四年造芯，他颠覆传统ISP架构，以成像引擎技术打造机器之眼

“未来的AI机器，其视觉的能力，应该向人眼靠齐，甚至会比人眼更好。”这是眼擎科技CEO朱继志朱继志对于未来的预测，在2014年，为了改变机器视觉领域核心技术为日企垄断的实际痛点，朱继志决定从底层技术做起，自研成像引擎芯片。

四年后，眼擎科技发布全球首款成像引擎芯片eyemoreX42，专注于解决机器视觉在复杂光线下的前端成像，同年四月，芯片已经进入测试时期，预计今年能够量产。

眼擎科技CEO朱继志

四年打造一颗芯，但朱继志认为芯片只是一个载体，背后的成像引擎才是最核心的技术所在。而到了人工智能时代，“视觉”技术必将落地于各类场景，成为所有AI机器的标配。

在机器视觉领域，图像识别技术在实验室的数据中声称可以达到99%，而在实际场景的应用效果往往会出现从“卖家秀”到“买家秀”的偏差。

眼擎科技正是专注于解决这一行业痛点，让 “实验室数据的99%”变成“现场应用的99%”。

打造AI机器的眼睛

我们在生活中应该都遇到过类似的问题：无论是用手机或者单反在正午、夜晚拍照不是会过曝、就是会死黑一片，照片根本不能看。

“这是有历史原因的。”朱继志说到，成像的历史分成三个阶段，最早是胶卷时期，代表企业是柯达；80年代是数码时期，日企形成技术垄断，三十多年以来所有视觉领域的成像技术都是源自于日本数码成像的架构体系；

而现在，AI视觉时代已经来到，视觉领域的需求发生了本质上的变化，图像从给人眼看变成了要给机器看，图像在给人看的时候，大家关注的是主观审美；而在给给机器看的时候，机器只关注是否能够精准测量物理世界。

“AI技术的大规模落地将会推动成像技术和产业发生一次大的变革，这个变革，会比从胶卷时代到数码时代来的更为猛烈。”朱继志认为，ISP数码成像的技术会和胶卷一样被逐渐淘汰。

而眼擎科技的定位正是通过底层技术的自主原创颠覆传统ISP的技术垄断，解决机器视觉AI应用的痛点问题，从而成为AI机器视觉领域的技术驱动者和领导者。

理论上来说，眼擎科技适用于所有和视觉紧密联系的公司，正因如此，眼擎科技才喊出了“做AI机器的眼睛”这样的口号。在自动驾驶、工业检测等领域的设备当中，眼擎的成像技术在前端的感知层面将图像源不清晰的问题解决，AI能够更好进行识别。

图像识别是人工智能的主流应用领域，正常情况下识别率能够达到95%以上，然而在复杂光线情况下，识别率会大大降低。很多公司会选择在软件算法上进行优化，然而在朱继志看来，这种方法不能完全解决问题。

“现在AI公司大部分还是软件出身，遇到问题都使用软件来解决，行业里对前端成像的理解还有很多误区。”朱继志告诉品途商业评论，在图像里面涉及的核心是信噪比概念，如果图像一旦形成，信噪比很难再被提升。虽然AI可以做很多事情，但是对信噪比来讲无能为力。

朱继志表示，图像识别属于后端算法，好比大脑一样做的是认知分析；成像引擎就像“眼睛”，在前端感知提供精准的图像。如果国内AI领域想要得到长足的发展，“眼睛”的感知及成像就是一道技术上的“鸿沟”。

分布式应用场景

朱继志毕业于北大电子学系，曾任职中兴通讯视讯部，有着十年视频图像产品开发经验，后担任国内最大芯片分销商VP，有着八年芯片行业分销推广的经验。

芯片行业有一个“二八原则”，即100个客户里面20%创造出最大的利润，目前在AI时代，没有人能够预测哪些领域会真正爆发。

眼擎科技已经有所尝试，易尚展示在3D扫描仪上已经搭载了眼擎科技的成像技术。淘宝卖家在上传商品时需要扫描商品的三维模型，以便用户查看细节。

因为对拍摄精度的要求很高，以前实现这个功能只能通过大型设备，但是搭载眼擎科技芯片的小型设备就能很方便，成本大幅下降，并且颜色等细节没有偏差。

易尚展示只是目前眼擎科技的其中一个合作伙伴，且已处于Design-win（赢得客户订单）阶段。朱继志表示，目前还有很多公司处在Design-in（项目启动开发）阶段，暂时不方便透露。

理论上讲，与视觉有关的产品都可以用到成像技术，并且带来更好的体验。例如在安防领域，公司最常见的刷脸闸机，在逆光光线时无法识别怎么办？会遭遇各种各样的问题。

值得一提的是，朱继志判断新的成像引擎技术未来在智能手机领域也会有较大的市场空间。

现如今，拍照功能是各家智能手机厂商最大的卖点，“逆光也清晰，照亮你的美”、“拍人更美”等广告词深入人心，雷军近日宣布小米单独成立相机部门，死磕手机拍照品质。

但值得注意的一点是，手机拍照并不改变前端成像的技术，它的技术原理是随着CPU、GPU越来越强，使用算法在后端处理照片。但这种模式有一个弊端：视频质量差。

“当拍视频变得和拍照一样重要的时候，手机厂商就不得不从前端改变。”朱继志认为，在未来两年手机拍照竞争到一定阶段，就会上升到拍摄视频的能力，眼擎科技在那时就能获得绝对优势。

与手机厂商合作的形式有两种：生产一颗功耗很低的芯片，销售给手机厂商；或者以技术授权的形式，与厂商共同开发芯片。朱继志透露，这方面的合作正在和潜在客户沟通，进行相关测试。由于周期较长，2-3年时间这项技术才有可能搭载在手机上。

朱继志没有着急，“不同阶段做不同的事”是从业多年获得的经验，AI对于产业的颠覆也不会是一两年的事情。

结语

一定意义上，AI的到来也改变了芯片的格局。

地平线、比特大陆、深鉴科技、寒武纪等AI芯片公司纷纷推出新产品，并准备投入量产使用。

“过去英特尔活的很安逸，没有人能动它的奶酪。但是现在英伟达崛起了，因为视觉处理带来的计算力提高了数百倍，从而产生了全新的需求。”朱继志告诉品途商业评论，存储、5G都和视觉挂钩，AI从前端、后端和云端都带来了很多新东西，并且现在都是未知的。