在朱继志看来，计算机视觉的大部分应用场景中，如果不能解决复杂光线下的成像问题，其相应产品就是不具备大规模推广价值的。
连日来，中兴和华为事件的持续发酵，让“芯片”成为了国民话题。一方面，我们看见了国内芯片产业在基础技术、制造工艺等方面的无比虚弱；而另一方面，“AI芯片”的大踏步发展也让人们看到了国内芯片产业的曙光。
“做核心技术也好，做芯片产业也好，对于初创公司来讲，只有当大市场的格局发生变化的时候才会有机会。”眼擎科技创始人兼CEO朱继志表示。
图 | 眼擎科技创始人兼CEO朱继志
20年时间，涉猎两个行业，最终专注一件事
创立眼擎科技之前，朱继志已经有了20年的工作经验。前十年，他所从事的是图像产业，包括最早的可视电话、图像视频软件系统等等；后十年，他主要做的是芯片的分销和推广，并基于“电商+社区”的方式打造了一个芯片推广和交易平台。
“2013年之前，很多公司对于硬件技术并不是很感兴趣，后者也一直被归为‘制造业’。”朱继志表示，“2013年，我在做芯片推广的时候发现，国内、甚至全球都开始对硬件技术产生兴趣。”基于多年来的经验，在其看来，下一波浪潮，或许不是技术的热潮，而是硬件的热潮。
因为做图像产品的10年经验，朱继志清楚地感知到，图像技术在未来有着很多的应用场景，譬如发生在互联网上的图像拍摄、分享，以及汽车、智能手机等产业。“就整个图像领域，未来一定会有很大的市场，这是我在创业时的第一个想法。”
另外，针对创业这件事，他“不想再去走一般的商业模式，和一般的制造业的套路”。也因此，朱继志琢磨着，是不是能从技术角度出发，去解决市场的痛点？其中，这个“痛点”一定得行业普遍的痛点，且在全球都没有被解决。
“在计算机视觉领域，最大的问题是，当光线不好的时候，很难输出合乎要求的图像。”最终，他选择以“复杂光线下的成像问题”为解决目标，正式开始切入AI视觉领域。
这样看来，可以说，眼擎科技就是他对过去20年工作经验的浓缩。或者这样说，过去的20年涉猎两个行业，只是为了做现在这一件事情。
搭建新框架、自研视觉成像AI芯片，排除光线干扰输出高品质图像
当前，国内的芯片产业主要有两种产业模式，一种是进口替代，另一种则是原创。
“既然要做原创，要解决别人没有解决的问题，那就要去走一条跟别人不一样的道路，选择一个新的技术架构。只有将架构掌握在自己手里，才能非常灵活的去解决一些新的问题。这是我们创业出发的做法。”
目前，基于自研的AI视觉成像架构，眼擎科技已经完成了芯片的研发和测试，并于今年年初正式推出了首款AI视觉专用成像芯片“eyemore X42”——在各种复杂光线环境下，模拟人眼对光线的反应，以超高宽动态智能处理反差较大的光影，从而排除现场光线的干扰，给AI视觉算法输出稳定可靠的高品质视觉图像。
“做技术—开芯片—推方案—卖模组—建生态，这是一个完整的技术变现逻辑。”朱继志表示。
根据创业之初制定的“3+2+2”战略，当前的眼擎科技已经走过了“3年的技术研发”阶段，正处于“2年市场应用发展推广”阶段，最后，他们将走入“2年成熟”阶段。
面向市场与客户，眼擎科技提供4种产品模式，分别是AI视觉成像引擎开发工具套件、深度定制成像模组、成像引擎一体化模组及成像引擎ASIC芯片、用于互联网拍摄的傻瓜式终端产品。
“今年我们的任务就是把技术产品实现落地，针对不用的行业做不同的参考设计。接下来，我们会发布自动驾驶、安防、无人零售、机器人、工业检测、深度相机的产品方案。”
具体来讲，在以上提到的6大领域，眼擎科技将分别实现20个design in，让客户来使用他们的芯片方案、芯片模组。
另外，为了实现这一任务，眼擎科技也已经启动了A轮融资计划。
AI变革产业大格局，创企“弯道超车”的时机到了
以成像产品为例，以往的核心技术多是掌握在日本企业手中，诸如尼康、佳能等等。可以说，品牌、市场、产品都在他们那里。不过，于创企来说，这真的就没有机会了吗？
朱继志表示这是不存在的，只不过，我们需要一个前提——市场大格局发生变化。现在，这个变化已经来临，而带它来的新事物，就是人工智能。
“现在，我们看到一个巨大的机会，就是人工智能。对芯片产业而言，这是一个巨大的变革机会。”针对“变革”，朱继志总结了人工智能对芯片产业的两个变化：
其一，是整个芯片架构的变化。“以往架构的核心就几样东西，包括CPU、显示器、操作系统等等。如今，AI的到来给芯片架构带来一个新的变革。”数据、算力和算法，这是AI对当前技术架构所提出来的要求。
面对这一“新理解”，以往的芯片巨头可能会落下神坛，他们的优势可能会转化为劣势。具体的案例可以看以往的芯片巨头英特尔，和如今抓住芯片新机遇的英伟达。
其二，是应用的变革。“比如成像技术，现在已经由‘给人看’变成‘给机器看’，这是一个完全不同的需求。”朱继志表述。具体说来，以往成像技术搭载在摄像机等硬件上，最终的成果由人来享受；现在，成像技术搭载在摄像头上，最终的数据被传递给后端的处理系统，让机器来识别图像。
“AI芯片也是一样的道理，以前的产品都是给人用的，在AI时代，市场的格局变了，现在更多的是要满足机器的需求。”
如果只是在传统应用市场去做的话，在产业链链条非常成熟的情况下，创企是很难实现突破的。但是，当市场出现大的变革，所有的人都将在同一起跑线，而这就是“弯道超车”的机会。
最后
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。
在朱继志看来，诸如图像识别、人脸识别等从事计算机视觉技术的公司，与眼擎科技是一种互补的关系，一个负责前端成像以提供更为高质的图片，一个负责对高质图片进行数据的识别和处理，进一步提高识别效率。
“我们主攻的是产业的核心痛点。在计算机视觉的大部分应用场景中，如果不能解决复杂光线下的成像问题，其相应产品就是不具备大规模推广价值的。”
