將深度學習融入ADAS，慧眼科技想讓“有攝像頭的地方都智能化”

雷鋒網會于7月中旬在深圳發起一個人工智能相關的峰會，屆時我們會發布一個年度Top 25人工智能項目榜單，目前，我們正在四處拜訪人工智能領域相關的業者。最近關于無人駕駛這一塊，我們拜訪了若干公司，慧眼科技就是其中的一家。如果你也想挑戰榜單中的公司，請聯系zhangxian#leiphone.com。

能用到圖像識別技術的，除了我們熟知的刷臉支付和門禁安防，還有無人駕駛。車載攝像頭是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，從基于深度學習的自動駕駛套件，到用于智能后視鏡和行車記錄儀的ADAS SDK。主要有前裝和后裝兩類產品：

• 對于價格要求沒那么敏感的前裝市場，提供基于深度學習的自適應圖像識別技術軟件，是深度學習在嵌入式的應用；

• 后裝市場，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后視鏡和行車記錄儀等。

一般而言，只有基于機器視覺和圖像識別等人工智能技術的駕駛輔助，才配稱為真正的ADAS。慧眼科技認為，自己的優勢也在這里。創始人單霆早在2007年就創辦了圖像搜索引擎公司Imprezzeo，當時深度學習還沒有如今這樣流行，人工智能領域的主流技術還是SVM（支持向量機）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，慧眼也提供基于深度學習和傳統技術的ADAS方案。

深度學習應用于ADAS領域是一種趨勢，在特征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，往往需要運行在服務器上，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算法做到了足夠“輕”，在嵌入式設備上進行了優化，適用于各類芯片。而且在高速行駛的汽車上，要求對圖像數據做實時處理，所以要做到在端上進行圖像處理。在對深度學習來說會起到關鍵作用的訓練數據集上，慧眼科技表示，就像收集街景一樣，他們也有幾十輛汽車用于路面數據采集。

對于成本及功耗要求較高，無法使用深度學習的后裝市場，慧眼提供的是傳統技術方案。

上面說的都是技術，而將圖像識別技術落成產品，更多問題會與工程有關，涉及到軟硬件兼容，系統架構和對行業的認知。單霆認為，人工智能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能毀滅人類，卻又吐槽Siri答非所問一樣。找到合適的應用場景，并以工程化的方法將它實現，是解決人工智能技術瓶頸與市場期待之間落差的關鍵。

所以慧眼科技告訴雷鋒網，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像頭，雖然較雙目缺少圖像深度信息，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，也能節省計算量。

在未來的產品規劃上，慧眼科技想讓“有攝像頭的地方都智能化”。汽車內部其它與圖像識別相關的產品，如兩側的盲點攝像頭，車內監控攝像頭，都會有相應的方案出現；還可以通過圖像識別的方式，了解司機的疲勞狀況。

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