leiphone 張馳
能用到圖像辨識技術的，除了我們熟知的刷臉支付和門禁安防，還有無人駕駛。車載攝影機是ADAS（高級輔助駕駛系統）的重要部分，結合雷達、GPS等傳感器，可以實現部分自動駕駛功能，如車道偏離預警，向前防碰撞，盲區檢測等。
慧眼科技提供的是全系列的駕駛輔助系統方案，從基於深度學習的自動駕駛套件，到用於智能後視鏡和行車記錄儀的ADAS SDK。主要有前裝和後裝兩類產品：
- 對於價格要求沒那麼敏感的前裝市場，提供基於深度學習的自適應圖像辨識技術軟件，是深度學習在嵌入式的應用；
- 後裝市場，根據成本和功耗要求，提供非深度學習的圖像處理技術，服務的產品有智能汽車後視鏡和行車記錄儀等。
- 對於價格要求沒那麼敏感的前裝市場，提供基於深度學習的自適應圖像辨識技術軟件，是深度學習在嵌入式的應用；
一般而言，只有基於機器視覺和圖像辨識等人工智慧技術的駕駛輔助，才配稱為真正的ADAS。慧眼科技認為，自己的優勢也在這裡。創始人單霆早在2007年就創辦了圖像搜尋引擎公司Imprezzeo，當時深度學習還沒有如今這樣流行，人工智慧領域的主流技術還是SVM（支援向量機）和Boosting等。
可以說他至少見證了兩代技術的交替，對各自的優劣都有深刻理解。因此，針對不同的使用需求，慧眼也提供基於深度學習和傳統技術的ADAS方案。
深度學習應用於ADAS領域是一種趨勢，在特徵不明顯的物體檢測和行人識別上有著顯著優勢，但缺點是成本高，往往需要運行在伺服器上，而英偉達的PX2自動自動駕駛開發套件就在5000美元左右，這顯然不是一般汽車廠商能接受的。
慧眼科技表示，他們將重型深度學習演算法做到了足夠“輕”，在嵌入式設備上進行了優化，適用於各類晶片。而且在高速行駛的汽車上，要求對圖像資料做即時處理，所以要做到在端上進行影像處理。在對深度學習來說會起到關鍵作用的訓練資料集上，慧眼科技表示，就像收集街景一樣，他們也有幾十輛汽車用於路面資料獲取。
對於成本及功耗要求較高，無法使用深度學習的後裝市場，慧眼提供的是傳統技術方案。
上面說的都是技術，而將圖像辨識技術落成產品，更多問題會與工程有關，涉及到軟硬體相容，系統架構和對行業的認知。單霆認為，人工智慧領域是一個容易講故事，給人很高期待，產品卻往往令人失望的領域。這就像我們經常討論人工智慧毀滅人類，卻又吐槽Siri答非所問一樣。找到合適的應用場景，並以工程化的方法將它實現，是解決人工智慧技術瓶頸與市場期待之間落差的關鍵。
所以慧眼科技告訴記者，他們會根據使用場景來確定使用的技術。他們目前使用的是單目攝影機，雖然較雙目缺少圖像深度資訊，但ADAS（特別是前裝市場）往往會結合雷達，所以輔助效果上差別不大，也能節省運算量。
在未來的產品規劃上，慧眼科技想讓「有攝影機的地方都智慧化」。汽車內部其它與圖像辨識相關的產品，如兩側的盲點攝影機，車內監控攝影機，都會有相應的方案出現；還可以通過圖像辨識的方式，瞭解司機的疲勞狀況。
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