計算機視覺下一個技術拐點？前端成像或將開啟“視覺2.0時代”

　　“計算機視覺的前端成像技術，背后是至少100億數量級的龐大需求!”

　　在日前剛結束的2018 AWE現場，身為眼擎科技CEO的朱繼志，滿懷激動的下了這么一個結論。

　　朱繼志說話的語氣非常篤定，因為他們的eyemore X42芯片上市不到兩個月，就已一路高歌，初露崢嶸。而業內對eyemore X42的看法是：這款全球第一款完全自主研發并正式對外發布的AI視覺成像芯片將“引領AI機器進入視覺2.0時代”。

　　既然這款芯片目前在國內甚至全球同領域內屬于獨一份，好奇之下，我們不禁就和他多聊了幾句。

　　2018將是AI落地第一年，視覺市場規模潛力巨大

　　近幾年，人工智能的火熱是毋庸置疑的，上到國家兩次將其寫入政府工作報告，下到雨后春筍般出現的各種AI公司，所有這些都在昭示著一個嶄新的人工智能時代即將到來。

　　同樣的，在眾多的AI技術和應用中，計算機視覺是最大的切入點和最具潛力的領域。畢竟，在我們獲取的全部信息中，視覺信息的比例達到了80%以上，因此，這將是一個前景無限的市場方向。

　　計算機視覺的應用領域幾乎涵蓋了我們所知的所有行業，自動駕駛、金融風控/交易、安防、新零售、智能手機、機器人......

　　國內計算機視覺領域，商湯和曠世算是兩只最大的獨角獸，而他們于去年上演的融資競賽更是吸引了無數業內人士的目光：先是2017年7月，商湯科技B輪融資4.1億美元，接著道10月31日，曠視科技Face++又宣布獲得4.6億美元C輪融資，隨后商湯即傳出接受阿里15億元投資的消息......

　　不用多說什么，僅從這一連串創紀錄的融資金額中，我們就可以感受到計算機視覺在AI界的熱度。

　　據相關研究報告預計，2018年全球計算機視覺市場規模將達到50億美元左右，而到2020年，中國計算機視覺市場規模將增長至725億元，未來前景極為廣闊。

　　“2016年是AI的概念年，2017年是demo年，2018年是落地第一年。”朱繼志認為，在未來的三年內，AI會很快的實現更為廣泛的落地應用 。

　　“盡管現在整個產業很多技術都還有一些問題，但是其整體架構已經出來了。”朱繼志說。

　　深耕前端成像領域，視覺2.0將為產業生態帶來質變

　　眾所周知的是，目前國內AI視覺領域的科技企業，幾乎都在使用傳統攝像頭，都把焦點集中在對圖像的后端處理上。這就導致了一個尷尬的現象：絕大多數的AI公司算法足夠優秀，但前端成像技術不過硬，導致實際落地時機器的“眼睛”不能適應外界光線變化，識別效果差的尷尬局面。

　　以自動駕駛汽車為例，在諸如車輛經過隧道、對面駛來的車開大燈、夜間紅綠燈被道路景觀燈遮擋/干擾、夜色漆黑伸手不見五指等等異常情況下，往往會由于識別不準而發生行車事故;

　　同樣，安防領域也會因為紅外黑白畫面和逆光的人臉發黑而無法識別、工業檢測中會有因為高光和反光導致無法檢測的情形等等。