另闢蹊徑的眼擎科技，能否撬動AI成像晶元的新市場？

AI 成像晶元是否會成為 AI 視覺產品中必不可少的「利器」？

撰文 | 高靜宜

編輯 | 劉燕

「對於整個晶元產業來講，多少年也很難迎來這樣一個機會。」眼擎科技創始人兼 CEO 朱繼志深有感觸，他有十年視頻產品經驗、從事行業晶元推廣工作長達十年，曾在中興、科通負責相關業務。

「在過去，晶元跟產品技術沒什麼關係，晶元領域能幹的事兒都幹完了，我們能做的要麼是製造，要麼就是銷售。但在演算法和數據驅動的 AI 時代，不同廠商要用同一款晶元做出差異化的產品，可以在晶元上發揮的事情也多了。而且全世界的起步並沒有那麼大的差別，中國的公司也有機會做高端晶元。」

朱繼志所說的，其實就是定製化需求正在打破的原有晶元格局。以 AI 視覺為例，在更關心視覺相關部分的情況下，把之前集成的視覺相關部分拆分單獨製成晶元，可能要比包含圖像處理、成像等功能的 CPU 更佔優勢，原因就在於視覺處理所需要的計算力遠遠大於 CPU 所能擔負的能力。

正因如此，「英偉達晶元模式」迅速站到了行業中心位置，針對特定場景和功能的 AI 晶元市場釋放出一些彎道超車的可能性。

2017 年 6 月，中科院孵化的寒武紀推出了三款 AI 晶元，分別針對低功耗場景視覺應用、終端人工智慧產品及強通用性的需求。短短六個月之後，地平線發布了面向智能駕駛和智能攝像頭的兩款 AI 晶元。海康威視、雲知聲等公司也都開始了對 AI 專用晶元的研發。

這家成立於 2014 年、想要在眾多晶元玩家之間找到發展空間的眼擎科技，瞄準的是成像晶元這一細分方向。

究竟什麼是 AI 成像晶元？

朱繼志給出了答案：整個晶元只做一件事，就是成像。

成像功能不再「被集成」

不同於「AI 晶元」針對 AI 視覺處理的識別檢測等環節，或以此為主附帶集成的成像功能，眼擎科技把集成在主晶元中的成像部分單獨拿出來製成晶元，給機器配置一個「視覺中樞」。

眼擎科技在 1 月 19 日發布的成像晶元 eyemore X42，主要從前端解決 AI 視覺在複雜光線下識別準確率低的核心痛點。

朱繼志認為，在機器針對視覺做處理的過程中，除了後端的認知分析外，負責處理各種複雜光線場景、生成高品質圖像的前端感知系統同樣必不可少，是 AI 認知世界的「眼睛」。

而實際場景中的光線環境往往並不可控，可能遇到弱光、逆光、反光等情況，這些都會導致成像效果不佳，進而使得身為「大腦」的 AI 演算法無法完成識別的任務。

據了解，eyemore X42 成像晶元基於超過 500+場景數據累計而成，採用了全新的成像引擎架構，具備超過 20 種新型成像演算法，感光度最高達到 40 萬，單次曝光動態範圍超過 16bit，最大功耗在 1.5W 以內。

朱繼志介紹稱，團隊在搭建演算法架構上只花了半年時間，但為了讓它能夠在各種環境下都可以正常工作，整整花費三年時間。

「做晶元不容易，比做晶元更難的是讓產業界把晶元用起來。」朱繼志說，晶元行業通行的規則是，在客戶能使用一個全新的晶元之前，必須要準備一系列完整的方案。

首先，要有完整的開發工具套件，讓客戶可以先學習調研；項目明確之後，要有產品模組，幫助客戶快速實現產品化；當產品銷售上了批量並被完全驗證之後，才會直接使用晶元；如果量再大，還需要提供 IP 授權；如果客戶有特殊的要求，那麼還需要提供深度定製。整個過程被稱為 Design-in，也就是把晶元和技術 design-in 進到客戶產品內部的過程。

「我們的目的是讓所有的視覺演算法工程師，哪怕不懂任何硬體，也能夠精確的控制成像的效果，實現 AI 視覺分析演算法效率和準確性的提升。」朱繼志說道。

晶元產業總是「萬事開頭難」

不難發現，鎖定成像功能意味著，眼擎科技並不會與寒武紀、地平線等新興的 AI 晶元廠商直接競爭，反而具有潛在合作關係。

朱繼志透露，眼擎科技重點布局的是四個市場應用方向——

自動駕駛的視覺成像、智能手機的 AI 成像、基於人臉識別的高端智能安防以及包括工業監測和醫療在內的工業視覺成像。

但最大的問題在於，AI 成像晶元能否成為未來 AI 視覺產品中必不可少的「利器」？

面對這個問題，朱繼志坦承，「在沒有客戶、沒有產品的時候，無法評價一款晶元的好壞。」

當一個全新的晶元問世之後，誰會用？誰敢用？怎麼用？這些都有待時間驗證，而在此之前，AI 成像晶元的研發也會面臨一些普遍存在的挑戰。

首先，晶元的生產周期長、成本高、固化後無法改變。在 AI 演算法快速迭代的當下，有可能晶元在經歷了漫長的生產周期之後，演算法已經完成了幾代的升級。因此，在整個產業並不穩定的情況下做晶元風險極大。

其次，晶元的研發投資較大。朱繼志分析，就像其他硬體開模一樣，一旦失敗，驗證周期可能需要三個月到半年的時間。

另外，在晶元產業總是「萬事開頭難」。多數 AI 公司不會押寶一款沒有經過部分市場驗證的晶元，但只有當先期種子用戶做出產品之後，才會擁有市場口碑，也只有市場反應穩定後才能形成參考案例。

朱繼志一語道破：「沒有大客戶跑起來的話，其他人是不敢用的。」

而一款新品從技術開發到市場大規模成熟應用，一般需要接近七年的時間，也就是他所說的 3+2+2 模式：三年開發，兩年推廣，兩年成熟。

眼擎科技自 2014 年成立至今，已經走到了第四個年頭，進入規模推廣期。公司在 2016 年完成數千萬人民幣 Pre-A 輪融資，並計劃在今年 3 月之前完成 A 輪，融資目標 1000 萬美元左右。

在朱繼志看來，未來三年是 AI 視覺產品在各行業落地和爆發的關鍵階段，眼擎科技的目標則是在三年內，完成 500 家公司的 Design-in，也就是有 500 家客戶使用其晶元來開發 AI 視覺產品。

「只有做到了，那就可以說，我們是 AI 視覺成像領域的領導者。」朱繼志說。

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