0
本文作者: 余快 | 編輯:張棟 | 2020-04-14 18:11 | 專(zhuān)題:雷鋒網(wǎng)公開(kāi)課 | 安防 AI 云課堂 |
未來(lái)安防智能化落地的三大方向:視頻結(jié)構(gòu)化、生物識(shí)別技術(shù)、物體識(shí)別技術(shù)。
視頻結(jié)構(gòu)化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行追蹤和關(guān)聯(lián)的分析,從而做到事前預(yù)警;生物識(shí)別技術(shù)中的人臉、指紋、虹膜、聲紋識(shí)別將得到大規(guī)模應(yīng)用;物體識(shí)別技術(shù)減輕各種成本,提升效率。
針對(duì)未來(lái)安防智能化落地方向,奧比中光高級(jí)戰(zhàn)略BD總監(jiān)彭勛祿做客雷鋒網(wǎng)公開(kāi)課,闡述了奧比中光的思考,并詳述了奧比中光關(guān)于3D視覺(jué)在智能安防領(lǐng)域應(yīng)用落地的實(shí)踐與探索。
彭勛祿提到,安防產(chǎn)業(yè)每一階段的突破,都是由上游技術(shù)的革新引領(lǐng),“看得到、看得遠(yuǎn)、看得清、看得懂”四大要素也成為推動(dòng)安防行業(yè)進(jìn)步的主要驅(qū)動(dòng)力。其中,感知作為AI三個(gè)階段之一,是實(shí)現(xiàn)智能化認(rèn)知和決策的必經(jīng)階段。
未來(lái)安防智能化,要實(shí)現(xiàn)“看得懂”這一目標(biāo),不僅僅需要依靠AI算法和AI芯片,還需著力提升圖像視頻類(lèi)感知的深度和緯度。同時(shí),AI技術(shù)對(duì)視頻成像的高要求成為安防智能化的痛點(diǎn)之一。
而3D將在主動(dòng)光技術(shù)、空間三維數(shù)據(jù)、背景分離等方面帶來(lái)革新,其獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)或許能賦予安防新機(jī)遇。
以下為彭勛祿分享內(nèi)容節(jié)選,雷鋒網(wǎng)AI掘金志做了不改變?cè)獾木庉?。后續(xù)將有更多課程上線,添加微信號(hào) suekee777 報(bào)名聽(tīng)課。
安防行業(yè)發(fā)展經(jīng)過(guò)了幾個(gè)重要階段。
1979到1983年,安防行業(yè)形成以模擬攝像機(jī)+視頻矩陣+磁帶錄像機(jī)為產(chǎn)品矩陣的模擬階段;編解碼技術(shù)的出現(xiàn)實(shí)現(xiàn)了從模擬階段到數(shù)字階段的轉(zhuǎn)化,而數(shù)字化是網(wǎng)絡(luò)化和智能化的前提;1997年網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的出現(xiàn)打破了傳統(tǒng)安防地域的邊界,安防行業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)全面升級(jí)、傳感器芯片性能的提升和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展而步入高清/超清時(shí)代; 2012年以后,國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)公司涌入安防行業(yè),人工智能技術(shù)進(jìn)入快速落地階段,至此,安防行業(yè)進(jìn)入智能化時(shí)代。
由此可見(jiàn),安防產(chǎn)業(yè)每一個(gè)階段的突破,都是由上游技術(shù)帶來(lái)的革新引領(lǐng);另外“看得到、看得遠(yuǎn)、看得清、看得懂”這四大要素,成為推動(dòng)安防行業(yè)進(jìn)步的主要驅(qū)動(dòng)力。
智能安防的發(fā)展環(huán)境非常有利。
首先國(guó)家政策大力支持,十三五規(guī)劃、十九大報(bào)告等政策均在不斷強(qiáng)調(diào)數(shù)字城市、智慧城市、智慧安防監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)。
從市場(chǎng)潛力看,目前一二線城市的安防基礎(chǔ)設(shè)施布局已經(jīng)日趨完善,未來(lái)會(huì)以更新升級(jí)為主。主力的安防市場(chǎng)會(huì)逐漸向二三四線城市下沉。
從技術(shù)看,AI技術(shù)從2012年進(jìn)入安防行業(yè),經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,已經(jīng)進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)化階段,人臉識(shí)別等AI技術(shù)在公安抓逃、社區(qū)治理等場(chǎng)景中發(fā)揮了巨大作用。
從行業(yè)研發(fā)投入上,國(guó)內(nèi)安防廠商對(duì)AI技術(shù)投入逐漸加大,尤其是安防賽道中的頭部企業(yè),在AI技術(shù)與產(chǎn)品的研發(fā)投入占比極高。
另外,新晉的CV獨(dú)角獸與互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)紛紛進(jìn)入到安防主賽道,加劇行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)。但安防不同于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),它涉及諸多層面,包括硬件、軟件、系統(tǒng)集成,以及工程與運(yùn)營(yíng),還有渠道建設(shè),這些都需要時(shí)間積累與沉淀。
所以我認(rèn)為,CV公司和互聯(lián)網(wǎng)公司雖然能夠利用各自優(yōu)勢(shì)觸達(dá)行業(yè)、進(jìn)入到賽道,但他們同樣也面臨傳統(tǒng)安防巨頭的擠壓與競(jìng)爭(zhēng)。
今年爆發(fā)的新冠疫情,對(duì)整個(gè)城市的安防及應(yīng)急指揮系統(tǒng)提出極大的挑戰(zhàn),同時(shí)也是前所未有的發(fā)展機(jī)遇。
從安防行業(yè)業(yè)務(wù)需求看,會(huì)出現(xiàn)從事后查證向事前預(yù)警前移的需求變化。
我認(rèn)為安防智能化的一個(gè)重要出發(fā)點(diǎn),就是從事后查證向事前預(yù)警前移。傳統(tǒng)安防監(jiān)而不控,更多是強(qiáng)調(diào)安防系統(tǒng)的覆蓋面,監(jiān)控不能有盲點(diǎn),不能有死角,它只解決“看得到”和”看得清”的問(wèn)題;而到了安防2.0時(shí)代,安防系統(tǒng)還需要”看得懂”,實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),不能僅僅依靠AI算法和AI芯片,還需要著力提升圖像視頻類(lèi)感知數(shù)據(jù)的深度和維度。
另外,AI技術(shù)融入安防全產(chǎn)業(yè)鏈,上中下游均出現(xiàn)明顯的技術(shù)革新趨勢(shì)。
傳統(tǒng)安防產(chǎn)業(yè),上游的圖像傳感器供應(yīng)商,包括芯片和其他電子元器件供應(yīng)商,負(fù)責(zé)提供技術(shù)給中游的硬件供應(yīng)商、軟件供應(yīng)商以及系統(tǒng)集成商,下游以運(yùn)營(yíng)服務(wù)商為主,為終端客戶提供服務(wù)。
AI技術(shù)融入安防行業(yè)中有一個(gè)非常有趣的現(xiàn)象: CV公司開(kāi)始做芯片,原來(lái)傳統(tǒng)上游芯片公司都在做AI算法。
因?yàn)橥ㄓ眯偷男酒瑹o(wú)法滿足垂直場(chǎng)景下的市場(chǎng)需求,所以AI算法必須和芯片結(jié)合。這并非簡(jiǎn)單的整合,要考慮諸多因素,包括芯片的算力、圖像處理、功耗、成本等。
所以,從上、下游兩個(gè)層面來(lái)看,下游會(huì)提出更多智能化需求,包括場(chǎng)景內(nèi)的語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、文本處理等,上游傳感器供應(yīng)商正在下沉,實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新抑或產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。上中下游均呈現(xiàn)明顯的技術(shù)革新趨勢(shì)。
在AI安防產(chǎn)業(yè)圖譜中,增加了智能應(yīng)用服務(wù)的層,主要是以商湯、曠視、云從、依圖為首的AI算法公司。這種AI公司的入局也給整個(gè)安防行業(yè)帶來(lái)了變化。
其次,原本華為處于整個(gè)安防產(chǎn)業(yè)的下游,更多地是提供一些ICT服務(wù),現(xiàn)在其通訊業(yè)務(wù)具備云端的能力,海思芯片在安防行業(yè)的市場(chǎng)占有率非常高。像華為一樣的巨頭進(jìn)入,對(duì)整個(gè)安防行業(yè)的格局來(lái)會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
未來(lái)智能安防落地方向在哪里?我認(rèn)為在三個(gè)層面。
視頻結(jié)構(gòu)化。視頻結(jié)構(gòu)化的概念已出現(xiàn)多時(shí),是指利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻監(jiān)控分析方法對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析,包括目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)分割提取、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等。主要作用是為未來(lái)人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)追蹤和關(guān)聯(lián)分析提供事前預(yù)警。
生物識(shí)別技術(shù)。生物識(shí)別技術(shù)是指利用人體生理特性和行為特征來(lái)進(jìn)行個(gè)人身份驗(yàn)證的技術(shù)?,F(xiàn)在的人臉、指紋、虹膜、聲紋識(shí)別都屬于生物識(shí)別技術(shù),未來(lái)將會(huì)在安防行業(yè)得到大規(guī)模推廣和廣泛應(yīng)用。
物體識(shí)別技術(shù)。物體識(shí)別的典型案例就是車(chē)牌識(shí)別,如今車(chē)牌識(shí)別已成為許多智能停車(chē)場(chǎng)的標(biāo)配。使用車(chē)牌識(shí)別技術(shù),采集車(chē)輛圖像,能夠減輕停車(chē)場(chǎng)管理運(yùn)營(yíng)的人力成本,提高通行效率。
智能安防的市場(chǎng)規(guī)模如何?雖然這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)時(shí)間較早,但是也有一定的參考價(jià)值。2017年,中國(guó)安防市場(chǎng)的資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到6220億,2018年,智能安防的資產(chǎn)規(guī)模接近300億。預(yù)計(jì)2020年以后,智能安防將創(chuàng)造千億級(jí)的市場(chǎng),所以智能安防市場(chǎng)不容小覷。
智能安防是熱門(mén)話題,但具體落地的情況如何?中國(guó)一年就有超過(guò)5000萬(wàn)個(gè)攝像頭的市場(chǎng)需求,但實(shí)際只有50萬(wàn)個(gè)智能攝像頭在應(yīng)用,比例不到1%。為什么?
第一是成本。前端部分、存儲(chǔ)和視頻分析是智能安防高成本的主要因素。集成施工、機(jī)房改造等系統(tǒng)建設(shè)的時(shí)間和人力成本,也提高了智能安防的落地成本。
第二是數(shù)據(jù),安防領(lǐng)域的數(shù)據(jù)比較分散,存在許多數(shù)據(jù)孤島。盡管我們一直追求建設(shè)智慧城市,倡導(dǎo)數(shù)據(jù)共享,但這些數(shù)據(jù)分布在不同的體系里,包括公安、交通、城管等,很難實(shí)現(xiàn)共通共享。如果沒(méi)有數(shù)據(jù),人工智能也無(wú)法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和支撐。
第三是人工智能應(yīng)用的深度不足,現(xiàn)在的人工智能技術(shù)應(yīng)用于小范圍或者單目標(biāo)場(chǎng)景。像安防這種大范圍的監(jiān)控,還有人、車(chē)、物的關(guān)聯(lián)分析需要專(zhuān)業(yè)能力和專(zhuān)業(yè)技術(shù)的積累。
最后一個(gè)是人工智能識(shí)別技術(shù)對(duì)視頻成像的質(zhì)量有較高要求。為什么會(huì)有高要求呢?這就是我后面要展開(kāi)的,3D視覺(jué)與智能安防到底是怎樣的關(guān)系?
AI分為三個(gè)階段,感知、認(rèn)知和決策。感知就是AI通過(guò)不同的傳感器接收物理世界的信息;認(rèn)知就是AI通過(guò)算法判斷、理解信息;決策就是AI的大腦,做綜合的分析,并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。
感知也分很多種,比如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)等,這些都是通過(guò)不同傳感器去實(shí)現(xiàn)的。感知技術(shù)里占比最大的是視覺(jué),視覺(jué)在整個(gè)感知里占比70%以上。傳統(tǒng)意義上的視覺(jué)是以2D為主,現(xiàn)在2D的清晰度也越來(lái)越高,4K、8K都已出現(xiàn),但依然停留在二維、單維的層面,只能解決看得清的問(wèn)題,缺少了物理世界中的3D圖像,即深度信息。
深度信息到底是什么?舉幾個(gè)例子,第1張圖看鴿子的大小,從這個(gè)視角上看,鴿子比遠(yuǎn)方的行人要大;第2張圖里一個(gè)人從窗口探出一只手抓住汽車(chē),感覺(jué)汽車(chē)變成人手中的玩具;第3張圖中杯子上面的螞蟻好像和遠(yuǎn)處飛過(guò)的直升飛機(jī)一般大。
在二維圖像里,因?yàn)椴煌呐臄z角度,近大、遠(yuǎn)小并不是現(xiàn)中的真相。
我們現(xiàn)在看到的所有圖像、視頻都是通過(guò)2D攝像頭平面成像,2D無(wú)法識(shí)別物理世界中的三維信息,比如尺寸、體積、距離等幾何數(shù)據(jù)。3D攝像頭是立體成像,能夠識(shí)別視野內(nèi)空間上每個(gè)點(diǎn)位的三維坐標(biāo)信息,把這些坐標(biāo)信息給到計(jì)算機(jī)和芯片,通過(guò)三維成像算法,能完整復(fù)原出整個(gè)三維圖像。
3D 傳感技術(shù)主要分為結(jié)構(gòu)光、ToF和雙目視覺(jué)三種,不同的技術(shù)路線決定了精度曲線,進(jìn)而決定應(yīng)用場(chǎng)景。
傳統(tǒng)的普通雙目門(mén)禁就是雙目立體視覺(jué)代表,它主要通過(guò)三角測(cè)距計(jì)算出深度信息。但它受環(huán)境光影響大,同時(shí)需要大量特征識(shí)別、立體匹配的算法,匹配和計(jì)算過(guò)程復(fù)雜,難以生成實(shí)時(shí)的、穩(wěn)定的深度信息。
現(xiàn)在主流的3D成像技術(shù)是結(jié)構(gòu)光和ToF,這兩種技術(shù)都是主動(dòng)光技術(shù)。結(jié)構(gòu)光的特點(diǎn)是近距離(1-2米)精度非常高,可以達(dá)到毫米級(jí),而且它的分辨率高,成本相對(duì)比較低,適合集成。ToF的特點(diǎn)是距離長(zhǎng),能達(dá)到5-10米,蘋(píng)果剛剛出來(lái)的一款iPad就搭載了ToF的激光雷達(dá)傳感器。這種傳感器可以實(shí)現(xiàn)未來(lái)VR和AR的一些功能,但是它點(diǎn)云密度低、掃描延時(shí)大、深度圖分辨率低,精度比結(jié)構(gòu)光要差,深度矯正困難。所以結(jié)構(gòu)光和ToF各有優(yōu)缺點(diǎn)。
現(xiàn)在很多手機(jī)已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用3D攝像頭,主要的關(guān)鍵點(diǎn)有兩個(gè):前置還是以結(jié)構(gòu)化為主;后置會(huì)以ToF的相機(jī)為主。
2D與3D在安防產(chǎn)品的應(yīng)用中有哪些區(qū)別?
第一個(gè)區(qū)別是光線,2D攝像頭在光線較暗的場(chǎng)景下成像質(zhì)量非常差,尤其是需要附加類(lèi)似智能分析的功能時(shí),分析效率存在較大問(wèn)題,會(huì)有很多錯(cuò)檢、漏檢,雖然會(huì)有紅外光進(jìn)行補(bǔ)充,但實(shí)際上在紅外上做智能分析會(huì)缺失很多信息。
第二區(qū)別是人體特征檢測(cè),2D只有XY這樣的平面信息,缺乏深度數(shù)據(jù),無(wú)法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)定位與持續(xù)跟蹤。
第三個(gè),目標(biāo)重疊的時(shí)候,2D攝像頭很難把分析目標(biāo)從背景中分離出來(lái)。
而且2D無(wú)法做活體檢測(cè),人臉識(shí)別中,如果沒(méi)有3D的活體檢測(cè),很容易受到照片與視頻的偽裝攻擊。
另外,現(xiàn)在安防家用攝像頭很普遍,但是隱私泄露隱患給公眾造成了心理壓力和安全問(wèn)題。
3D能夠帶來(lái)什么樣的改變?
首先,3D是主動(dòng)光技術(shù),可以在完全無(wú)光照環(huán)境下正常的工作。在強(qiáng)光、逆光環(huán)境下也能達(dá)到較好成像效果。
第二,可以獲取空間中的三維數(shù)據(jù),包括尺寸測(cè)量,空間中人、車(chē)的位置,身高、體重、距離、速度等,都可以精準(zhǔn)的計(jì)算出來(lái)。
另外還可以進(jìn)行背景分離,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的、動(dòng)態(tài)的人體人像摳圖,在進(jìn)行智能分析時(shí)去除背景干擾,提高算法分析準(zhǔn)確率。還可以進(jìn)行活體檢測(cè)與識(shí)別,在家庭安防、車(chē)內(nèi)安防等私密場(chǎng)景中,我們只需要一些深度信息,即可以實(shí)現(xiàn)這種安全監(jiān)控與行為分析。
安防系統(tǒng)中的生物識(shí)別技術(shù)
生物識(shí)別技術(shù)正成為世界范圍內(nèi)使用最為廣泛的技術(shù)之一,市場(chǎng)上主流的生物識(shí)別技術(shù)主要有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、聲紋識(shí)別。它們有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
我認(rèn)為指紋識(shí)別的應(yīng)用性比較好,成本較低,技術(shù)較成熟,但是用戶體驗(yàn)差,比如手指有破損或者有水有汗的時(shí)候,經(jīng)常識(shí)別不出來(lái)。另外它的防攻擊能力弱,會(huì)帶來(lái)很多安全隱患。
虹膜識(shí)別的安全性是最高的,但是它的易用性很差,而且成本較高。指靜脈也是一樣,安全性高,成本高,適用性很強(qiáng)。
人臉識(shí)別技術(shù)比較成熟,成本也適中,可以實(shí)現(xiàn)無(wú)感識(shí)別,在人機(jī)交互方面比較自然,唯一的缺點(diǎn)還是安全性低。
人臉識(shí)別的安全性怎么會(huì)低呢?試舉以下幾個(gè)案例:去年嘉興一群小學(xué)生利用父母的高清照片成功在快遞柜上刷臉取件;智能門(mén)鎖很多也應(yīng)用了人臉識(shí)別,但媒體做了一個(gè)小測(cè)試,拿出打印好的業(yè)主照片,對(duì)準(zhǔn)門(mén)口的攝像頭,輕易地就把門(mén)打開(kāi)了;有一次我住酒店時(shí)看到前臺(tái)有自助酒店服務(wù)終端,我就把我的身份證和照片發(fā)給我的同事,他用我的身份證和照片,輕而易舉地完成了核驗(yàn),拿到了房卡。
其實(shí)基于2D的人臉識(shí)別有很多漏洞,雖然現(xiàn)在很多廠商宣稱(chēng)其使用的雙目、AI+RGB能做到活體檢測(cè),但是這種技術(shù)被攻破幾率很大。
奧比在做3D活體檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,工作人員用很多的假體,包括頭套、面具、照片攻擊3D人臉識(shí)別系統(tǒng),系統(tǒng)能夠非常準(zhǔn)確地判斷。在整個(gè)活體檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,我們采用2000多種不同材質(zhì)的假體做大量實(shí)驗(yàn),做相應(yīng)的算法去規(guī)避這些假體對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)的攻擊。
去年我們?nèi)〉昧算y行卡檢測(cè)中心的“活體檢測(cè)”認(rèn)證報(bào)告。奧比中光涉獵新零售業(yè)務(wù),需要保證刷臉支付的安全,支付寶刷臉支付終端就使用了奧比中光的3D攝像頭。
我們?cè)谥悄荛T(mén)禁領(lǐng)域做了一些嘗試,有個(gè)合作伙伴戴頭套測(cè)試我們做的一款閘機(jī),系統(tǒng)植入了3D信息,跟2D算法融合,在速度和效率上有成倍提升,所以系統(tǒng)很快識(shí)別出來(lái),這款閘機(jī)目前主要供應(yīng)給銀行、政府部門(mén)等重點(diǎn)安防場(chǎng)所。
我認(rèn)為未來(lái)高鐵站的刷臉進(jìn)站、海關(guān)的刷臉通關(guān)以及更多的場(chǎng)景都會(huì)逐步替換成有3D視覺(jué)的設(shè)備。
除了人臉識(shí)別以外,安防有一個(gè)很重要的場(chǎng)景叫行為分析。傳統(tǒng)的2D行為分析更多的是靠數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)和識(shí)別能力。3D視覺(jué)對(duì)視頻里的異常行為能夠?qū)崟r(shí)地跟蹤與判別,例如突然倒地、突然劇烈運(yùn)動(dòng)、人數(shù)異常、區(qū)域入侵等事件。
我們?cè)诤芏鄨?chǎng)景中已經(jīng)開(kāi)始使用3D視覺(jué),智慧養(yǎng)老場(chǎng)景中,為家里的老年人做異常姿態(tài)檢測(cè);智慧金融場(chǎng)景中,檢測(cè)異常情況,例如有人倒地、打架斗毆或者有人徘徊等事件;在智慧監(jiān)舍場(chǎng)景,由于監(jiān)舍對(duì)犯人的行為監(jiān)控要求非常高,用3D攝像頭可以識(shí)別他們的一些高危險(xiǎn)行為。
我們也有客流分析系統(tǒng)方面的案例,主要在公交車(chē)領(lǐng)域,統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間內(nèi)上下客流的情況,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)傳送到車(chē)輛指揮調(diào)度系統(tǒng),幫助調(diào)度中心進(jìn)行車(chē)輛的指揮和調(diào)度,在高峰期可以調(diào)整運(yùn)營(yíng)、減輕壓力。
刑偵領(lǐng)域需要進(jìn)行犯罪現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)景還原,原來(lái)只能拍照、錄像或者現(xiàn)場(chǎng)人工測(cè)量,現(xiàn)在3D視覺(jué)系統(tǒng)可以把整個(gè)犯罪現(xiàn)場(chǎng)完整地進(jìn)行掃描和復(fù)刻。因?yàn)榉缸铿F(xiàn)場(chǎng)不能一直保留,查案時(shí)可以在這種三維系統(tǒng)里進(jìn)行重新排查。另外,庭審時(shí)也可以復(fù)原整個(gè)案件、插入語(yǔ)音講解、播放圖像視頻等,能夠非常直觀地呈現(xiàn)案件發(fā)展過(guò)程。
奧比中光成立于2013年,雖然成立至今只有7年時(shí)間,但是發(fā)展迅猛。公司共有員工700余人,其中研發(fā)人員占據(jù)70%以上。奧比中光是全球第四家能夠量產(chǎn)3D消費(fèi)類(lèi)傳感器、攝像頭的公司,前面三家分別是蘋(píng)果、微軟和英特爾。目前奧比中光已經(jīng)進(jìn)行了D輪融資,由螞蟻金服領(lǐng)投,估值超過(guò)100億,公司全面覆蓋20多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域,全球攝像頭的出貨量已經(jīng)超過(guò)300萬(wàn)臺(tái)。
奧比中光自成立伊始就一直堅(jiān)持自主研發(fā),尤其在芯片的自主研發(fā)上不斷攻關(guān)。2015年,公司成功研發(fā)出國(guó)內(nèi)首顆3D深度計(jì)算芯片,一定程度上打破了歐美國(guó)家的壟斷,同年這款3D攝像頭實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),到現(xiàn)在為止還在銷(xiāo)售。2017年,公司第2代ASIC芯片流片成功,同年研發(fā)出手機(jī)3D攝像頭,2018年第3代芯片研發(fā)成功。所以2015年到2018年三年時(shí)間,公司生產(chǎn)了三代芯片的流片。2018年OPPO Find X發(fā)布,其中就搭載了奧比中光的3D攝像頭模組。
奧比中光今年計(jì)劃打造國(guó)內(nèi)首個(gè)3D視覺(jué)開(kāi)發(fā)社區(qū),社區(qū)將作為安防與其它行業(yè)開(kāi)發(fā)者對(duì)接3D視覺(jué)技術(shù)的窗口。公司還將組織3D視覺(jué)的開(kāi)發(fā)者大賽,讓所有的開(kāi)發(fā)者都能獲取3D視覺(jué)高效和專(zhuān)業(yè)的服務(wù)。“讓所有終端都能看懂世界”是奧比中光的企業(yè)使命,我們希望能在安防領(lǐng)域繼續(xù)生根,與合作伙伴一起團(tuán)結(jié)協(xié)作,讓3D視覺(jué)技術(shù)在更多場(chǎng)景中落地。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章,未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。
本專(zhuān)題其他文章