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        計(jì)算機(jī)視覺下一個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)?前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時(shí)代”

        作者: 時(shí)間:2018-03-22 來源:鎂客網(wǎng) 收藏
        編者按:在眾多的AI技術(shù)和應(yīng)用中,計(jì)算機(jī)視覺是最大的切入點(diǎn)和最具潛力的領(lǐng)域。畢竟,在我們獲取的全部信息中,視覺信息的比例達(dá)到了80%以上,因此,這將是一個(gè)前景無限的市場方向。

          “計(jì)算機(jī)視覺的前端成像技術(shù),背后是至少100億數(shù)量級(jí)的龐大需求!”

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201803/377234.htm

          在日前剛結(jié)束的2018 AWE現(xiàn)場,身為眼擎科技CEO的朱繼志,滿懷激動(dòng)的下了這么一個(gè)結(jié)論。

        計(jì)算機(jī)視覺下一個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)?前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時(shí)代”

          朱繼志說話的語氣非常篤定,因?yàn)樗麄兊膃yemore X42芯片上市不到兩個(gè)月,就已一路高歌,初露崢嶸。而業(yè)內(nèi)對eyemore X42的看法是:這款全球第一款完全自主研發(fā)并正式對外發(fā)布的AI視覺成像芯片將“引領(lǐng)AI機(jī)器進(jìn)入視覺2.0時(shí)代”。

          既然這款芯片目前在國內(nèi)甚至全球同領(lǐng)域內(nèi)屬于獨(dú)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(guī)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(bào)告,下到雨后春筍般出現(xiàn)的各種AI公司,所有這些都在昭示著一個(gè)嶄新的人工智能時(shí)代即將到來。

          同樣的,在眾多的AI技術(shù)和應(yīng)用中,計(jì)算機(jī)視覺是最大的切入點(diǎn)和最具潛力的領(lǐng)域。畢竟,在我們獲取的全部信息中,視覺信息的比例達(dá)到了80%以上,因此,這將是一個(gè)前景無限的市場方向。

        計(jì)算機(jī)視覺下一個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)?前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時(shí)代”

          計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域幾乎涵蓋了我們所知的所有行業(yè),自動(dòng)駕駛、金融風(fēng)控/交易、安防、新零售、智能手機(jī)、機(jī)器人......

          國內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,商湯和曠世算是兩只最大的獨(dú)角獸,而他們于去年上演的融資競賽更是吸引了無數(shù)業(yè)內(nèi)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(chuàng)紀(jì)錄的融資金額中,我們就可以感受到計(jì)算機(jī)視覺在AI界的熱度。

          據(jù)相關(guān)研究報(bào)告預(yù)計(jì),2018年全球計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)模將達(dá)到50億美元左右,而到2020年,中國計(jì)算機(jī)視覺市場規(guī)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(rèn)為,在未來的三年內(nèi),AI會(huì)很快的實(shí)現(xiàn)更為廣泛的落地應(yīng)用 。

          “盡管現(xiàn)在整個(gè)產(chǎn)業(yè)很多技術(shù)都還有一些問題,但是其整體架構(gòu)已經(jīng)出來了。”朱繼志說。

          深耕前端成像領(lǐng)域,視覺2.0將為產(chǎn)業(yè)生態(tài)帶來質(zhì)變

          眾所周知的是,目前國內(nèi)AI視覺領(lǐng)域的科技企業(yè),幾乎都在使用傳統(tǒng)攝像頭,都把焦點(diǎn)集中在對圖像的后端處理上。這就導(dǎo)致了一個(gè)尷尬的現(xiàn)象:絕大多數(shù)的AI公司算法足夠優(yōu)秀,但前端成像技術(shù)不過硬,導(dǎo)致實(shí)際落地時(shí)機(jī)器的“眼睛”不能適應(yīng)外界光線變化,識(shí)別效果差的尷尬局面。

        計(jì)算機(jī)視覺下一個(gè)技術(shù)拐點(diǎn)?前端成像或?qū)㈤_啟“視覺2.0時(shí)代”

          以自動(dòng)駕駛汽車為例,在諸如車輛經(jīng)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(huì)由于識(shí)別不準(zhǔn)而發(fā)生行車事故;

          同樣,安防領(lǐng)域也會(huì)因?yàn)榧t外黑白畫面和逆光的人臉發(fā)黑而無法識(shí)別、工業(yè)檢測中會(huì)有因?yàn)楦吖夂头垂鈱?dǎo)致無法檢測的情形等等。


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