。

因为做图像产品的10年经验,朱继志清楚地感知到,图像技术在未来有着很多的应用场景,譬如发生在互联网上的图像拍摄、分享,以及汽车、智能手机等产业。“就整个图像领域,未来一定会有很大的市场,这是我在创业时的第一个想法。

另外,针对创业这件事,他“不想再去走一般的商业模式,和一般的制造业的套路”。也因此,朱继志琢磨着,是不是能从技术角度出发,去解决市场的痛点?其中,这个“痛点”一定得行业普遍的痛点,且在全球都没有被解决。

计算机视觉领域,最大的问题是,当光线不好的时候,很难输出合乎要求的图像。”最终,他选择以“复杂光线下的成像问题”为解决目标,正式开始切入AI视觉领域。

这样看来,可以说,眼擎科技就是他对过去20年工作经验的浓缩。或者这样说,过去的20年涉猎两个行业,只是为了做现在这一件事情。

眼擎科技朱继志:以AI视觉芯片为机器打造火眼金睛

搭建新框架、自研视觉成像AI芯片,排除光线干扰输出高品质图像

当前,国内的芯片产业主要有两种产业模式,一种是进口替代,另一种则是原创。

既然要做原创,要解决别人没有解决的问题,那就要去走一条跟别人不一样的道路,选择一个新的技术架构。只有将架构掌握在自己手里,才能非常灵活的去解决一些新的问题。这是我们创业出发的做法。

目前,基于自研的AI视觉成像架构,眼擎科技已经完成了芯片的研发和测试,并于今年年初正式推出了首款AI视觉专用成像芯片“eyemore X42”——在各种复杂光线环境下,模拟人眼对光线的反应,以超高宽动态智能处理反差较大的光影,从而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。

做技术—开芯片—推方案—卖模组—建生态,这是一个完整的技术变现逻辑。”朱继志表示。

根据创业之初制定的“3+2+2”战略,当前的眼擎科技已经走过了“3年的技术研发”阶段,正处于“2年市场应用发展推广”阶段,最后,他们将走入“2年成熟”阶段。

面向市场与客户,眼擎科技提供4种产品模式,分别是AI视觉成像引擎开发工具套件、深度定制成像模组、成像引擎一体化模组及成像引擎ASIC芯片、用于互联网拍摄的傻瓜式终端产品。

今年我们的任务就是把技术产品实现落地,针对不用的行业做不同的参考设计。接下来,我们会发布自动驾驶、安防、无人零售、机器人、工业检测、深度相机的产品方案。

具体来讲,在以上提到的6大领域,眼擎科技将分别实现20个design in,让客户来使用他们的芯片方案、芯片模组。

另外,为了实现这一任务,眼擎科技也已经启动了A轮融资计划。

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AI变革产业大格局,创企“弯道超车”的时机到了

以成像产品为例,以往的核心技术多是掌握在日本企业手中,诸如尼康、佳能等等。可以说,品牌、市场、产品都在他们那里。不过,于创企来说,这真的就没有机会了吗?

朱继志表示这是不存在的,只不过,我们需要一个前提——市场大格局发生变化。现在,这个变化已经来临,而带它来的新事物,就是人工智能。

现在,我们看到一个巨大的机会,就是人工智能。对芯片产业而言,这是一个巨大的变革机会。”针对“变革”,朱继志总结了人工智能对芯片产业的两个变化

其一,是整个芯片架构的变化。“以往架构的核心就几样东西,包括CPU、显示器、操作系统等等。如今,AI的到来给芯片架构带来一个新的变革。”数据、算力和算法,这是AI对当前技术架构所提出来的要求。

面对这一“新理解”,以往的芯片巨头可能会落下神坛,他们的优势可能会转化为劣势。具体的案例可以看以往的芯片巨头英特尔,和如今抓住芯片新机遇的英伟达。

其二,是应用的变革。比如成像技术,现在已经由‘给人看’变成‘给机器看’,这是一个完全不同的需求。”朱继志表述。具体说来,以往成像技术搭载在摄像机等硬件上,最终的成果由人来享受;现在,成像技术搭载在摄像头上,最终的数据被传递给后端的处理系统,让机器来识别图像。

AI芯片也是一样的道理,以前的产品都是给人用的,在AI时代,市场的格局变了,现在更多的是要满足机器的需求。

如果只是在传统应用市场去做的话,在产业链链条非常成熟的情况下,创企是很难实现突破的。但是,当市场出现大的变革,所有的人都将在同一起跑线,而这就是“弯道超车”的机会。

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最后

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

在朱继志看来,诸如图像识别、人脸识别等从事计算机视觉技术的公司,与眼擎科技是一种互补的关系,一个负责前端成像以提供更为高质的图片,一个负责对高质图片进行数据的识别和处理,进一步提高识别效率。

我们主攻的是产业的核心痛点。在计算机视觉的大部分应用场景中,如果不能解决复杂光线下的成像问题,其相应产品就是不具备大规模推广价值的。


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