【導讀】：5月10日，2018 DEMO China創新中***會總決賽現場，眼擎科技朱繼志發表了將會，他說眼擎科技eyemore給機器一雙人眼，看得比人眼更清楚，讓AI圖像識別適應復雜光線，解決目前AI圖像識別困境。

此次2018 DEMO China創新中***會總決賽，眼擎科技（eyemore）以“前沿科技”專場第一名成績直擊總決賽七強，也是唯一入圍總決賽的國內高端數字原創 “芯”勢力的代表。

創始人朱繼志依據其近二十年的業內經驗立足于芯片產業全局，在短短的六分鐘時間里詳述現實痛點、剖析原創芯片優勢、描繪產業未來，所表言論引起了在座評委與觀眾們的共鳴和討論，

朱繼志核心觀點精選：

? 圖像識別，從實驗室到現場，圖像源就變差了，從“賣家秀”變成了“買家秀”，經常識別不了，這是AI視覺目前的最大難點。

? 視覺現場兌現最大的問題，是光線復雜。

? 以前的圖像都是給人看的，現在是給機器看了。而日系的數碼成像，在技術架構上，解決不了復雜光線問題。

? AI將會使機器成為一個新物種，這個新物種要進化，一定需要眼睛。

以下內容為現場實錄：

大家好，我是眼擎科技的朱繼志，我們是做成像引擎芯片，來解決AI視覺落地的最后一公里，也就是剛才大家討論的AI兌現問題。

現在AI的圖像識別率可以到98%、99%，但這都是實驗室的數據，一到現場，圖像源就變差了，從“賣家秀”變成了“買家秀”，經常識別不了，這是AI視覺目前的最大難點。

我們的芯片在感知端適應各種光線環境，就像人眼一樣，在各種環境下都輸出清晰的圖像，讓AI在現場做到和實驗室一樣的識別率。

視覺現場兌現最大的問題，是光線復雜。這是我們的實拍視頻，在很暗的光線、在很逆光、背光的環境下，都可以清楚的成像。我們在單個項目，包括暗光、和逆光下，已經做到比人眼能力更強。未來三年，我們的引擎在綜合能力上將全面超越人眼。

我們把視覺這個賽道放大來看，它有四個環節：鏡頭、CMOS、成像、識別，像接力賽一樣。圖像識別在沖刺的第四棒上，明星公司都在這里，但它不解決落地兌現的問題。要解決環境光線適應的問題，要靠第三棒也就是成像系統的升級，這是信號處理的技術。我們采用了一套全新的技術架構來解決這個適應性問題。

我98年從北大電子系畢業，今年剛好20年，其中十年做圖像視頻產品，十年做各種芯片的推廣。最近因為中興的事情，所有人都開始關注芯片。七年前，我在科通做了國內第一個芯片的大型電商，大家可能想象不到，芯片可以分幾千個類目，有幾千萬的SKU。

要做一個芯片，首先要看這個品類的格局。成像從膠卷時代開始，到數碼時代，核心技術完全被索尼、佳能這些日本公司壟斷，其他的都是低端的copy。但現在AI帶來了巨大的顛覆：以前的圖像都是給人看的，現在是給機器看了。而日系的數碼成像，在技術架構上，解決不了復雜光線問題。

一個芯片是一個連接器，連接著核心技術和應用。絕大部分做技術，包括做芯片的公司，都是從應用入手，從外往里做，看市場需要什么就做什么。但我們采用了相反的方向，從里往外做，花了三年時間做原創的核心技術，然后才開始做芯片和市場應用。

如果把芯片分成1000個細分市場，那么每個市場都是一個金字塔結構，在頂部的公司會通吃掉大部分利潤。比如在手機芯片里，高通是頂部，中部是MTK，底部是展訊。頂部公司的最大優勢，是擁有定價權，永遠是甲方，不管多大的客戶，都要向頂部公司“申請價格”。美國的芯片公司都是頂部公司，所以可以制裁任何人。我們的做法，是借AI的顛覆勢能，成為成像芯片品類的頂部公司。

從我們的成像芯片發布之后，關注我們的人很多，因為這是大家普遍的痛點。我們提供從開發工具、模組、到方案定制全方位的成像解決方案，來幫助各種AI視覺產品應用兌現。2018年是整個AI在行業落地的第一年，也是我們的第五年，今年我們的目標，是做好60個客戶的Design－in，也就是幫助60個做產品的客戶落地兌現。

這些客戶會分布在各個AI領域，復雜光線成像是一種基礎技術，在AI各個領域，都可以應用。這個痛點一直都在，但以前是個Nice to have的需求，我們拍照光線不好的地方可以不拍；但自動駕駛不能說光線不好的地方它不去，這成了Must have的要求。這個需求性質的變化，將帶來百億、千億、甚至萬億的市場機會。

AI將會使機器成為一個新物種，這個新物種要進化，一定需要眼睛。目前全球有數以億計的給人看的攝像頭， 以后將會有數以百億、千億的機器的眼睛。我們的目標，就是成為機器“眼睛”這個器官的主芯片。

eyemore不僅要讓機器長上“眼睛”，而且要讓機器比我們人類的眼睛看得更清楚，這是我們的Vision，也是我們創業的初衷。謝謝大家！

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