2018年1月19日，在极客公园IF大会上，AI视觉成像公司eyemore正式发布业界首款AI视觉专用成像芯片——eyemore X42。eyemore创始人兼CEO朱继志如此描述该芯片所代表的战略蓝图：给机器配置“视觉中枢”，赋能所有的AI视觉公司。
eyemore X42 AI视觉专用成像芯片
eyemore X42芯片采用自主研发的全新成像引擎架构，是超大规模计算能力，与20余个创新成像算法，以及500余个成像场景数据的组合。其感光度最高可以达到40万，单次曝光动态范围可以超过16bit，最大功耗在1.5W以内，肩负着eyemore颠覆成像行业的使命。
“eyemore X42整个芯片，只做一件事情，那就是成像，为了提高芯片的成像性能，我们甚至把标准的视频压缩都去掉了。这就像Intel的CPU带了集成了显卡功能，但NVIdia的专用GPU一定是未来的主流。”
事实上，此前的胶卷和数码成像时代，人们更加关注视频图像的像素，而给机器看，关注的则是识别的过程和结果，这就促使eyemore在开发专用成像芯片的基础上更加注重技术革新。
传统的成像引擎，大多是以像素为唯一的处理单元进行处理，继而生成照片和视频。而eyemore X42芯片采用了全新的智能处理算法，重新对像素块和像素层级进行定义和处理，智能地计算各像素之间的关系。此时，像素不再是处理的基础对象，取而代之的是各种像素块和像素层级。
基于此，eyemore自主研发了eyeMix、eyeNoise等核心成像算法，抛弃传统的日系全局成像架构，采用分区域、分层的eyemore成像引擎架构，解决视觉成像中弱光、逆光、反光痛点，提高AI视觉的识别效率和准确率。
同时，eyemore成像引擎在各种复杂光线环境下，能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，尤其是在微弱光线下超越人眼的视觉成像能力，能够帮助众多AI视觉公司解锁更加丰富的应用场景。
朱继志强调，eyemore更加关注芯片的应用价值，即解决AI视觉实际应用中存在的痛点。“例如，自动驾驶环境中，进出隧道时光线反差太大、晚上的景观灯太多影响红绿灯的识别，医疗内窥镜灯光不好控制。很多客户反映，在网上找了很多图片来做训练，但部署的时候，由于现场得到的图片质量差，很多无法识别。那么痛点就在于，网上的图片素材都是卖家秀，现场采集时，就变成了买家秀。”
显然，为了让视觉AI更好地完成图片的识别和处理过程，前端成像引擎不仅需要具备优质的成像能力，还具备强大的技术稳定性。
而在朱继志眼中，技术的真正内涵恰恰是要兼顾可靠性、易用性和应用能力。为此，eyemore进行了长达近四年的测试场景、数据，然后反馈、优化、调整的过程。“只有亲身感受，才清楚我们的技术能不能解决问题。”
同时，为了方便视觉软件算法工程师更加便捷地使用芯片，eyemore X42支持Win、Linus、安卓、IOS等多平台开发接口，提供完整的成像开发工具套件，“白盒式”API能够让所有的视觉算法工程师精准控制成像效果，即便不懂硬件，也可以提升AI视觉分析算法的效率和准确性。
朱继志有信心，eyemore X42芯片性能超越日系最高端成像芯片3倍以上，真正带来“视觉器官”的进化。事实上，“让机器超越人眼”，正是“eyemore”所代表的含义。而四年磨一剑为行业献上的eyemore X24芯片，堪称eyemore在潜心躬行的研发路上所树立的里程碑。
