诺机亚手机，手机厂商叫停像素之战 摄像头后千亿生意待淘金

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上海地铁的平面广告，一年四季都在变换，手机广告一直是主角之一。2017 年的手机广告，逆光、夜景摄影成为诉求的焦点，像素的崎岖之争逐步隐退。手机配上摄像头后，在最近十几年的时间里，摄像头的像素从 30 万到 100 万、200 万、500 万到 1000 万，直至有跨越 2000 万像素的摄像手机的泛起；摄影功效日渐强悍的手机首先让傻瓜相机销声匿迹，而家用数码相机的市场也被日渐蚕食，岌岌可危。像素越高，手机功效越壮大，然则在手机像素越过 2000 万门槛之后，各大手机厂商比拼像素量级的游戏玩不下去了。
在美国事情多年的资深视频处置专家单记章告诉第一财经记者，单个像素的尺寸从 2004 年的 5.6 微米，越做越小，现在已经到达 1 微米的极限，在手机有限的物理空间里，靠扩充像素提高图像质量基本上走到了终点。
摄像头在硬件上碰着天花板后，要让竞争连续下去，视频手艺公司最先在软件和视频数据处置优化上为手机公司找到产物新的卖点。摄像头新往事
摄像头的运用最早是在电脑上。现任黑芝麻智能科技有限公司（下称 “黑芝麻”）CEO 的单记章履历了摄像头从电脑运用到手机的完整周期。
“昔时，我们的产物上市了，从卖得不错到无人问津，不外短短几个月的时间。” 回忆起 17 年前在硅谷的事情履历，单记章很是感伤。
彼时，单记章所在的 Omnivision（豪威科技）正在实验将摄像头放入电脑中，以供消费者摄影并分享。
电脑摄像头市场却没有预期的火热。单记章告诉第一财经记者，PC 端摄像头遭到萧条，主要是由于那时的网速太慢，照片无法传出去、无法分享。“以是我们思量转战移动端。虽然速率也不快，但至少（手机）是能传出去的。”
2000 年 9 月，日本手机制造商夏普公布了天下上第一款带有摄像头的手机 J—SH04。而 Omnivision 正是这款手机的供应商之一，虽然那时的摄像头仅有 11 万像素而已。
今后，市场逐渐被打开。单记章对比了那时的出货数据，“之前的市场上，我们的出货量只有 1k+1k；后来就变成了一天 3kk，一年相当于十亿颗。”（编者注：1k 为一千，1k+1k 是两千，1kk 是一百万）据介绍，Omnivision 曾在全球图像传感器市场占有高达 40% 的份额。
市场研究机构 IDC 最新预计，2017 年，全球智能手机的出货量将到达 15 亿部，到 2021 年，预计将增进至 17 亿部。
每一部智能手机基本上都有几个摄像头，仅仅手机对摄像头数据处置的需求，就是一个无比重大的市场，单记章选择脱离 Omnivision，而昔时的中学同砚刘卫红脱离一家天下 500 强企业，选择与他一起创业，图像市场的伟大远景是至关主要的一个思量因素。
摄像头背后的图像传感器与应用处置市场，并不仅仅是局限于手机领域。随着人工智能产业的生长，从图像的获取、传导到盘算、明白、反馈，再到应用层面的仓储物流、智能驾驶，围绕在摄像头身前死后的生意模式正逐渐走来。
所谓的图像感知，是人工智能的一个主要细分领域，是盘算机对图像举行处置、剖析和明白，来感知并识别差别的目的。
第一财经记者梳理发现，在前端捕捉深度信息，后端处置并明白庞大数据，最后反馈从而举行决议，成为图像感知产业流动中的一个循环。
正是在这样一个循环流程中，诞生了大量初创企业，它们以自己掌握的硬件或算法为焦点，提供软件或软硬一体化的产物，以期撬动产业金矿。
平安证券公布的《人工智能图像识别专题报告》显示，停止 2016 年头，在所有 AI 领域的企业中，聚焦于图像感知的公司数目总计有 185 家，仅次于最火的机械学习。而其停止 2016 年头的累计融资总额更是跨越了 11 亿美元。
和单记章一样，敏锐的企业家们战战兢兢地打量着这个重大的市场，试图从各个垂直领域切入，寻找着更进一步的可能。
从捕捉到明白
刷脸支付、机场自助通关、物流自动分拣、无人驾驶等都是图像感知手艺快速普及的一个缩影。在这样场景的背后，是越加成熟的手艺和越发准确的识别率。
据第一财经记者领会，在 ImageNet 竞赛的图像识别中，工具分类项目的准确率已经从 2010 年的 72% 提升到了 2016 年的 97%。那么，云云之高的准确率是若何实现的呢？
无论是深度摄像头、AI 芯片，照样基础算法、神经网络，在图像感知产业链上，一切都是为了两个目的而服务的：更好地在前端捕捉深度信息，以及更准确地在后端处置并明白数据。
“若是前面获取的图像坏了，或者糊了，那后方若何针对图像举行剖析呢？” 单记章问道。
简直，在图像捕捉的历程中极容易受到外界的滋扰与影响，较上述物流领域更为庞大的情形触目皆是，好比自动驾驶：需要应对岩穴内外的差别光信号强度、车身发抖甚至极端的雾霾及雨雪天气。“晚上很暗，雨飞来飞去、雨刷刮来刮去，这个时刻怎么看清楚；大太阳照在摄像头上，人眼都看不见，这个时刻又若何判断。这些都是图像捕捉中的难点。” 单记章示意。
此时，就需要增强数据的预处置，其目的就是增强有用的信息，改善图像质量，便于对图像举行后期的处置剖析。单记章透露，悬挂的摄像头容易往返晃动，他们曾做过一个防抖的优化方案，不仅增强了画质，还提高了装备的使用寿命。
另一方面，相比前者捕捉图像需要应对种种突发因素，后者的处置剖析看似加倍简朴。但往往这种情形下的盘算更为庞大。
单记章告诉记者，刷脸手艺用人工智能、神经网络来做，识别率都能到达 99% 以上，很难失足。然则许多手艺无法抵御蓄意的攻击，好比让机械判断是真人、照片照样视频或者模子。这时刻，若何实现生物特征的判断异常主要。
好比，当开车遇到前方有物体时，在判断该物体的车道、速率、偏向等因素之外，还需要判断这是个路桩，照样辆车，或者是小我私家。“庞大环境下，需要对场景举行明白，是人是车效果一定是不一样的。” 单记章称。
逾越硬件
“若何应对不停上涨的盘算量是图像处置中最难的部门之一。” 图漾科技副总经理徐韬向记者透露，960P 的深度摄像头若是想要更进一步做成 1080P 的话，换一个基础摄像头实在并不难，但精度的提高将导致盘算量的大幅上涨，掌握云云之高的盘算量才是难点。
事实上，在图像感知领域，硬件的难以突破由来已久，即便是在整小我私家工智能的生长历程中，硬件的盘算能力不足始终是制约其生长的瓶颈之一。可可资源合伙人李笙凯在接受第一财经记者采访时示意，虽然深度学习和 GPU 的行使对视觉硬件的处置盘算能力有很大的提高，但怎么进一步提高到可用的水平，市场上还始终没有明确的解决方案。
单记章对此示意认同，他以为这是一个系统工程，一方面要提高硬件的盘算能力，提高算法的适应能力，同时也需要有创新的整体解决方案。他以差别时间开车为例，“在薄暮时太阳平射过来，摄像头需要削减光强和炫光，而晚上又需要尽可能接受最多的光，还要解决劈面大灯的照射问题，这里就需要连系光学、摄像头和图像处置手艺，在此基础上接纳机械学习的方式，才能从系统的角度更有效地解决端的盘算能力不足的问题”。
另一方面，单记章以为，现阶段的许多硬件在物理上已经到达极限，难以升级，好比图像传感器。“由于载体自己的巨细限制，摄像头需要做得很小，这就导致传感器的感光点也越做越小。有人研发还在做 0.9 微米，但这个性能已经很差了。靠这些器械提高也会有一定的空间，然则真的异常难。”
“图像感知手艺正处于生长阶段，另有很长的路要走，好比软件算法也还需要 5~10 年甚至 20 年的积累突破。” 李笙凯对记者示意。他以为，行业的手艺壁垒和应用壁垒一直都存在，市场的完全发作还需要两到三年的时间。
不外，也正是由于存在这样伟大的生长空间，潜力才得以凸显，可能才得以孕育。这些在行业中耕作多年的从业者，他们拥有最专业的眼光和最敏锐的嗅觉，有心证实他们的坚持并非一场豪赌。
是不是豪赌无从得知，但正如李笙凯对当下的判断：优化已有的手艺，以知足市场的刚性需求，是这个行业最难题的痛点，亦是最敞亮的通道。

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