计算机视觉下一个技术拐点？前端成像或将开启“视觉2.0时代”
“计算机视觉的前端成像技术，背后是至少100亿数量级的庞大需求！”
在日前刚结束的2018 AWE现场，身为眼擎科技CEO的朱继志，满怀激动的下了这么一个结论。
朱继志说话的语气非常笃定，因为他们的eyemore X42芯片上市不到两个月，就已一路高歌，初露峥嵘。而业内对eyemore X42的看法是：这款全球第一款完全自主研发并正式对外发布的AI视觉成像芯片将“引领AI机器进入视觉2.0时代”。
既然这款芯片目前在国内甚至全球同领域内属于独一份，好奇之下，我们不禁就和他多聊了几句。
2018将是AI落地第一年，视觉市场规模潜力巨大
近几年，人工智能的火热是毋庸置疑的，上到国家两次将其写入政府工作报告，下到雨后春笋般出现的各种AI公司，所有这些都在昭示着一个崭新的人工智能时代即将到来。
同样的，在众多的AI技术和应用中，计算机视觉是最大的切入点和最具潜力的领域。毕竟，在我们获取的全部信息中，视觉信息的比例达到了80%以上，因此，这将是一个前景无限的市场方向。
计算机视觉的应用领域几乎涵盖了我们所知的所有行业，自动驾驶、金融风控/交易、安防、新零售、智能手机、机器人......
国内计算机视觉领域，商汤和旷世算是两只最大的独角兽，而他们于去年上演的融资竞赛更是吸引了无数业内人士的目光：先是2017年7月，商汤科技B轮融资4.1亿美元，接着道10月31日，旷视科技Face++又宣布获得4.6亿美元C轮融资，随后商汤即传出接受阿里15亿元投资的消息......
不用多说什么，仅从这一连串创纪录的融资金额中，我们就可以感受到计算机视觉在AI界的热度。
据相关研究报告预计，2018年全球计算机视觉市场规模将达到50亿美元左右，而到2020年，中国计算机视觉市场规模将增长至725亿元，未来前景极为广阔。
“2016年是AI的概念年，2017年是demo年，2018年是落地第一年。”朱继志认为，在未来的三年内，AI会很快的实现更为广泛的落地应用 。
“尽管现在整个产业很多技术都还有一些问题，但是其整体架构已经出来了。”朱继志说。
深耕前端成像领域，视觉2.0将为产业生态带来质变
众所周知的是，目前国内AI视觉领域的科技企业，几乎都在使用传统摄像头，都把焦点集中在对图像的后端处理上。这就导致了一个尴尬的现象：绝大多数的AI公司算法足够优秀，但前端成像技术不过硬，导致实际落地时机器的“眼睛”不能适应外界光线变化，识别效果差的尴尬局面。
以自动驾驶汽车为例，在诸如车辆经过隧道、对面驶来的车开大灯、夜间红绿灯被道路景观灯遮挡/干扰、夜色漆黑伸手不见五指等等异常情况下，往往会由于识别不准而发生行车事故；
同样，安防领域也会因为红外黑白画面和逆光的人脸发黑而无法识别、工业检测中会有因为高光和反光导致无法检测的情形等等。
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