对话眼擎科技朱继志：自主成像引擎，为AI机器“画龙点睛”

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谈到互联网技术产业，人们大多关注消费电子产品的发布或市场消费情景的探索。然而，近两年来，随着技术的成熟，人工智能、物联网等概念相继被提出，市场对芯片供应的需求极其旺盛；与此同时，中国的工业4.0取得了长足的进步，工业已经开始意识到自主芯片研发的重要性。可以说，独立芯片正在迎来历史性的机遇。Eyemore Eye Engine Technology是一家专注于开发独立成像引擎芯片的企业，旨在为人工智能机器“制造终点”。

5月25日，在giis 2018安全ai创新峰会上，Eye Engine Technology创始人兼首席执行官朱继之发表了关于ai视觉成像的主题演讲。朱继之在讲话中说，人工智能技术在软件算法方面突飞猛进，为计算提供了一个强大的大脑。然而，“大脑是强大的，但是如果感觉端不能传递有效的信息，那么拥有一个强大的大脑是没有用的。”眼引擎技术(Eye Engine Technology)针对当前的人工智能成像问题，致力于开发超越人类视觉能力的成像引擎技术和芯片，解决微光、背光、反射等复杂光环境下数字成像的痛点，为安防、工业检测、无人零售、智能医疗、机器人、深度相机等领域提供高质量的成像解决方案。

眼引擎技术创始人兼首席执行官朱继之(右)和高速公路记者(左)

会后，高速公路记者来到了眼引擎技术体验室。Eye Engine Technology创始人兼首席执行官朱继之亲自向在场记者演示了新产品，并回答了记者关于企业发展、行业趋势等热点问题的提问。

聚焦成像机器视觉超人的眼睛。在演示环节，记者看到，通过一个只有一个名片盒大小的“成像引擎”原型，可以在极端光线环境下实现(弱光、背光、反射等)。)，并且仍然能够稳定地输出高动态视频图像。

产品演示表明，成像引擎在极弱的光线环境下仍能清晰成像

例如，在极低的光线环境下，无论是肉眼还是记者携带的设备都无法看到陈列货架上摆放着什么物品，但通过Eye Engine Technology的原型，图像仍然可以成功捕捉，并且可以最大限度地恢复和保留物品本身的颜色。

朱继之还告诉记者，虽然业界有各种方法来解决复杂的光线问题，如使用红外线或直接在暗光或弱光环境下在相机旁边安装灯，一方面会影响图像本身的颜色，另一方面也会对图像质量造成干扰。

眼引擎原型

高速公路。记者了解到，Eye Engine Technology的“成像引擎”在暗光下比人眼高8倍，在降噪方面比传统相机高32倍，在背光方面比传统相机高64倍。

众所周知，机器成像和人眼的最大区别在于，很难像人眼那样快速适应复杂的光线。朱继之告诉记者，由于Eye Engine Technology正在做一个实时动态的视频采集方案，需要的是成像引擎不仅要能够面对弱光、背光、反射等场景，更重要的是要像人眼一样快速适应，难度远远高于用手机拍照时的多帧合成。

在采访中，朱继之告诉记者，成像功能一直是一项非常重要的技术，从最基本的摄影到视频拍摄，甚至在人工智能时代，机器视觉也是人工智能感知的最重要能力之一。

“俗话说‘眼见为实’，我们现在有了一个强壮的大脑，但是我们必须解决器官(眼睛)的问题。”朱继之说:

眼引擎技术创始人兼首席执行官朱继之(右)和高速公路记者(左)

会后，高速公路记者来到了眼引擎技术体验室。Eye Engine Technology创始人兼首席执行官朱继之亲自向在场记者演示了新产品，并回答了记者关于企业发展、行业趋势等热点问题的提问。

聚焦成像机器视觉超人的眼睛。在演示环节，记者看到，通过一个只有一个名片盒大小的“成像引擎”原型，可以在极端光线环境下实现(弱光、背光、反射等)。)，并且仍然能够稳定地输出高动态视频图像。

产品演示表明，成像引擎在极弱的光线环境下仍能清晰成像

例如，在极低的光线环境下，无论是肉眼还是记者携带的设备都无法看到陈列货架上摆放着什么物品，但通过Eye Engine Technology的原型，图像仍然可以成功捕捉，并且可以最大限度地恢复和保留物品本身的颜色。

朱继之还告诉记者，虽然业界有各种方法来解决复杂的光线问题，如使用红外线或直接在暗光或弱光环境下在相机旁边安装灯，一方面会影响图像本身的颜色，另一方面也会对图像质量造成干扰。

眼引擎原型

高速公路。记者了解到，Eye Engine Technology的“成像引擎”在暗光下比人眼高8倍，在降噪方面比传统相机高32倍，在背光方面比传统相机高64倍。

众所周知，机器成像和人眼的最大区别在于，很难像人眼那样快速适应复杂的光线。朱继之告诉记者，由于Eye Engine Technology正在做一个实时动态的视频采集方案，需要的是成像引擎不仅要能够面对弱光、背光、反射等场景，更重要的是要像人眼一样快速适应，难度远远高于用手机拍照时的多帧合成。

在采访中，朱继之告诉记者，成像功能一直是一项非常重要的技术，从最基本的摄影到视频拍摄，甚至在人工智能时代，机器视觉也是人工智能感知的最重要能力之一。

“俗话说‘眼见为实’，我们现在有了一个强壮的大脑，但是我们必须解决器官(眼睛)的问题。”朱继之说:

在机器视觉方面，朱继之将人工智能视觉前端系统分为四个单元:镜头、cmos传感器、成像引擎和人工智能(Graphics Processor)。其中，透镜和cmos传感器属于制造业，在新材料革命之前只能进行线性优化。

在成像引擎领域，isp架构的大部分核心技术都掌握在日本制造商手中。然而，由于企业文化，日本制造商在技术方面相对封闭。这不仅不利于企业间的技术交流，也不利于技术进步。

朱继之意识到，为了打破日本制造商的技术垄断，有必要开发自己的成像引擎，通过不断的技术创新，力争成为市场的第一梯队。这也有助于朱继之在2014年创立眼引擎技术，开发新的成像引擎技术和芯片。

在机器成像过程中，信号处理决定了信噪比。然而，朱继之发现，为了提高成像质量，许多公司并没有走软硬件结合的道路，而是对软件算法进行了修补。尽管在实验室中取得了许多成就，但面对复杂的使用环境，这些成就往往达不到理想的效果。

原因是成像引擎是机器成像过程中硬件和软件算法的结合，即需要掌握光学硬件技术和软件算法，也需要了解和积累芯片开发的产业链。随着产业链各个环节的分工越来越明确，这给专注于开发视觉成像引擎的眼引擎技术带来了机遇。

朱继之还提到，许多实验室在小规模试点项目中取得了良好的效果，但在大规模着陆方面，需要解决低照度、背光和反射等复杂光环境下的适应能力。例如，建筑物的24小时安全性不能被广泛使用，即使它在复杂的光环境下仅一个或半小时不可用。

在谈到2014年眼引擎技术(Eye Engine Technology)的成立时，朱继之承认，虽然当时没有像ai这样的概念，但图像和视频在整个行业的快速、广泛应用已经成为大势所趋，推动了成像技术的快速迭代升级。在电影成像和数字成像时代之后，近年来的人工智能视觉给成像芯片市场带来了新的活力。

捕捉到人工智能视觉技术新趋势的朱继之，不仅看到了眼睛成为继大脑进化之后人工智能视觉的“最后一公里”的必要性。更重要的是，人工智能技术所指向的市场让朱继之找到了新的方向。

在人工智能产业市场中，人工智能授权改变了高端产品线的产品形式，给行业的顶级客户带来差异化价值，从而提高了产品的整体竞争力。同时，由于机器视觉的广泛应用，它可以应用于各种行业，如自动驾驶、安全识别、工业检测、医学教育等。作为一个前制造业国家，中国正经历着从“中国制造”到“中国制造”的全面转型，未来新的需求不断涌现。

经过四年专注于成像引擎技术的研发，今年1月，眼引擎技术在北京推出了全球首款用于复杂光线的专用成像芯片eyemorex42，4月，在中国发布了首款超宽动态自动驾驶视觉成像方案eyemoredx120。接下来，Eye Engine Technology将专注于安全、工业检测、无人零售、智能医疗、机器人、深度相机等领域，实现从技术到行业客户的门槛，最终向生态门槛演进。

朱继之透露，目前很多客户都在洽谈评估和测试，其中相当一部分厂商已经进入了设计中阶段，甚至有些企业如尚易会展都推出了设计中赢。未来，Eye Engine Technology预计在2018年瞄准高端市场，在设计阶段开发至少60个客户，并在三年内将设计客户数量增加到500个。

经过三年的技术研发，今年是眼引擎技术上市的第一年。朱继之认为，将应用解决方案推向市场需要两年时间，然后再需要两年时间等待市场成熟。对于未来的市场前景，朱继之表示了充分的信心，并表示:市场在哪里取决于要达到的程度。只有专注于为高端用户创造差异化价值，它才能被市场认可。

来源：搜狐微门户