专攻机器视觉成像疑难杂症，眼擎科技入选腾讯AI加速器共谋未来

2017年腾讯AI加速器正式启动致力于AI创业生态的建设，希冀通过建立一个良好的人工智能创业生态，扶持创业者，帮助AI领域的新锐军形成核心竞争力，助力人工智能的技术产业化。

回顾首期入选的25家企业成员，80%入选项目在加速期完成了新一轮融资，融资总额超25亿元，项目估值整体从70亿元增长到200多亿，涨幅高达300%。

腾讯AI加速器二期在今年进行了较为全面的覆盖以及体系化布局，入选成员聚焦于芯片、机器人、医疗、零售、交通、教育、文创等多个垂直领域。经过历时三个月的层层筛选，腾讯AI加速器二期成员名单于近日正式曝光，在入围率仅3%的激烈竞争下，眼擎科技从1500个项目中脱颖而出，成功入选。

眼擎科技成AI视觉产业入口专攻成像痛点独获青睐

机器视觉应用广泛，从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到自动驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，据透明市场研究(TransparencyMarketResearch)发布的报告指出，目前中国地区的机器视觉增长迅速最快。截止到2021年，机器视觉全球市场价值预计将达285亿美元，2016-2020年期间，以8.4%的复合年增长率增长，而中国将维持20%的增长率，远大于世界平均水平。

作为国内互联网巨头，腾讯在AI领域多方位布局，不仅先后成立了优图实验室、微信中的AI团队、AILab三个业大业务矩阵，并在计算机视觉、机器学习的基础理论、语音识别、自然语言处理四个方向重点发力。成立于2013年的“CCF-腾讯犀牛鸟基金”（腾讯与中国计算机学会联合发起），亦于今年正式将计算机视觉列为六大重点技术领域之一。

作为国内唯一一家以机器视觉成像引擎及高端数字芯片自主研发实力入选的企业，眼擎科技与腾讯计算机视觉、腾讯云等业务有着天然的契合点，更在复试现场获得腾讯众创空间总经理王兰、紫牛基金创始管理合伙人张泉灵等评委的高度评价。从2014年成立之初，眼擎科技就专注于机器视觉前端成像技术的探索，四年时间的打磨，以其独特的超宽动态、降噪等技术，专攻暗光、逆光等复杂光线环境下机器视觉的成像痛点，致力于为AI机器打造超越人眼的视觉器官。

在复试现场，曾有评委问过创始人朱继志这样的问题：为什么选择从底层技术开始做起？笔者以为这要从他的个人经历去溯源，毕业于北大电子系的朱继志，曾任职于中兴视讯通讯部，十年间负责视频图像的技术开发，有着丰富的技术产品化的经验；而后，其又投身芯片行业，担任国内最大芯片分销平台副总裁，在8年的时间里负责手机、汽车、工业等重点领域应用芯片的营销推广，摸透了芯片的开发逻辑与上下游供应链的需求关系。捏合了这两段经验的朱继志，以一个行业老兵的客观敏锐清醒地判断：要想对AI机器视觉进行商业化部署和应用，需要首先解决机器视觉在复杂光线环境下“图像源”的品质问题，系统性的提升算法识别率。

笔者得知，这套具有全新架构的eyemore成像引擎技术包含算力、算法和数据，在优化数十倍算法的前提下，大规模提升算力，在积累超大规模数据的基础上，进行了数百种场景的测试与验证，确保AI机器视觉的前端成像在复杂光线环境下的自适应能力，稳定输出高品质图像，从而将实验室的99%真正成为应用现场的99%，切实而有效地提高识别率。

专注成像引擎芯片，让AI机器看的比人眼更清楚

随着市场和需求的增加，对机器视觉本身提出了更高的技术要求，数字化、智能化、实时化逐渐成为企业未来发展方向。纵观产业现状，境内国际机器视觉品牌大约100家，民族机器视觉品牌也接近前者，产品代理商超过200家，专业机器视觉系统集成商超过50家，涵盖从光源、工业相机、工业镜头、图像采集卡和智能相机等所有机器视觉行业链产品。对于日益激烈的市场竞争，以往简单的模仿复制已不再可行，拥有原创技术和产品创新能力既已成为行业新突破的重点。

正是瞄准了这个势头，朱继志认为AI的到来势必驱动产业的快速革新，经过市场验证的技术应用才能建立起竞争的壁垒。眼擎科技的商业模式可总结为“3+2+2”，即三年技术开发，两年市场推广，两年进入成熟期。

2018年是眼擎科技市场化的元年，半年时间内其业务不仅相继在自动驾驶、安防、医疗、工业检测、3D等诸多领域落地，更是面向行业客户交上了一份份瞩目的成绩单：

1月19日，发布全球首款视觉成像专用芯片eyemore42；4月20日，发布针对自动驾驶领域的视觉成像技术方案eyemoreDX120，该方案可使自动驾驶视觉能力提升到120dB，达到超越人眼的能力；6月28日，发布其核心业务形态：机器视觉相机系列（驯光者）、标准化机器视觉相机模组、专业机器视觉解决方案高端定制化服务。

携手腾讯生态，为AI产业落地加速

作为腾讯AI加速器的成员，眼擎科技将与腾讯AILab、优图实验室、腾讯云等进行有机联动，在AI技术创新应用、AI机器视觉部署落地的视阈下，探索更为广阔地商业场景与成长空间：

一方面，在腾讯AI生态平台的技术和资源支持下，眼擎科技充分利用其自身长处和产品创新的整合优势，从核心技术的单点突破到应用场景的业务落地再至打造出硬件、算法、大数据、协同等软硬一体化的全栈式生态链，不仅在技术研发、产品定义、解决方案、供应链资源上与腾讯AI生态形成优势互补，还可助力于AI机器视觉产业的长效性能发挥，形成良性循环。

另一方面，眼擎科技将与腾讯云携手，完成AI机器视觉前端成像数据的规模化积累，建立视觉大数据的应用框架，帮助下游客户进行有效分析、质量评估和识别率的提升，同时在商业逻辑、技术应用、核心数据的关系挖掘中，促进供给一侧数据与腾讯云平台形成闭环，为产业上下游客户提供可参考依据共建产业共同体，梳理AI机器视觉行业标准，为AI技术的实际落地与应用创新积极赋能。