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三年前杨向阳投了家AI成像公司 创始人曾在中兴通讯任职

2017-12-18来源: 铅笔道 关键字:AI  眼擎科技  图像处理

◆ 琢磨成像技术久了,朱继志对光线也十分敏感。


文| 铅笔道 记者 邵毛毛


3年前,当成立眼擎科技时,朱继志并未预料到如今AI大爆发的局面。那时,他的想法很简单——从技术上解决图片成像问题,公司的主要业务是研发eyemore成像引擎。


他这样解释自己的目标:“比如自动驾驶应用中,每个车要安装十多个摄像头来采集图像数据。但若采集的图像质量存在问题,势必影响后续的分析处理。我们想让图像采集装置不受弱光、逆光、强光等各种光线环境的影响,始终稳定输出高品质的视觉图像信息。”


3年过去,目前团队已实现成像引擎的感光能力优于人眼,并将其落地为芯片。过程中,项目已完成Pre-A轮融资,此前天使轮投资人为杨向阳。


如今,恰逢AI风起,朱继志将公司定位进一步明确,即面向自动驾驶、工业监测、医疗、手机等场景应用下的机器视觉公司,提供以芯片为核心的成像解决方案。


明年1月,眼擎科技将正式发布eyemore成像芯片。


注: 朱继志承诺文中数据无误,为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录,已备份速记录音。


技术vs产品


朱继志眼中的2013年意味深长。


这一年,Google收购了智能家居公司Nest,而Facebook收购了VR公司Oculus。“算是拉开了媒体、投资机构等各方面关注技术行业的序幕。”这是朱继志现在对两事件意义的形容。


他也蠢蠢欲动着,打算在技术领域施展拳脚。“可是,国内部分号称技术型的公司其实更倾向于产品型公司。大家一般是先找到客户后马上推出一个满足其需求的产品。”


朱继志并不想这么做。他认真分析过两种类型公司的优缺点,思索之后,他更想创办一家由技术驱动的公司,以寻求核心竞争力和长久旺盛的生命力,打法也和“前辈”们一样:在产业链中挑选一个存在明显痛点但细小的环节切入。


研发成像引擎正是他所瞄准的方向。北大电子学系毕业后,朱继志曾就职于中兴通讯视频研发部,拥有10多年视频产品经验,对图像视觉也有着自己的理解。


在他看来,视觉技术可以分为两种:成像和图像处理。近些年来,随着AI的越发火热,其中计算机视觉成了人们关注的焦点,赛道中新玩家不断涌现,例如依图科技、旷视科技、商汤科技等。


这些计算机视觉创业公司的落地应用场景多样,或是安防,或是金融、无人驾驶等,但无一例外都是建立在图像识别、图像处理的基础之上。


相较之下,上游提供高品质图像的前端硬件公司寥寥。巧妇难为无米之炊,图像品质的好坏更是会影响接下来计算机学习的处理效率、识别准确率和计算机资源消耗等。“若图片处理类似于认知层面‘大脑’的话,成像技术就像是感知层面的‘眼睛’。”


当然,那时的朱继志还未能预料到人工智能在日后的爆发,但他坚信高品质成像技术有着多样的落地应用空间。加之无人机、VR等那些年一时风光无两的领域也和视觉图像密不可分,于是,朱继志心中有了决定——成立一家从事前端成像引擎的技术公司,名字就叫眼擎科技。


石榴带来的机缘


实际上,朱继志心里并没有底。


在成立公司前他曾找到余泊“碰”想法,对方是他在中兴时的同事,拥有约十年的图像处理和成像算法开发经验,现为眼擎科技联创兼CTO。两人判断“研发成像引擎“的思路可行,但技术上是否可以验证,只能在具体操作后才有答案。


要知道,传统的成像技术无外乎两种。第一代是以柯达为代表的胶卷成像技术,第二代则是以索尼、尼康、佳能为代表的数码成像技术。只是,拍摄成本高、噪点多、受光线环境影响大等,也是二代技术在采集图像时不可回避的问题。


朱继志想要颠覆传统的数码成像技术。“之前的技术无法做到像人眼那样自动适应光线不好的环境,但拍照时难免会遇到弱光、逆光、强光等问题,我们想通过研发智能化引擎实现稳定输出高品质图像。”


他们有个大概的方向,“虽然不知道怎样达到人眼的工作原理,但我们知道人眼的视觉效果”。于是,朱继志和团队在传统的ISP(图像信号处理)架构基础上研发算法,并将其集成在硬件上。


反复调算法、反复试验场景……团队第一台原型机出炉时,时间已过去半年。那是个老式固定电话大小的盒子,样子有些简陋,其中包含的算法也不稳定,“但出来的照片是比人眼看着要亮一些”。这个Demo机不仅让朱继志和团队放下心来,也终于给了他们向外展示的机会。


天使投资人杨向阳家门口有棵石榴树,夏末秋初的傍晚是一天之中光线最复杂的时候,枝丫上饱满的石榴隐藏在微弱的光线中无法寻见。于是,抱着那个笨重的盒子上门交流的朱继志当场演示起来。通过照片,杨向阳终于发现了人眼始终没有看到的那颗石榴。


体验了实际效果,而且杨向阳本身也热衷投资具有前瞻性的技术类项目。2014年年底,几次接触后双方迅速谈定了天使轮融资事宜。此后,团队又完成了由京基资本注入的Pre-A轮融资。


有了资金加持,eyemore成像引擎的研发工作总算能按部就班地开展。只是,时间有些漫长。早晨、中午、傍晚、霓虹灯、路灯……每一种复杂光线都是严峻考验,若想保持稳定的成像效果,团队只能针对每个环境不断编写算法模块,同时还要做到在光线变化后的实时自适应。


“就像开车过隧道的时候,光线将经历从明到暗再到明的过程,而一旦场景变化,我们的引擎将自动调用符合情况的算法模型。”


获取客户的奥秘


“3年研发技术,3年推向市场。”早在决定创办公司时,朱继志已经做好了承受漫长研发周期的准备。只是,研发毕竟不能闭门造车,团队总要了解行业客户的需求。


虽说此前也有客户陆续找上门来,但朱继志还是秉持着自己筛选合作对象的标准:符合eyemore成像引擎的发展方向,市场前景广阔且有具有行业代表性。


去年正是AI兴起之际,朱继志当机立断明确了眼擎科技的定位,即为各场景应用下的AI机器视觉公司,提供以芯片为核心的前端成像解决方案。


在与客户的接触中,eyemore成像引擎不断得到完善。除了增加坏点去除、颜色校正、自动曝光等功能,开发多级降噪、分层成像、动态范围增强等几十个核心成像算法外,为了方便和客户系统交互,团队还增加了定制化SDK接口,“方便AI公司的软件工程师能一键控制我们的硬件设备”。


如此一来,eyemore成像引擎在输出图像后,还能与后端客户处理图像的GPU交互,实现根据其需求成像。


其中,在与一家生产3D扫描仪的客户对接时,根据对方的应用方向,朱继志和团队专门为其开发算法,采用独有的分时复用技术,用单个成像引擎替代了原先的双摄像头。“以前对方要使用两个摄像头,现在单引擎即可驱动,成本节省了一半。”


现阶段,eyemore成像引擎已基本成熟。落地的硬件产品形态已稳定为名片大小,在成像方面可实现感光能力优于人眼,“但是响应速度、还有综合能力方面还要对标人眼做很多工作”。


在朱继志的规划中,接下来团队将正式推出成像芯片,而那些与客户的磨合过程也为他推广芯片做足了铺垫。这是他丰富经验的总结,担任过芯片及解决方案服务商科通集团副总裁,朱继志曾负责向汽车、家电、通信、安防、手机等行业推广芯片方案。


他很清楚,推广芯片同样有着漫长的周期,因为客户需要进行产品验证,其过程还十分有讲究。“我们要先有开发平台给客户调试对接,接着要提供模组给对方小批量生产样品,完成严格的测试后,客户决定进入量产环节后,芯片才能推广成功。”


在此期间,团队要与客户相互配合,不断磨合。朱继志介绍说这就是“Design In”,成功后便可获得客户的“入场券”。


目前,团队已与10家AI公司客户成功完成“Design In”,行业涉及人脸识别、自动驾驶、工业检测等领域。他表示,自动驾驶、人脸识别的安全领域、工业检测、手机、医疗领域将是团队在未来两三年内重点尝试的行业。


朱继志透露, eyemore成像芯片将在明年1月正式发布,预计量产时间为6月。

关键字:AI  眼擎科技  图像处理

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2017121842350.html
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