車東西（公眾號：chedongxi）
文 | Origin
3月9日，上周五，由(you)智東西主辦的GTIC 2018全(quan)球(qiu)AI芯(xin)片(pian)創新峰(feng)會在上海召開(kai)，大(da)會邀(yao)請(qing)到來自芯(xin)片(pian)、安防、汽車和(he)消費電子等領域的近40位(wei)業(ye)界翹楚到場分享(xiang)研(yan)發AI芯(xin)片(pian)的經歷與思(si)考(kao)。
數千名到場觀眾擠爆了會場，AI芯片話題火熱可見一(yi)斑(ban)。
在(zai)大(da)會下午場的(de)(de)“自動駕駛加速落地，AI芯片引領(ling)計算平臺”板塊，眼擎科技(ji)(ji)CEO朱繼(ji)志進行了主題為(wei)《成像引擎芯片進入視覺(jue)2.0時(shi)代》的(de)(de)演講，就人工智(zhi)能最大(da)應用方(fang)向——機(ji)器視覺(jue)在(zai)成像上(shang)的(de)(de)痛點，分(fen)享了眼擎科技(ji)(ji)的(de)(de)解決(jue)方(fang)案，并分(fen)析(xi)了其在(zai)自動駕駛領(ling)域的(de)(de)應用。
朱繼志演講的要點，車東西(xi)整理如下。
一、AI時代急需機器之眼
朱繼志此前在(zai)圖(tu)像處理行(xing)業和芯(xin)片(pian)分(fen)銷行(xing)業任職，2014年他主導成立了(le)眼擎科(ke)技。如其公司(si)名，眼擎所做(zuo)的(de)工作即面向機器視覺(jue)打造對標(biao)人眼的(de)成像引擎，用芯(xin)片(pian)+算(suan)法的(de)方式提高機器視覺(jue)前端的(de)成像能(neng)力，讓AI有更高質量的(de)圖(tu)像數據可用。
▲眼(yan)擎科技(ji)CEO朱繼(ji)志
朱繼志表示(shi)，AI這個(ge)巨大的技術(shu)生態下(xia)，已經進化出各種各樣的新物種，比如自動駕駛(shi)汽車。而過(guo)去幾年AI的大腦成長得很快，但還(huan)需要一個(ge)最重要的器(qi)官——眼睛。
目前絕(jue)大多數AI物(wu)種(zhong)都是基于視(shi)(shi)覺能力(li)成長(chang)起(qi)來，通(tong)過視(shi)(shi)覺生成的數據占據了AI世界絕(jue)大部分的數據量，AI的時代將會(hui)是萬物(wu)視(shi)(shi)覺的時代：一個汽車會(hui)配(pei)備10個以上(shang)的傳感(gan)器、每家無人零售店會(hui)有超過100枚視(shi)(shi)覺傳感(gan)器。自(zi)動駕駛、無人零售、機(ji)器人、手(shou)機(ji)相(xiang)機(ji)等領域，將會(hui)在未來五年內產生上(shang)百億臺的視(shi)(shi)覺設備需求。
▲Uber早期無人(ren)車，以攝(she)像頭眾(zhong)多著(zhu)稱
但當(dang)下基(ji)于視(shi)覺的(de)AI產品普遍遭遇到一(yi)個(ge)問題，在(zai)實驗室(shi)內運(yun)行(xing)良(liang)好的(de)AI視(shi)覺算法一(yi)落(luo)地，就從賣家秀變成了買(mai)家秀——復雜(za)光線條件下，機(ji)器視(shi)覺的(de)識別、判斷能(neng)力顯著(zhu)降低。自動駕駛(shi)汽車過隧道，或者在(zai)夜間(jian)運(yun)行(xing)，在(zai)暗光、逆光條件下感知能(neng)力會遭遇很(hen)大挑戰。
為此(ci)業界用(yong)(yong)上了很多輔助視覺的(de)技術，比如無人車使用(yong)(yong)的(de)激(ji)光雷達(da)。但朱繼(ji)志將此(ci)比作(zuo)為只是(shi)給了自動駕駛(shi)汽車一根拐杖，并沒(mei)有將視覺的(de)能力發揮到極致。
與機器不同的(de)是，人(ren)(ren)眼(yan)(yan)則對(dui)各種光(guang)線環(huan)境都有很好的(de)適應(ying)能(neng)力(li)。為(wei)此，眼(yan)(yan)擎(qing)科技推(tui)出(chu)一(yi)套軟件+硬件的(de)解決方案，打造對(dui)應(ying)AI處理需求的(de)機器之眼(yan)(yan)，對(dui)標人(ren)(ren)眼(yan)(yan)的(de)視覺成像能(neng)力(li)，甚至做得比(bi)人(ren)(ren)眼(yan)(yan)更好——目前眼(yan)(yan)擎(qing)的(de)產品(pin)在(zai)(zai)成像的(de)動態(tai)范圍上(shang)比(bi)人(ren)(ren)眼(yan)(yan)高18db，在(zai)(zai)人(ren)(ren)眼(yan)(yan)無(wu)法辨別色(se)彩(cai)的(de)極弱(ruo)光(guang)條件下仍能(neng)輸(shu)出(chu)清(qing)晰的(de)彩(cai)色(se)圖片。
朱繼志(zhi)稱，未來五年，機(ji)器視覺就能夠僅依(yi)靠被動光學成像系統，實(shi)現全天候的(de)運行工作。
二、軟硬結合方案PK人眼
為了(le)(le)自身掌握的(de)(de)成(cheng)像技術(shu)能(neng)(neng)夠最大(da)限度地(di)發揮(hui)作用(yong)，眼擎將其近(jin)4年累積的(de)(de)針對二十(shi)余種場景的(de)(de)智能(neng)(neng)成(cheng)像算法凝(ning)聚在了(le)(le)一枚成(cheng)像芯(xin)片(pian)——eyemore X42之(zhi)上，打造出軟硬(ying)件(jian)一體化的(de)(de)成(cheng)像引(yin)擎，專門為各類(lei)機器視覺(jue)產品(pin)提供(gong)強大(da)的(de)(de)成(cheng)像能(neng)(neng)力。
朱繼(ji)志介紹，這款成像芯片有三(san)大特點：
一(yi)是芯片是非集(ji)成的，與英偉達的獨(du)立顯卡(ka)一(yi)樣，眼擎采用(yong)了獨(du)立芯片設計，擁有(you)更(geng)強大的計算(suan)能(neng)力(li)。
二是(shi)在各種(zhong)(zhong)智能成像算法加(jia)持下，它擁有”視(shi)覺2.0”的能力，較(jiao)傳統的成像設備能夠應對(dui)各種(zhong)(zhong)復(fu)雜(za)光(guang)線，
第三則是它提供了大量API接(jie)口(kou)，讓(rang)后端算法(fa)工(gong)程師(shi)方便調用，減小開發難度(du)，實現(xian)軟件定義硬件。而(er)傳統的智能攝(she)像頭設備并未提供太多接(jie)口(kou)，大多數時候(hou)都是一個黑盒。
朱(zhu)繼志(zhi)表示(shi)，根據(ju)他(ta)在芯(xin)片(pian)行(xing)業任職(zhi)的經歷來(lai)看，芯(xin)片(pian)的應(ying)用(yong)(yong)周期非常漫長，要推廣(guang)一枚芯(xin)片(pian)難度也很大(da)。為此，眼(yan)擎為下游客戶提供了(le)對(dui)應(ying)產(chan)品不同開發階段(duan)的各種方案(an)：早(zao)期接觸時(shi)可(ke)以(yi)使用(yong)(yong)開發工具，小規模(mo)(mo)生產(chan)驗證產(chan)品時(shi)可(ke)以(yi)使用(yong)(yong)其(qi)模(mo)(mo)組(zu)，而到了(le)產(chan)品量(liang)產(chan)階段(duan)眼(yan)擎就可(ke)直接提供芯(xin)片(pian)。此外，眼(yan)擎還提供IP授權(quan)這類(lei)的合(he)作形式，以(yi)更好地應(ying)對(dui)不同領域的需求(qiu)。
為了降(jiang)低(di)下游公司(si)的(de)開發門檻，眼擎(qing)今年會(hui)面向各(ge)個(ge)領域推(tui)出完(wan)整(zheng)解決方案的(de)參(can)考設計。今年年中(zhong)，眼擎(qing)為輔(fu)助駕駛提供的(de)方案，視(shi)覺動態(tai)范圍會(hui)超(chao)過100db，可(ke)以解決95%的(de)復雜光線問(wen)題(ti)。
面向無人(ren)零(ling)售(shou)、工(gong)業視覺(jue)，眼(yan)擎也會(hui)有板(ban)卡(ka)形(xing)式的方(fang)案推出。
目(mu)前，眼擎的(de)芯(xin)片已經有實際應用案例(li)。基(ji)于(yu)眼擎的(de)成像芯(xin)片，其(qi)客(ke)戶打造了(le)一臺面向淘寶賣(mai)家的(de)3D掃(sao)描儀，用單目(mu)就實現了(le)輸出淘寶商品(pin)的(de)高(gao)質量三維(wei)圖像。
朱(zhu)繼志認為(wei)，目(mu)前(qian)各(ge)種(zhong)拍(pai)攝(she)設備源自日(ri)本的(de)成(cheng)像架(jia)構，其初衷都是面向人(ren)設計的(de)，為(wei)的(de)是滿足人(ren)的(de)主(zhu)觀審(shen)美(mei)，但(dan)機器(qi)所需(xu)要(yao)的(de)成(cheng)像是客觀的(de)，機器(qi)的(de)使命是用(yong)視(shi)覺(jue)測(ce)(ce)量世界(jie)，在前(qian)端的(de)測(ce)(ce)量越精(jing)(jing)準，那(nei)么(me)后端的(de)識別(bie)結果就越精(jing)(jing)確(que)。
機器在視(shi)覺能力上(shang)做到超越(yue)人眼后(hou)，將會發現一個新世界(jie)——比如醫(yi)生(sheng)可以通過(guo)病人的臉色來看診，而(er)機器在視(shi)覺能力上(shang)如果(guo)超過(guo)醫(yi)生(sheng)100倍，或許就將發現更多有(you)價值的信息(xi)。而(er)這也是AI產業(ye)的終極進化方向。
三、AI芯片的三大趨勢
在談到眼下的(de)AI芯(xin)片浪(lang)潮時，朱繼志認(ren)為其(qi)中有三大(da)重要趨勢。
第(di)一，眼下AI芯片(pian)是以視覺處(chu)理為(wei)核(he)心的。無論是在PC時代還是移動互聯網時代，所(suo)有(you)的芯片(pian)處(chu)理工(gong)作(zuo)都圍繞CPU展開(kai)，而現(xian)在開(kai)始(shi)以視覺為(wei)中心的處(chu)理工(gong)作(zuo)讓CPU的地(di)位開(kai)始(shi)滑落。
第(di)二，AI芯(xin)(xin)(xin)片產業目前是去中心化的(de)。以前的(de)操作(zuo)系統與CPU綁(bang)定，主芯(xin)(xin)(xin)片只(zhi)有(you)數枚，以CPU為(wei)中心開(kai)展工作(zuo)。結果是越來越通(tong)用(yong)(yong)、功能越來越多，但產品卻趨同。而人(ren)工智能時代(dai)對芯(xin)(xin)(xin)片對的(de)要求會具體到每一個場景，這(zhe)是通(tong)用(yong)(yong)型處理(li)器(qi)所不及的(de)。細分行業的(de)應用(yong)(yong)需求成就(jiu)了AI芯(xin)(xin)(xin)片的(de)興起。
第三(san)，AI芯片(pian)對(dui)(dui)應了工(gong)業升級的要求。過去(qu)二十年中互聯網產業是絕對(dui)(dui)的明星(xing)產業，很多工(gong)業產品被淡化。而(er)人(ren)工(gong)智能時代工(gong)業升級對(dui)(dui)AI芯片(pian)提(ti)出(chu)了極(ji)大(da)的需求。
正(zheng)是因為這三點趨勢，AI芯(xin)片架構呈現(xian)去中心化的(de)態勢，才會有大量的(de)初創公司殺入芯(xin)片行業(ye)，與(yu)傳統的(de)芯(xin)片巨頭們同場競技。
朱(zhu)繼志做了一(yi)個類(lei)比，在(zai)(zai)被(bei)(bei)智能化、電動化趨勢(shi)改(gai)造(zao)的汽車產業(ye)，同樣有一(yi)批新(xin)造(zao)車公司涌(yong)現。在(zai)(zai)新(xin)趨勢(shi)帶(dai)來的產業(ye)變革(ge)下，原(yuan)本相(xiang)對固定的格(ge)局往(wang)(wang)往(wang)(wang)會被(bei)(bei)打破，率先對新(xin)趨勢(shi)作(zuo)出反(fan)映，改(gai)造(zao)乃至(zhi)革(ge)新(xin)原(yuan)有的技(ji)術(shu)/商業(ye)架構，是眼擎(qing)這類(lei)創業(ye)公司的機會所在(zai)(zai)。汽車行業(ye)如此，芯(xin)片行業(ye)亦然。
結語：芯片初創如何在AI時代掘金？
從眼(yan)擎(qing)的(de)創業(ye)道(dao)路(lu)來看，AI無疑(yi)是其成長最好的(de)東風(feng)。但(dan)清(qing)華(hua)大(da)學微(wei)納(na)電(dian)子系(xi)主任、微(wei)電(dian)子所所長魏少(shao)軍在GTIC 2018上(shang)坦言，未(wei)來2-3年(nian)，AI芯片初創公司就將出現先(xian)烈。那么，對于(yu)眼(yan)擎(qing)這樣初創，要怎么在日趨(qu)激烈的(de)人工(gong)智能競賽中生(sheng)存壯大(da)？演講結束后，朱繼志接受了智東西的(de)采訪。
他認(ren)為(wei)除了技術之外(wai)，找(zhao)到行業(ye)最需要解(jie)決的(de)痛點是最重(zhong)要的(de)。能(neng)夠解(jie)決的(de)痛點越緊要、解(jie)決痛點的(de)能(neng)力越不可復制(zhi)，那么創業(ye)公司的(de)護(hu)城河就越寬。
其次，以(yi)眼(yan)擎的(de)經驗來(lai)看，由于AI技術(shu)(shu)的(de)大量落腳點在于升級傳統產業，AI相關技術(shu)(shu)產品落地(di)中遇到的(de)最(zui)大難(nan)點其實在于信(xin)息不對(dui)等，即后端應用(yong)(yong)對(dui)前段技術(shu)(shu)的(de)不了解(jie)、不信(xin)任。對(dui)于這種情況(kuang)，比較(jiao)重要(yao)的(de)手段是針對(dui)不同的(de)行業推出參(can)考(kao)設計，降低(di)技術(shu)(shu)應用(yong)(yong)門檻與陌生(sheng)度。
此外朱繼志認為，由于大公(gong)(gong)(gong)司(si)在數據量上的(de)優勢，純做算法研發(fa)的(de)人(ren)(ren)工智能公(gong)(gong)(gong)司(si)會比較(jiao)危險，對于人(ren)(ren)工智能初(chu)創(chuang)公(gong)(gong)(gong)司(si)來說，雖然(ran)軟硬結合是一種門檻比較(jiao)高的(de)方式(shi)(shi)，但也(ye)是能夠更好(hao)保證(zheng)初(chu)創(chuang)公(gong)(gong)(gong)司(si)生存的(de)模式(shi)(shi)。
