十亿像素开启千亿级市场，阵列计算相机商业化浪潮正扑面而来

阵列计算相机即将开启千亿级市场。

2017年，11月3日。

这一天也许将来会被科学界尤其是AI人工智能产业界所铭记，因为它开启了一个全新的千亿级市场；不过，似乎全世界亿万的爱美女性更应该感谢它，因为它即将带来新一轮的相机拍照技术革命。

这简直是个天大的好消息！

江苏昆山阳澄湖费尔蒙酒店，一楼。清华大学、昆山杜克大学、中科院西安光机所、上海科技大学、昆山工业技术研究院、安科迪公司、美国Light公司、中兴集团、复星集团、中科创星、琢石投资、久有投资......学术界、产业界、投资界，全部到齐。

而第三次相机技术的革命，也在这一天悄然来临。继胶卷相机和数码单反相机之后，阵列计算相机技术正在向业界露出冰山一角。

其背后，是一个甚至数个千亿级的市场。

相机技术发展：胶卷的“百万像素”和数码的“千万像素”

世界上第一台相机诞生于1826年。由法国人尼塞弗尔·尼埃普斯借助暗箱绘画成像原理，“拍”出了世界上第一张永久性照片，它代表着“摄影”的诞生。不过，并不能称为相机。

真正做出相机雏形的是法国人达盖尔，他发明了利用感光成像原理制作的银板相机。因此，达盖尔的发明被公诸于世的1839年也被称为摄影技术的诞生之年。

1900年，美国柯达公司造出了世界上第一台117胶卷相机，从此让相机技术进入了日新月异的高速发展时代。

从成像的基础技术、核心要素来看，相机技术的胶卷时代和数码单反时代，是其最为重要的两次技术变革，被称为第一次技术革命和第二次技术革命。

从上世纪70年代开始到世纪末的大概20年时间是属于胶卷相机的时代，其中80年代绝对是其黄金时期。胶卷相机时代造就了一批巨头企业，其中美国柯达公司、日本富士公司和德国的莱卡公司最为庞大。当然，还有中国的民族骄傲——乐凯胶卷。

作为第一次技术革命的胶卷相机有两大显著特征，一个是其拍照的实现方式是“胶卷+镜头”，另一个是大部分的胶卷相机像素都集中在600-800万像素之间。因此，胶卷相机时代也被称为百万像素时代。

而作为第二次技术革命的数码单反相机诞生于1975年，不过其真正压倒性取代胶卷相机则是从1996年开始，直到现在。

数码单反相机，用光学传感器取代了胶卷，其拍照方式也变更为“传感器+镜头”，而像素也达到了千万级别。（由于大家现在单反相机太过普及，因此本文也不再赘述。）

亿级像素的阵列计算相机时代已来

阵列计算相机，被称为第三次相机技术的革命，它首次把光学技术和计算机技术结合在了一起。

阵列计算成像技术是光电子技术与计算机技术的完整组合。基于阵列计算成像平台，可适应各种图像捕获的场景、远距离、宽视角等多阵列组合，满足不同应用场景的需求。

琢石投资创始合伙人钟潜凯认为，阵列计算相机不仅可以看得更远，大视场角、远距离；还可以看得更清晰，亿级像素，超高清；此外，它可以全局细节实时记录，带来数据获取量的提升，为AI应用结合提供数据基础。

区别于胶卷相机和数码相机的是，阵列计算相机有几大根本性革新和鲜明特色：首先是采用多镜头成像技术，其次是拍摄像素达到了亿级、甚至十亿级，并在将来会更高，第三是创造性的利用以GPU为核心的计算平台实现对图像的处理、压缩、计时和拼接。

作为国内第一家阵列计算相机的技术研发和产品开发公司，上海安科迪公司CEO王惠东说：“第三代从要素上讲发生了几个重要变化。第一，镜头还在但不是一个镜头了，而是一组镜头。这一组镜头的作用就是克服了传统光学的局限。光学没办法长焦聚集对焦一个点，如果想要看更多更远视角的东西并记录下来，怎么办？

“人的眼睛一样可以任意看，但是镜头不行。所以我们使用一组镜头，实现了多焦点、多平面、多视角的视觉取景，用镜头获得不同的图像数据。

“第二是获得数据之后，除了Sensor传感器之外，需要用GPU进行整个图片和视频的格式化，从而还原一个和你感受到的生活场景一样的真实的图像环境。这个就是下一代核心技术的变化。我们把这个过程称为Computional image techonolgy计算机成像技术。”

因此，很有可能出现的情形就是，人们已经习惯的数码相机的概念今后将会变成计算相机的概念。这是一个根本性的变革。

可以预见的是，当相机技术和计算机技术结合以后，整个成像能力将会被无限放大。从千万级像素到亿级像素、十亿级像素，在概念上没有了局限。只要硬件跟得上，就可以实现。

值得注意的是，阵列式计算相机的亿级像素和普通数码相机的大像素截然不同。

目前传统数码相机也可以实现超级像素，瑞士SeitzPhototechnik AG公司的Roundshot D3 神级相机，采用24mm镜头可达1.42亿像素；采用80mm的镜头时像素可达4.7亿；采用250mm镜头时，像素则可达14.8亿。

不过，这些都是用一个或几个相机同时拍摄，拍完之后再用软件拼接成一个大图像，除像素超级庞大之外，实用价值并不凸显。

而阵列计算相机是用一组阵列式、多个镜头拍摄即时图像，获得亿级以上数据并同步实现图像处理，还原出最为贴近真实场景的图像，拍摄之后，得到的是一个动态的亿级像素的图像数据。

这些远远超出目前所有单镜头相机的、数以亿计的图像数据在以大数据为支撑的AI人工智能产业中的价值将是难以估量的。

阵列计算相机即将开启千亿级市场

基于阵列计算相机可供分析的亿级、十亿级别的庞大图像数据，其在几乎所有的AI领域都将会迎来最大限度的利用。

长期从事医学RUSH显红镜研究的清华大学教授范静涛说：“由于大视角和高分辨率的反比作用，未来的趋势是必须放弃孔径成像，而改用阵列相机，建立照相机阵列。”目前，他们用了35个镜头，每个分辨率为1.5亿像素，通过光子技术与断层技术对这些相机拍摄的画面进行融合。今后，阵列计算相机将在大脑成像领域成为首选。

不过，阵列计算相机的市场远不止于此。计算机视觉、人脸识别、智能手机、无人驾驶、视频直播、三维建模、监控安防......每一个都是百亿甚至千亿级的市场。

计算机视觉、人脸识别、安防和智能手机是阵列计算相机最为直接和彻底的应用场景。

第一，计算机视觉和人脸识别领域。眼睛对于人类的作用，众所周知。而作为计算机和所有一切智能设备的眼睛，相机的重要性也是不言而喻。在计算机视觉市场前景上，据American Imaging Association预测，2015 年全球计算机视觉市场规模约 42 亿美元，2016年为45亿美元，而2017年将达到50亿美元左右；

而在金融领域实现大规模商业化的人脸识别的市场前景亦是诱人，据云从科技创始人周曦预测，“未来五年（2022年）之内，国内人脸识别的市场规模可能将达到 1000 亿元。”

第二，无人驾驶领域。今年7月，英特尔（Intel）与研究公司Strategy Analytics联合发布的一份报告预计，无人驾驶汽车市场的规模将在2050年前达到7万亿美元。在这个万亿级别的市场中，为车辆提供导航和场景识别的车载相机，其所占的份额似乎并不难以想象。

第三，安防领域。据不完全统计，我国三线城市的摄像头数量在在2-5万左右，二线城市在5-10万，而摄像头密度最高的北京市每千人的摄像头数量59个，总数量在12万以上。2011-2016国内的安防市场已经连续5年保持2位数增长，其中2016年我国整个安防市场规模达到5000亿以上，而安防设备市场产值大约在1900亿元人民币。

著名图像技术专家、安科迪CTO范柘博士认为，未来的安防方向，相机像素一定是亿级的，首要的是要做精百米级的人脸识别清晰度（这对于人脸识别公司来说是至关重要的）。而在高精摄像的三大要素（算法、数据和相机）中，其中拼算法的时代已经过去了，拼数据已经有BAT入局，难度极大，因此拼相机是最可行的。

第四，智能手机领域。Light公司创始人&CEO Rajiv laroia说：“随着智能手机的普及，全球有约1.5亿的摄影师，捕捉生活成为了竞争性运动。但这些相机拍摄的照片质量不高。而解决问题的办法就是，使用综合了手机的便携性和单反相机高清晰的阵列相机，让大家不再受限制，随身携带就可以拍摄高质量照片。”

2016年全球智能手机保有量首次超过20亿台，而据调研公司IHS Markit预测，到2020年全球智能手机保有量甚至将达到60亿台。

正如安科迪CEO王惠东所说的那样，“这其中，随便拎出一个都是千亿级的市场。”

总结：虽然还有很长的路要走，但商业化浪潮已势不可挡

任何新旧技术的交替，虽然新技术最终会全面胜出并成为市场主流，但其过程必然是漫长的、拉锯式的、充满不确定性的。对于相机技术来说，也同样如此。

摆在阵列计算相机技术面前的问题，首先是产品硬件的小型化和便携化，硕大的摄像头（目前安科迪的产品尺寸为：280L*320W*140H）虽说适应安防监控的需求，但还并不适合装在手机上，这是显而易见的；其次是要建立稳定的、成熟的“技术——产品——市场”生态链，牵涉到技术更新、硬件成本、产业配套和营销推广等一系列问题，没有一个环节是可以轻易解决的，可谓任重而道远。

不过，近期除数个城市安防系统采购之外，据说国内重点安防场所将会全面换装阵列计算相机。

这让我们有理由相信，虽然阵列计算相机还有很长的路要走，但商业化已然开始，其浪潮势不可挡。

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