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【行业热点】十亿像素开启千亿级市场,阵列计算相机商业化浪潮正扑面而来

阵列计算相机即将开启千亿级市场。


2017年,11月3日。

这一天也许将来会被科学界尤其是AI人工智能产业界所铭记,因为它开启了一个全新的千亿级市场;不过,似乎全世界亿万的爱美女性更应该感谢它,因为它即将带来新一轮的相机拍照技术革命。

这简直是个天大的好消息!

江苏昆山阳澄湖费尔蒙酒店,一楼。清华大学、昆山杜克大学、中科院西安光机所、上海科技大学、昆山工业技术研究院、安科迪公司、美国Light公司、中兴集团、复星集团、中科创星、琢石投资、久有投资......学术界、产业界、投资界,全部到齐。

而第三次相机技术的革命,也在这一天悄然来临。继胶卷相机和数码单反相机之后,阵列计算相机技术正在向业界露出冰山一角。

其背后,是一个甚至数个千亿级的市场。

相机技术发展:

胶卷的“百万像素”和数码的“千万像素”


世界上第一台相机诞生于1826年。由法国人尼塞弗尔·尼埃普斯借助暗箱绘画成像原理,“拍”出了世界上第一张永久性照片,它代表着“摄影”的诞生。不过,并不能称为相机。

真正做出相机雏形的是法国人达盖尔,他发明了利用感光成像原理制作的银板相机。因此,达盖尔的发明被公诸于世的1839年也被称为摄影技术的诞生之年。

1900年,美国柯达公司造出了世界上第一台117胶卷相机,从此让相机技术进入了日新月异的高速发展时代。

从成像的基础技术、核心要素来看,相机技术的胶卷时代和数码单反时代,是其最为重要的两次技术变革,被称为第一次技术革命和第二次技术革命。

从上世纪70年代开始到世纪末的大概20年时间是属于胶卷相机的时代,其中80年代绝对是其黄金时期。胶卷相机时代造就了一批巨头企业,其中美国柯达公司、日本富士公司和德国的莱卡公司最为庞大。当然,还有中国的民族骄傲——乐凯胶卷。

作为第一次技术革命的胶卷相机有两大显著特征,一个是其拍照的实现方式是“胶卷+镜头”,另一个是大部分的胶卷相机像素都集中在600-800万像素之间。因此,胶卷相机时代也被称为百万像素时代。

而作为第二次技术革命的数码单反相机诞生于1975年,不过其真正压倒性取代胶卷相机则是从1996年开始,直到现在。

数码单反相机,用光学传感器取代了胶卷,其拍照方式也变更为“传感器+镜头”,而像素也达到了千万级别。(由于大家现在单反相机太过普及,因此本文也不再赘述。)

亿级像素的阵列计算相机时代已来


阵列计算相机,被称为第三次相机技术的革命,它首次把光学技术和计算机技术结合在了一起。

阵列计算成像技术是光电子技术与计算机技术的完整组合。基于阵列计算成像平台,可适应各种图像捕获的场景、远距离、宽视角等多阵列组合,满足不同应用场景的需求。

琢石投资创始合伙人钟潜凯认为,阵列计算相机不仅可以看得更远,大视场角、远距离;还可以看得更清晰,亿级像素,超高清;此外,它可以全局细节实时记录,带来数据获取量的提升,为AI应用结合提供数据基础。

区别于胶卷相机和数码相机的是,阵列计算相机有几大根本性革新和鲜明特色:首先是采用多镜头成像技术,其次是拍摄像素达到了亿级、甚至十亿级,并在将来会更高,第三是创造性的利用以GPU为核心的计算平台实现对图像的处理、压缩、计时和拼接。

作为国内第一家阵列计算相机的技术研发和产品开发公司,上海安科迪公司CEO王惠东说:“第三代从要素上讲发生了几个重要变化。第一,镜头还在但不是一个镜头了,而是一组镜头。这一组镜头的作用就是克服了传统光学的局限。光学没办法长焦聚集对焦一个点,如果想要看更多更远视角的东西并记录下来,怎么办?

“人的眼睛一样可以任意看,但是镜头不行。所以我们使用一组镜头,实现了多焦点、多平面、多视角的视觉取景,用镜头获得不同的图像数据。

“第二是获得数据之后,除了Sensor传感器之外,需要用GPU进行整个图片和视频的格式化,从而还原一个和你感受到的生活场景一样的真实的图像环境。这个就是下一代核心技术的变化。我们把这个过程称为Computional image techonolgy计算机成像技术。”

因此,很有可能出现的情形就是,人们已经习惯的数码相机的概念今后将会变成计算相机的概念。这是一个根本性的变革。

可以预见的是,当相机技术和计算机技术结合以后,整个成像能力将会被无限放大。从千万级像素到亿级像素、十亿级像素,在概念上没有了局限。只要硬件跟得上,就可以实现。

值得注意的是,阵列式计算相机的亿级像素和普通数码相机的大像素截然不同。

目前传统数码相机也可以实现超级像素,瑞士SeitzPhototechnik AG公司的Roundshot D3 神级相机,采用24mm镜头可达1.42亿像素;采用80mm的镜头时像素可达4.7亿;采用250mm镜头时,像素则可达14.8亿。

不过,这些都是用一个或几个相机同时拍摄,拍完之后再用软件拼接成一个大图像,除像素超级庞大之外,实用价值并不凸显。

而阵列计算相机是用一组阵列式、多个镜头拍摄即时图像,获得亿级以上数据并同步实现图像处理,还原出最为贴近真实场景的图像,拍摄之后,得到的是一个动态的亿级像素的图像数据。

这些远远超出目前所有单镜头相机的、数以亿计的图像数据在以大数据为支撑的AI人工智能产业中的价值将是难以估量的。

阵列计算相机即将开启千亿级市场


基于阵列计算相机可供分析的亿级、十亿级别的庞大图像数据,其在几乎所有的AI领域都将会迎来最大限度的利用。

长期从事医学RUSH显红镜研究的清华大学教授范静涛说:“由于大视角和高分辨率的反比作用,未来的趋势是必须放弃孔径成像,而改用阵列相机,建立照相机阵列。”目前,他们用了35个镜头,每个分辨率为1.5亿像素,通过光子技术与断层技术对这些相机拍摄的画面进行融合。今后,阵列计算相机将在大脑成像领域成为首选。

不过,阵列计算相机的市场远不止于此。计算机视觉、人脸识别、智能手机无人驾驶、视频直播、三维建模、监控安防......每一个都是百亿甚至千亿级的市场。

计算机视觉、人脸识别、安防和智能手机是阵列计算相机最为直接和彻底的应用场景。

第一,计算机视觉和人脸识别领域。眼睛对于人类的作用,众所周知。而作为计算机和所有一切智能设备的眼睛,相机的重要性也是不言而喻。在计算机视觉市场前景上,据American Imaging Association预测,2015 年全球计算机视觉市场规模约 42 亿美元,2016年为45亿美元,而2017年将达到50亿美元左右;

而在金融领域实现大规模商业化的人脸识别的市场前景亦是诱人,据云从科技创始人周曦预测,“未来五年(2022年)之内,国内人脸识别的市场规模可能将达到 1000 亿元。”

第二,无人驾驶领域。今年7月,英特尔Intel)与研究公司Strategy Analytics联合发布的一份报告预计,无人驾驶汽车市场的规模将在2050年前达到7万亿美元。在这个万亿级别的市场中,为车辆提供导航和场景识别的车载相机,其所占的份额似乎并不难以想象。

第三,安防领域。据不完全统计,我国三线城市的摄像头数量在在2-5万左右,二线城市在5-10万,而摄像头密度最高的北京市每千人的摄像头数量59个,总数量在12万以上。2011-2016国内的安防市场已经连续5年保持2位数增长,其中2016年我国整个安防市场规模达到5000亿以上,而安防设备市场产值大约在1900亿元人民币。

著名图像技术专家、安科迪CTO范柘博士认为,未来的安防方向,相机像素一定是亿级的,首要的是要做精百米级的人脸识别清晰度(这对于人脸识别公司来说是至关重要的)。而在高精摄像的三大要素(算法、数据和相机)中,其中拼算法的时代已经过去了,拼数据已经有BAT入局,难度极大,因此拼相机是最可行的。

第四,智能手机领域。Light公司创始人&CEO Rajiv laroia说:“随着智能手机的普及,全球有约1.5亿的摄影师,捕捉生活成为了竞争性运动。但这些相机拍摄的照片质量不高。而解决问题的办法就是,使用综合了手机的便携性和单反相机高清晰的阵列相机,让大家不再受限制,随身携带就可以拍摄高质量照片。”

2016年全球智能手机保有量首次超过20亿台,而据调研公司IHS Markit预测,到2020年全球智能手机保有量甚至将达到60亿台。

正如安科迪CEO王惠东所说的那样,“这其中,随便拎出一个都是千亿级的市场。”

总结:虽然还有很长的路要走

但商业化浪潮已势不可挡


任何新旧技术的交替,虽然新技术最终会全面胜出并成为市场主流,但其过程必然是漫长的、拉锯式的、充满不确定性的。对于相机技术来说,也同样如此。

摆在阵列计算相机技术面前的问题,首先是产品硬件的小型化和便携化,硕大的摄像头(目前安科迪的产品尺寸为:280L*320W*140H)虽说适应安防监控的需求,但还并不适合装在手机上,这是显而易见的;其次是要建立稳定的、成熟的“技术——产品——市场”生态链,牵涉到技术更新、硬件成本、产业配套和营销推广等一系列问题,没有一个环节是可以轻易解决的,可谓任重而道远。

不过,近期除数个城市安防系统采购之外,据说国内重点安防场所将会全面换装阵列计算相机。

这让我们有理由相信,虽然阵列计算相机还有很长的路要走,但商业化已然开始,其浪潮势不可挡。


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