眼擎科技朱繼志：以AI視覺芯片為機器打造火眼金睛

在朱繼志看來，計算機視覺的大部分應用場景中，如果不能解決復雜光線下的成像問題，其相應產品就是不具備大規模推廣價值的。

連日來，中興和華為事件的持續發酵，讓“芯片”成為了國民話題。一方面，我們看見了國內芯片產業在基礎技術、制造工藝等方面的無比虛弱；而另一方面，“AI芯片”的大踏步發展也讓人們看到了國內芯片產業的曙光。

“做核心技術也好，做芯片產業也好，對于初創公司來講，只有當大市場的格局發生變化的時候才會有機會。”眼擎科技創始人兼CEO朱繼志表示。

圖 | 眼擎科技創始人兼CEO朱繼志

20年時間，涉獵兩個行業，最終專注一件事

創立眼擎科技之前，朱繼志已經有了20年的工作經驗。前十年，他所從事的是圖像產業，包括最早的可視電話、圖像視頻軟件系統等等；后十年，他主要做的是芯片的分銷和推廣，并基于“電商+社區”的方式打造了一個芯片推廣和交易平臺。

“2013年之前，很多公司對于硬件技術并不是很感興趣，后者也一直被歸為‘制造業’。”朱繼志表示，“2013年，我在做芯片推廣的時候發現，國內、甚至全球都開始對硬件技術產生興趣。”基于多年來的經驗，在其看來，下一波浪潮，或許不是技術的熱潮，而是硬件的熱潮。

因為做圖像產品的10年經驗，朱繼志清楚地感知到，圖像技術在未來有著很多的應用場景，譬如發生在互聯網上的圖像拍攝、分享，以及汽車、智能手機等產業。“就整個圖像領域，未來一定會有很大的市場，這是我在創業時的第一個想法。”

另外，針對創業這件事，他“不想再去走一般的商業模式，和一般的制造業的套路”。也因此，朱繼志琢磨著，是不是能從技術角度出發，去解決市場的痛點？其中，這個“痛點”一定得行業普遍的痛點，且在全球都沒有被解決。

“在計算機視覺領域，最大的問題是，當光線不好的時候，很難輸出合乎要求的圖像。”最終，他選擇以“復雜光線下的成像問題”為解決目標，正式開始切入AI視覺領域。

這樣看來，可以說，眼擎科技就是他對過去20年工作經驗的濃縮?；蛘哌@樣說，過去的20年涉獵兩個行業，只是為了做現在這一件事情。

搭建新框架、自研視覺成像AI芯片，排除光線干擾輸出高品質圖像

當前，國內的芯片產業主要有兩種產業模式，一種是進口替代，另一種則是原創。

“既然要做原創，要解決別人沒有解決的問題，那就要去走一條跟別人不一樣的道路，選擇一個新的技術架構。只有將架構掌握在自己手里，才能非常靈活的去解決一些新的問題。這是我們創業出發的做法。”

目前，基于自研的AI視覺成像架構，眼擎科技已經完成了芯片的研發和測試，并于今年年初正式推出了首款AI視覺專用成像芯片“eyemore X42”——在各種復雜光線環境下，模擬人眼對光線的反應，以超高寬動態智能處理反差較大的光影，從而排除現場光線的干擾，給AI視覺算法輸出穩定可靠的高品質視覺圖像。

“做技術—開芯片—推方案—賣模組—建生態，這是一個完整的技術變現邏輯。”朱繼志表示。

根據創業之初制定的“3+2+2”戰略，當前的眼擎科技已經走過了“3年的技術研發”階段，正處于“2年市場應用發展推廣”階段，最后，他們將走入“2年成熟”階段。

面向市場與客戶，眼擎科技提供4種產品模式，分別是AI視覺成像引擎開發工具套件、深度定制成像模組、成像引擎一體化模組及成像引擎ASIC芯片、用于互聯網拍攝的傻瓜式終端產品。

“今年我們的任務就是把技術產品實現落地，針對不用的行業做不同的參考設計。接下來，我們會發布自動駕駛、安防、無人零售、機器人、工業檢測、深度相機的產品方案。”

具體來講，在以上提到的6大領域，眼擎科技將分別實現20個design in，讓客戶來使用他們的芯片方案、芯片模組。

另外，為了實現這一任務，眼擎科技也已經啟動了A輪融資計劃。

AI變革產業大格局，創企“彎道超車”的時機到了

以成像產品為例，以往的核心技術多是掌握在日本企業手中，諸如尼康、佳能等等?？梢哉f，品牌、市場、產品都在他們那里。不過，于創企來說，這真的就沒有機會了嗎？

朱繼志表示這是不存在的，只不過，我們需要一個前提——市場大格局發生變化?，F在，這個變化已經來臨，而帶它來的新事物，就是人工智能。

“現在，我們看到一個巨大的機會，就是人工智能。對芯片產業而言，這是一個巨大的變革機會。”針對“變革”，朱繼志總結了人工智能對芯片產業的兩個變化：

其一，是整個芯片架構的變化。“以往架構的核心就幾樣東西，包括CPU、顯示器、操作系統等等。如今，AI的到來給芯片架構帶來一個新的變革。”數據、算力和算法，這是AI對當前技術架構所提出來的要求。

面對這一“新理解”，以往的芯片巨頭可能會落下神壇，他們的優勢可能會轉化為劣勢。具體的案例可以看以往的芯片巨頭英特爾，和如今抓住芯片新機遇的英偉達。

其二，是應用的變革。“比如成像技術，現在已經由‘給人看’變成‘給機器看’，這是一個完全不同的需求。”朱繼志表述。具體說來，以往成像技術搭載在攝像機等硬件上，最終的成果由人來享受；現在，成像技術搭載在攝像頭上，最終的數據被傳遞給后端的處理系統，讓機器來識別圖像。

“AI芯片也是一樣的道理，以前的產品都是給人用的，在AI時代，市場的格局變了，現在更多的是要滿足機器的需求。”

如果只是在傳統應用市場去做的話，在產業鏈鏈條非常成熟的情況下，創企是很難實現突破的。但是，當市場出現大的變革，所有的人都將在同一起跑線，而這就是“彎道超車”的機會。

最后

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。

在朱繼志看來，諸如圖像識別、人臉識別等從事計算機視覺技術的公司，與眼擎科技是一種互補的關系，一個負責前端成像以提供更為高質的圖片，一個負責對高質圖片進行數據的識別和處理，進一步提高識別效率。

“我們主攻的是產業的核心痛點。在計算機視覺的大部分應用場景中，如果不能解決復雜光線下的成像問題，其相應產品就是不具備大規模推廣價值的。”

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