來源丨創業邦（ID：ichuangyebang）

作者丨博雯

編輯丨海腰

圖源丨深知未來官網

在黑暗中視物是人類一直以來的追求，而智能時代的到來，又使整個夜視領域進入了新的階段。

今年3月，AI增強夜視公司深知未來完成數千萬人民幣A+輪融資，由景泰資本投資。

所謂“AI增強夜視”，是指通過計算機視覺和深度學習卷積網絡技術，能夠在0.001Lux的極低照度下實現全彩細節成像。

照度是反映光照強度的物理量，Lux（勒克斯）則是其基本單位。

對於人眼來說，適宜閱讀的照度約爲500Lux，能感受到的極限照度爲1Lux，相當於在全黑環境中點燃一根蠟燭。

目前市場上大部分夜視相機可達到的極限爲0.01Lux，也就是月夜下的亮度，而深知未來能達到的最低照度0.001Lux被稱爲“極弱光”，相當於夜晚星空下的光照強度。

那么，這種突破性的夜間視物能力到底是怎么做到的？又有什么用？

夜視領域：從卷硬件到用AI

夜視技術最早誕生於20世紀初，本質是在低照度條件下， 將不可見的輻射加入轉換，或將微弱的環境光進行增強，最終得以成像的一種技術。

這種技術首先需要一個感知光信號的前端設備，也就是圖像傳感器，負責感知和接收光信號，並將其轉變成電信號。

接下來，前端傳感器輸出的電壓、電流信號就要通過ISP（圖像信號處理器），對上一步的輸出信號做“後期處理”——

比如“线性校正”，也就是通過线性變換抵消較爲偏暗的成像；

比如“降噪”，也就是在弱光條件下，當傳感器難以接收到足夠的光信息，從而導致發熱，產生噪點圖像時，去減少這些圖案圖案噪聲，同時保留紋理細節。

再比如“白平衡”，通過分析來自傳感器的亮度信息，計算和控制光圈、快門速度和感光度（ISO） ，使得圖像亮度適宜。

從本質來說，ISP是一系列圖像處理算法的集合，通過各種增強、矯正、去噪、轉換等環節，力求還原圖像。

從重要性來說，如果說圖像傳感器是人眼，那么ISP就是視覺處理中樞。

在2018年之前，夜視領域的玩家們大都都選擇卷硬件，試圖對感光設備進行工藝改進，增加其感光面積。

其中的最強玩家索尼，就曾花費5年的時間，將低照度感光芯片的光照感知能力從0.14Lux提升到了0.07Lux。

然而，由於材料學以及制造工藝難以突破，視覺成像效果漸漸難以從硬件層面得到大幅提升。

與此同時，一些特定場景對於最低照度的需求越來越高，比如夜間偵查瞄准等現代軍事應用，或者安保監測等公共安全領域，都要求在0.001Lux及以下的星光級環境下仍能成像。

2018年，英特爾實驗室發表論文《Learning to see in the dark》，提出通過深度學習算法打造一種全新的AI-ISP成像體系。

傳統ISP常常基於硬件，通過不斷擴充參數庫來調試各種效果。

這篇論文則論證了通過神經網絡算法實現ISP全部功能的可能性——即通過深度學習海量場景和數據，輸出算法模型，對圖像進行精准處理。

神經網絡算法本就是模仿生物神經網絡的結構所建立的，因此，這就像是將人類復雜的視覺神經網絡融入ISP，使其成爲了真正的“視覺處理中樞”

這篇論文在當年被計算機視覺頂會CVPR收錄，而文中提出的方法也爲夜視領域帶來了一條全新思路。

夜間圖像亮度提升200倍

2015年，32歲的張齊寧從任職8年的騰訊離職，开始做互聯網方面的創業。

他本科就讀於武漢大學的計算機科學與技術專業，畢業後先後任職於華爲和騰訊，在騰訊創新中心、騰訊研究院、IEG等多個部門歷任研發、策劃和管理職務。

離職兩年後，張齊寧於2017年10月創立了深知未來。

公司的另一位聯合創始人兼CTO郭奇鋒曾任騰訊SOSO搜索系統架構師、百度商務搜索部基礎檢索組技術負責人、小米MIUI 9多個人工智能項目技術負責人。

英特爾的那篇關鍵論文在他們公司成立一年後發布，也正是在那一年12月，深知未來獲得了南嶺投資的種子輪融資。

萬事俱備，深知未來便和很多企業一樣，开始沿着這條新路线探索。

在張齊寧看來，AI-ISP的定義，是完成從感光芯片到成像過程的一整個算法集合體，包含20-30個算法，如降噪、銳化、HDR等等。

但如果通過神經網絡實現ISP的所有功能，當時端側的算力有限，不同功能要全部實現的難度也很高，從商業化角度來說性價比不大。

此外，不同產品對於視覺成像的要求也不同，因此，一般芯片廠商會預留大量參數，以供產品廠商再做下遊的調試。

所以，深知未來決定只做部分關鍵ISP環節的AI化，如白平衡、降噪等。

在去年的某次採訪中，張齊寧提到，整個AI-ISP體系的20-30個算法，有的廠商關注了其中2-4個成像領域，而他們關注了7-8個領域，在涵蓋範圍和深度上是行業中最大的。

基於英特爾論文的基本思路，深知未來利用神經網絡深度學習噪聲和信號的分布特性，在2019年推出了自研的夜視神經網絡EODNet（end of dark），意爲“黑暗終結者”。

這套系統能夠從極弱光信號中分離噪聲和真實信號，在降噪的同時將真實信號增強至正常光環境強度，還能夠在復雜光线、抖動和幀率等情況下保持穩定的成像質量。

從最直觀的數字來講，能夠將硬件的最低照度從0.1lux提升至0.003lux，最高能將夜間圖像的亮度提升200倍。

應用場景多爲G端、B端

2023年，全球夜視設備市場規模約爲89.5億美元，而國內的夜視設備市場規模同比增長6.3%。

這並不是一個規模巨大的市場，但其應用場景，卻已在G端、B端和C端都形成了分支。

比如，公安領域有數據顯示，七成以上的犯罪都在晚上7點到次日凌晨5點的時間段內發生，但此前，市面上主流的熱成像夜視儀和紅外補光夜視儀，成像多爲黑白或弱彩，存在目標細節特徵不明顯等缺點。

因此，在這種極低照度下的夜間，能夠提供彩色清晰的圖像，尤其是像衣着顏色、車身顏色、車牌等，往往就能成爲破案的關鍵线索。

不僅在刑偵領域，還有環境惡劣的邊防、山嶺和沙漠油田區的違規監控、國家自然保護區的野生動物監測、禁漁期的河流監測，都是低照度全彩夜視成像的應用範圍。

除此之外，面臨夜間行駛場景的自動駕駛領域，在拍照功能上無限內卷的手機廠商，都在近些年或多或少地引入了基於AI-ISP的低照度全彩夜視成像，改善圖像質量。

過去一年，深知未來的全彩夜視產品已在多個全天候安防場景中實現落地應用，並與中海油等大型企業建立了深度合作關系。

至於消費端，則多見於戶外運動場景，比如夜爬、露營等等。

對於深知未來，他們目前最大的商業化場景是工業級無人機的全彩夜視相機掛載，也是最早商業化的領域。

目前官網展示出了三種型號的整機產品，可適配搭載於大疆的行業機。

這類產品主要針對B端場景，主要圍繞着農業植保、電力巡檢和警用安防三大領域。

在汽車領域，張齊寧在去年接受採訪時透露，公司已與國內一线主機廠商聯合开展相關研發，推進夜視模組上車應用。

而對於C端客戶，深知未來也在2023年推出了類似單筒望遠鏡形態的P8 Pro，和一款單反式的夜視設備P6。

截至目前，算上最近的這一次，深知未來已獲得5輪融資，團隊規模則爲50人左右。

除了用於產品出海，組建北美小型本地化團隊之外，張齊寧也在去年年底時表示，將繼續進行AI-ISP的研發。

在五六年前，業界考慮到端側算力、訓練推理成本等問題，大多建立的是部分傳統ISP+部分神經網絡流程的管线。

但現在，隨着底層技術的不斷進步，是否有可能繼續與AI融合？

“ 接下來，我們想完全切掉所有傳統ISP流程，用神經網絡替代。”

去年8月，張齊寧在接受媒體“機器之能”採訪時這樣說。他希望建立一個all in one的神經網絡，不再依賴於任何傳統ISP管线。

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標題：從華爲辭職創業，他用AI技術將夜間圖像亮度提升200倍

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