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計算機視覺下一個技術拐點?前端成像或將開啟“視覺2.0時代”

作者: 時間:2018-03-22 來源:鎂客網(wǎng) 收藏
編者按:在眾多的AI技術和應用中,計算機視覺是最大的切入點和最具潛力的領域。畢竟,在我們獲取的全部信息中,視覺信息的比例達到了80%以上,因此,這將是一個前景無限的市場方向。

  第二個特點,eyemore X42拋棄了傳統(tǒng)的ISP成像架構,采用了全新的成像引擎架構,來解決復雜光線下的成像難題。而傳統(tǒng)的ISP,從架構上來講,無論如何也無法完美解決復雜光線的問題。

本文引用地址:http://www.bjwjmy.cn/article/201803/377234.htm
計算機視覺下一個技術拐點?前端成像或將開啟“視覺2.0時代”

  第三個特點是,eyemore X42提供了豐富的API接口,讓做后端圖像識別的算法工程師,可以很方便的控制成像的過程。

  eyemore X42的性能有多強大?也許其發(fā)布會當天現(xiàn)場演示的“微光/暗光環(huán)境下實現(xiàn)精準識別”的實驗,就能很好的說明問題。

  “如果你問所謂的微光會微到什么程度?這個很簡單,我們有一個基本的標準,就是和人眼比,我們就是要超越人眼”,朱繼志說到。

  人眼的視網(wǎng)膜里有大約1.25億個視桿細胞和視錐細胞,它們扮演感光器的角色。其中,視桿細胞感知光線的明暗,而視錐細胞負責感知顏色。到光線的明暗達到一定程度(過亮或過暗)的時候,視錐細胞就停止工作,轉而切換到視桿細胞,因此這時人眼就只能感受到黑白的灰度,暫時失去了感知顏色的能力。

計算機視覺下一個技術拐點?前端成像或將開啟“視覺2.0時代”

  “我們現(xiàn)在做的事情是比人眼18個DB的八倍,在那種情況下。所以,在人眼看不清顏色、只能看清輪廓的情況下,我們能夠精準的還原顏色?!?/p>

  人對世界顏色的感知能力是有限的,雖然理論上說人的眼睛可以分辨出出高達1200萬種顏色,但實際上遠遠低于這個數(shù)字。但機器能不能分辨出一百萬種、一千萬種甚至更多種顏色呢?這完全有可能。

  我們很難想象的到,一個機器超越人眼之后可以做些什么。高維視覺和低維視覺相比,具有無可比擬的優(yōu)越性。

  比如看到一朵花,我們看到的只是白色的,但機器看到的是五顏六色的,因為可能有100種白。這就是機器進步的核心能力,能夠看到更多的信息,所以能夠給出更精準的反饋。

  AI實體化之下,5年內視覺芯片將有100億數(shù)量級需求

  隨著AI技術的進一步發(fā)展和應用的持續(xù)擴大,各種由AI芯片驅動的機器/設備持續(xù)出現(xiàn),使得AI已經(jīng)越來越呈現(xiàn)出實體化的趨勢。

  “得益于人工智能的廣泛應用,目前已經(jīng)形成了一個很大的技術生態(tài)。在這個龐大的生態(tài)海洋里,AI機器這個新的物種已經(jīng)開始進化出來,這些AI機器將會迅速進入我們的現(xiàn)實世界。”朱繼志說。

  AI機器區(qū)別于一般機器的最大特點是,它不是一個普通的工具,它自己有大腦。我們可以把自動駕駛、機器人、包括工藝檢測設備、智能的安防攝像頭/門禁/鎖具等等,都看做一個AI的機器。

  另一方面,從信息時代發(fā)展到如今的AI時代,競爭核心已經(jīng)從加工制造工藝/硬件設備性能的競爭,升級為算力和算法的比拼。由此,作為算法和算力承載的芯片,就成了當今時代最大的競爭焦點。

  而AI機器需要數(shù)量更多的、性能更強大的芯片,即各種AI芯片。

  “AI機器這個新物種,就是被各種芯片所驅動的。在比拼算法和算力的時代,一個AI機器所需要的芯片的數(shù)量,也就是芯片的密度,會呈現(xiàn)數(shù)量級的增長?!?/p>

  以目前突然躥紅的比特幣為例,其挖礦的設備——礦機,就是芯片的需求大戶。在一個普通的礦機里,就會有幾十到數(shù)百顆處理器芯片,而這個在以前是不可能想象的。

  除此之外,基于萬物互聯(lián)場景下的自動駕駛汽車,它的視覺系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、車內溫度調節(jié)、對外通訊通信等等,每一個獨立的處理單元都至少需要一顆芯片;同樣的還有各種機器人、各種無人機、安防監(jiān)控、無人超市......

計算機視覺下一個技術拐點?前端成像或將開啟“視覺2.0時代”

  朱繼志認為,以后一臺AI機器對各種各樣的芯片的需求,會有成百上千個。在視覺2.0的內因驅動下,各類AI芯片的大規(guī)模應用時代已然來臨,AI機器這個新物種,將為AI芯片開辟一個龐大的新增市場。

  AI機器對視覺器官的需求量同樣是巨大的,由此AI視覺芯片的供應量也將隨之激增。

  在汽車領域,一臺自動駕駛的汽車,將會安裝10個視覺攝像頭;在安防領域,所有的監(jiān)控攝像頭,都面臨著人臉識別的升級;在工業(yè)設備領域,通過視覺的方式進行產(chǎn)品的檢測,將會成為每一條產(chǎn)線的標配,以后每一條產(chǎn)線上都將配置超過10個智能攝像頭;在無人零售,如Amazon go正在把關注的重點從商品的標簽遷移到每個顧客的消費習慣,它的每家無人零售店都配置了超過100個以上的攝像頭。

  據(jù)不完全預測,未來5年內,各種各樣的AI機器將會帶來100億數(shù)量級的視覺設備需求,而視覺芯片的需求量將高于這個數(shù)字。

  “這將是所有AI芯片創(chuàng)業(yè)者的機會?!?/p>


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關鍵詞: 激光雷達

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