車(chē)東西（公眾號(hào)：chedongxi）
文 | Origin
3月9日，上周五，由智東西主辦的GTIC 2018全球AI芯片創(chuàng)新峰會(huì)在上海召開(kāi)，大會(huì)邀請(qǐng)到來(lái)自芯片、安防、汽車(chē)和消費(fèi)電子等領(lǐng)域的近40位業(yè)界翹楚到場(chǎng)分享研發(fā)AI芯片的經(jīng)歷與思考。
數(shù)千名到場(chǎng)觀眾擠爆了會(huì)場(chǎng)，AI芯片話題火熱可見(jiàn)一斑。
在大會(huì)下午場(chǎng)的“自動(dòng)駕駛加速落地，AI芯片引領(lǐng)計(jì)算平臺(tái)”板塊，眼擎科技CEO朱繼志進(jìn)行了主題為《成像引擎芯片進(jìn)入視覺(jué)2.0時(shí)代》的演講，就人工智能最大應(yīng)用方向——機(jī)器視覺(jué)在成像上的痛點(diǎn)，分享了眼擎科技的解決方案，并分析了其在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。
朱繼志演講的要點(diǎn)，車(chē)東西整理如下。
一、AI時(shí)代急需機(jī)器之眼
朱繼志此前在圖像處理行業(yè)和芯片分銷行業(yè)任職，2014年他主導(dǎo)成立了眼擎科技。如其公司名，眼擎所做的工作即面向機(jī)器視覺(jué)打造對(duì)標(biāo)人眼的成像引擎，用芯片+算法的方式提高機(jī)器視覺(jué)前端的成像能力，讓AI有更高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)可用。
▲眼擎科技CEO朱繼志
朱繼志表示，AI這個(gè)巨大的技術(shù)生態(tài)下，已經(jīng)進(jìn)化出各種各樣的新物種，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)。而過(guò)去幾年AI的大腦成長(zhǎng)得很快，但還需要一個(gè)最重要的器官——眼睛。
目前絕大多數(shù)AI物種都是基于視覺(jué)能力成長(zhǎng)起來(lái)，通過(guò)視覺(jué)生成的數(shù)據(jù)占據(jù)了AI世界絕大部分的數(shù)據(jù)量，AI的時(shí)代將會(huì)是萬(wàn)物視覺(jué)的時(shí)代：一個(gè)汽車(chē)會(huì)配備10個(gè)以上的傳感器、每家無(wú)人零售店會(huì)有超過(guò)100枚視覺(jué)傳感器。自動(dòng)駕駛、無(wú)人零售、機(jī)器人、手機(jī)相機(jī)等領(lǐng)域，將會(huì)在未來(lái)五年內(nèi)產(chǎn)生上百億臺(tái)的視覺(jué)設(shè)備需求。
▲Uber早期無(wú)人車(chē)，以攝像頭眾多著稱
但當(dāng)下基于視覺(jué)的AI產(chǎn)品普遍遭遇到一個(gè)問(wèn)題，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)運(yùn)行良好的AI視覺(jué)算法一落地，就從賣(mài)家秀變成了買(mǎi)家秀——復(fù)雜光線條件下，機(jī)器視覺(jué)的識(shí)別、判斷能力顯著降低。自動(dòng)駕駛汽車(chē)過(guò)隧道，或者在夜間運(yùn)行，在暗光、逆光條件下感知能力會(huì)遭遇很大挑戰(zhàn)。
為此業(yè)界用上了很多輔助視覺(jué)的技術(shù)，比如無(wú)人車(chē)使用的激光雷達(dá)。但朱繼志將此比作為只是給了自動(dòng)駕駛汽車(chē)一根拐杖，并沒(méi)有將視覺(jué)的能力發(fā)揮到極致。
與機(jī)器不同的是，人眼則對(duì)各種光線環(huán)境都有很好的適應(yīng)能力。為此，眼擎科技推出一套軟件+硬件的解決方案，打造對(duì)應(yīng)AI處理需求的機(jī)器之眼，對(duì)標(biāo)人眼的視覺(jué)成像能力，甚至做得比人眼更好——目前眼擎的產(chǎn)品在成像的動(dòng)態(tài)范圍上比人眼高18db，在人眼無(wú)法辨別色彩的極弱光條件下仍能輸出清晰的彩色圖片。
朱繼志稱，未來(lái)五年，機(jī)器視覺(jué)就能夠僅依靠被動(dòng)光學(xué)成像系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全天候的運(yùn)行工作。
二、軟硬結(jié)合方案PK人眼
為了自身掌握的成像技術(shù)能夠最大限度地發(fā)揮作用，眼擎將其近4年累積的針對(duì)二十余種場(chǎng)景的智能成像算法凝聚在了一枚成像芯片——eyemore X42之上，打造出軟硬件一體化的成像引擎，專門(mén)為各類機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品提供強(qiáng)大的成像能力。
朱繼志介紹，這款成像芯片有三大特點(diǎn)：
一是芯片是非集成的，與英偉達(dá)的獨(dú)立顯卡一樣，眼擎采用了獨(dú)立芯片設(shè)計(jì)，擁有更強(qiáng)大的計(jì)算能力。
二是在各種智能成像算法加持下，它擁有”視覺(jué)2.0”的能力，較傳統(tǒng)的成像設(shè)備能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜光線，
第三則是它提供了大量API接口，讓后端算法工程師方便調(diào)用，減小開(kāi)發(fā)難度，實(shí)現(xiàn)軟件定義硬件。而傳統(tǒng)的智能攝像頭設(shè)備并未提供太多接口，大多數(shù)時(shí)候都是一個(gè)黑盒。
朱繼志表示，根據(jù)他在芯片行業(yè)任職的經(jīng)歷來(lái)看，芯片的應(yīng)用周期非常漫長(zhǎng)，要推廣一枚芯片難度也很大。為此，眼擎為下游客戶提供了對(duì)應(yīng)產(chǎn)品不同開(kāi)發(fā)階段的各種方案：早期接觸時(shí)可以使用開(kāi)發(fā)工具，小規(guī)模生產(chǎn)驗(yàn)證產(chǎn)品時(shí)可以使用其模組，而到了產(chǎn)品量產(chǎn)階段眼擎就可直接提供芯片。此外，眼擎還提供IP授權(quán)這類的合作形式，以更好地應(yīng)對(duì)不同領(lǐng)域的需求。
為了降低下游公司的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，眼擎今年會(huì)面向各個(gè)領(lǐng)域推出完整解決方案的參考設(shè)計(jì)。今年年中，眼擎為輔助駕駛提供的方案，視覺(jué)動(dòng)態(tài)范圍會(huì)超過(guò)100db，可以解決95%的復(fù)雜光線問(wèn)題。
面向無(wú)人零售、工業(yè)視覺(jué)，眼擎也會(huì)有板卡形式的方案推出。
目前，眼擎的芯片已經(jīng)有實(shí)際應(yīng)用案例?；谘矍娴某上裥酒?，其客戶打造了一臺(tái)面向淘寶賣(mài)家的3D掃描儀，用單目就實(shí)現(xiàn)了輸出淘寶商品的高質(zhì)量三維圖像。
朱繼志認(rèn)為，目前各種拍攝設(shè)備源自日本的成像架構(gòu)，其初衷都是面向人設(shè)計(jì)的，為的是滿足人的主觀審美，但機(jī)器所需要的成像是客觀的，機(jī)器的使命是用視覺(jué)測(cè)量世界，在前端的測(cè)量越精準(zhǔn)，那么后端的識(shí)別結(jié)果就越精確。
機(jī)器在視覺(jué)能力上做到超越人眼后，將會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)新世界——比如醫(yī)生可以通過(guò)病人的臉色來(lái)看診，而機(jī)器在視覺(jué)能力上如果超過(guò)醫(yī)生100倍，或許就將發(fā)現(xiàn)更多有價(jià)值的信息。而這也是AI產(chǎn)業(yè)的終極進(jìn)化方向。
三、AI芯片的三大趨勢(shì)
在談到眼下的AI芯片浪潮時(shí)，朱繼志認(rèn)為其中有三大重要趨勢(shì)。
第一，眼下AI芯片是以視覺(jué)處理為核心的。無(wú)論是在PC時(shí)代還是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，所有的芯片處理工作都圍繞CPU展開(kāi)，而現(xiàn)在開(kāi)始以視覺(jué)為中心的處理工作讓CPU的地位開(kāi)始滑落。
第二，AI芯片產(chǎn)業(yè)目前是去中心化的。以前的操作系統(tǒng)與CPU綁定，主芯片只有數(shù)枚，以CPU為中心開(kāi)展工作。結(jié)果是越來(lái)越通用、功能越來(lái)越多，但產(chǎn)品卻趨同。而人工智能時(shí)代對(duì)芯片對(duì)的要求會(huì)具體到每一個(gè)場(chǎng)景，這是通用型處理器所不及的。細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用需求成就了AI芯片的興起。
第三，AI芯片對(duì)應(yīng)了工業(yè)升級(jí)的要求。過(guò)去二十年中互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)是絕對(duì)的明星產(chǎn)業(yè)，很多工業(yè)產(chǎn)品被淡化。而人工智能時(shí)代工業(yè)升級(jí)對(duì)AI芯片提出了極大的需求。
正是因?yàn)檫@三點(diǎn)趨勢(shì)，AI芯片架構(gòu)呈現(xiàn)去中心化的態(tài)勢(shì)，才會(huì)有大量的初創(chuàng)公司殺入芯片行業(yè)，與傳統(tǒng)的芯片巨頭們同場(chǎng)競(jìng)技。
朱繼志做了一個(gè)類比，在被智能化、電動(dòng)化趨勢(shì)改造的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，同樣有一批新造車(chē)公司涌現(xiàn)。在新趨勢(shì)帶來(lái)的產(chǎn)業(yè)變革下，原本相對(duì)固定的格局往往會(huì)被打破，率先對(duì)新趨勢(shì)作出反映，改造乃至革新原有的技術(shù)/商業(yè)架構(gòu)，是眼擎這類創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)所在。汽車(chē)行業(yè)如此，芯片行業(yè)亦然。
結(jié)語(yǔ)：芯片初創(chuàng)如何在AI時(shí)代掘金？
從眼擎的創(chuàng)業(yè)道路來(lái)看，AI無(wú)疑是其成長(zhǎng)最好的東風(fēng)。但清華大學(xué)微納電子系主任、微電子所所長(zhǎng)魏少軍在GTIC 2018上坦言，未來(lái)2-3年，AI芯片初創(chuàng)公司就將出現(xiàn)先烈。那么，對(duì)于眼擎這樣初創(chuàng)，要怎么在日趨激烈的人工智能競(jìng)賽中生存壯大？演講結(jié)束后，朱繼志接受了智東西的采訪。
他認(rèn)為除了技術(shù)之外，找到行業(yè)最需要解決的痛點(diǎn)是最重要的。能夠解決的痛點(diǎn)越緊要、解決痛點(diǎn)的能力越不可復(fù)制，那么創(chuàng)業(yè)公司的護(hù)城河就越寬。
其次，以眼擎的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，由于AI技術(shù)的大量落腳點(diǎn)在于升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，AI相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品落地中遇到的最大難點(diǎn)其實(shí)在于信息不對(duì)等，即后端應(yīng)用對(duì)前段技術(shù)的不了解、不信任。對(duì)于這種情況，比較重要的手段是針對(duì)不同的行業(yè)推出參考設(shè)計(jì)，降低技術(shù)應(yīng)用門(mén)檻與陌生度。
此外朱繼志認(rèn)為，由于大公司在數(shù)據(jù)量上的優(yōu)勢(shì)，純做算法研發(fā)的人工智能公司會(huì)比較危險(xiǎn)，對(duì)于人工智能初創(chuàng)公司來(lái)說(shuō)，雖然軟硬結(jié)合是一種門(mén)檻比較高的方式，但也是能夠更好保證初創(chuàng)公司生存的模式。
