将深度学习融入ADAS，慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”

雷锋网会于7月中旬在深圳发起一个人工智能相关的峰会，届时我们会发布一个年度Top 25人工智能项目榜单，目前，我们正在四处拜访人工智能领域相关的业者。最近关于无人驾驶这一块，我们拜访了若干公司，慧眼科技就是其中的一家。如果你也想挑战榜单中的公司，请联系zhangxian#leiphone.com。

能用到图像识别技术的，除了我们熟知的刷脸支付和门禁安防，还有无人驾驶。车载摄像头是ADAS（高级辅助驾驶系统）的重要部分，结合雷达、GPS等传感器，可以实现部分自动驾驶功能，如车道偏离预警，向前防碰撞，盲区检测等。

慧眼科技提供的是全系列的驾驶辅助系统方案，从基于深度学习的自动驾驶套件，到用于智能后视镜和行车记录仪的ADAS SDK。主要有前装和后装两类产品：

• 对于价格要求没那么敏感的前装市场，提供基于深度学习的自适应图像识别技术软件，是深度学习在嵌入式的应用；

• 后装市场，根据成本和功耗要求，提供非深度学习的图像处理技术，服务的产品有智能汽车后视镜和行车记录仪等。

一般而言，只有基于机器视觉和图像识别等人工智能技术的驾驶辅助，才配称为真正的ADAS。慧眼科技认为，自己的优势也在这里。创始人单霆早在2007年就创办了图像搜索引擎公司Imprezzeo，当时深度学习还没有如今这样流行，人工智能领域的主流技术还是SVM（支持向量机）和Boosting等。可以说他至少见证了两代技术的交替，对各自的优劣都有深刻理解。因此，针对不同的使用需求，慧眼也提供基于深度学习和传统技术的ADAS方案。

深度学习应用于ADAS领域是一种趋势，在特征不明显的物体检测和行人识别上有着显著优势，但缺点是成本高，往往需要运行在服务器上，而英伟达的PX2自动自动驾驶开发套件就在5000美元左右，这显然不是一般汽车厂商能接受的。

慧眼科技表示，他们将重型深度学习算法做到了足够“轻”，在嵌入式设备上进行了优化，适用于各类芯片。而且在高速行驶的汽车上，要求对图像数据做实时处理，所以要做到在端上进行图像处理。在对深度学习来说会起到关键作用的训练数据集上，慧眼科技表示，就像收集街景一样，他们也有几十辆汽车用于路面数据采集。

对于成本及功耗要求较高，无法使用深度学习的后装市场，慧眼提供的是传统技术方案。

上面说的都是技术，而将图像识别技术落成产品，更多问题会与工程有关，涉及到软硬件兼容，系统架构和对行业的认知。单霆认为，人工智能领域是一个容易讲故事，给人很高期待，产品却往往令人失望的领域。这就像我们经常讨论人工智能毁灭人类，却又吐槽Siri答非所问一样。找到合适的应用场景，并以工程化的方法将它实现，是解决人工智能技术瓶颈与市场期待之间落差的关键。

所以慧眼科技告诉雷锋网，他们会根据使用场景来确定使用的技术。他们目前使用的是单目摄像头，虽然较双目缺少图像深度信息，但ADAS（特别是前装市场）往往会结合雷达，所以辅助效果上差别不大，也能节省计算量。

在未来的产品规划上，慧眼科技想让“有摄像头的地方都智能化”。汽车内部其它与图像识别相关的产品，如两侧的盲点摄像头，车内监控摄像头，都会有相应的方案出现；还可以通过图像识别的方式，了解司机的疲劳状况。

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