以“光+AI”改善机器视觉实际效果合刃科技入选TR50

  麻省理工科技评论在6月29日举行全球聪明公司峰会，对外揭晓“麻省理工科技评论50 家聪明的公司榜单（TR50）”获选公司，

  以往的TR50，我们正真看到的更多是成熟的公司，即便是勇于探索商业模式的公司也更多集中在规模大、商业化成熟的企业，合刃科技是一颗深厚潜力但可能规模尚小的新星。作为一家勇于探索商业模式的公司的合刃科技，又是如何依靠洞察未来趋势、创造何种技术创新成就突出重围呢？

  “通过跨领域地结合光子管理和压缩感知等技术，合刃科技的机器视觉芯片可以在几乎不增加成本的前提下感知普通图像传感器所无法感知的物理信息，例如相位、光谱、偏振方向等。结合AI算法，该系统能瞬时完成视距外的物体的准确识别。”

  “合刃科技的技术能将普通图像传感器低成本地改造为光谱分辨率达1nm的高光谱图像传感器，使机器的视力提升到全新的层次。”

  “拥有真正的创新技术，以及实用又野心勃勃的商业模式，而不是只看公司名气或市值。”

  这是创刊于1899年、世界上历史最悠久、影响力最大的技术商业类杂志《MIT科技评论》评选的“全球50家最聪明公司”榜单的标准。自2010 年起，其每年依据两个核心指标—高精尖科学技术创新和成功的商业模式，从全世界内评选出来。

  此榜单鉴证了新兴科技类公司在过去十几年中的崛起和变迁，是全世界内最权威的技术商业类榜单之一，同时也是“一份技术如何改造世界的指南”。这一份榜单所寻找的“聪明公司”，是基于他们做的事、选择的路径、达到的成就进行评选，而评选的核心不是短期的数字高低大小，而是基于新兴科技的核心能力，对公司自身、行业赛道、甚至是整体世界所创造的突破与创新程度。

  换言之，能入选榜单的，并非顶级规模或利润最高的公司，而是那些有能力将“高精尖科学技术创新”与“利益最大化”完美融合的公司。

  可千万别小瞧了这个榜单。按照MIT的预测，入选榜单的50家公司很有一定的概率会在未来成为主导行业的公司。这一些企业是科技改变世界的缩影，也指明了未来的前进方向。

  合刃科技于2017年8月正式成立，公司在2017年中国光谷3551国际创新创业大赛中赢得总冠军，荣获机器之心评选的2017年中国10大最具潜力早期AI公司，入选创业黑马发布的2018年人工智能（准）独角兽公司前50企业榜单等。截至A轮，合刃科技获得的累计融资过亿元，投资人包括红杉资本、百度风投、联想之星、松禾资本等一线投资基金。

  合刃科技的创始团队由来自斯坦福大学的3位成员，小组成员来自于斯坦福、MIT、哈佛、剑桥、北大等世界一流高校，公司团队在AI和光学领域拥有深刻理解，处于全球机器视觉技术发展前沿。

  合刃科技致力于全息、高光谱、高动态范围的机器视觉传感器及系统的研发和商业化，可为客户提供机器视觉的核心产品、全套解决方案和服务。其独特的光器件及其相关系列新产品实现了多维度图像信息采集，可应用于工业检测、安防监控、无人驾驶、消费电子等垂直行业领域，极具全球独创性和先进性。

  在峰会“从新兴科技到新经济”的圆桌论坛上，TR50受邀演讲嘉宾回答到，“我认为，一定会是在光学领域。”而合刃科技，一直走在“光+AI”的赛道上。

  为了符合人类视觉审美需求，传统的机器视觉系统仅采集RGB光强信息，并通过一系列的处理技术最终呈现为人眼可见、可理解的图像信息。人们利用已积累的图像素材，通过深度学习，作标注、建模、训练，辅以与其相适应的AI算法，最终实现图像识别；但在实际应用场景中，光线变化复杂多样，一旦遇到非视距范围，极端天气，以及暗光、逆光、强光、反光等复杂光环境，往往会对成像或识别造成非常大影响。

  尽管机器的算法可以聪明到帮助人类做很多决定，真正让机器更有效地从真实生活中获取信息，更全面地从自然环境中读取数据，仍然要求在硬件端做出重大的改进。这也是合刃科技真正能把机器变得更聪明的方法——不仅仅利用智能算法处理数据、获取信息，更用它来创造先进的传感器，生成更丰富的数据。让机器自己帮助自身挖掘更多有用的信息。

  基于多年的研发积累，通过跨领域地结合光子管理和压缩感知等技术，合刃科技的机器视觉芯片可以在几乎不增加成本的前提下感知普通图像传感器所无法感知的物理信息，例如相位、光谱、偏振方向等。

  该芯片可辅助现有的CMOS、CCD传感器更加智能的处理复杂光环境变化，赋能其实现高光谱检测、高动态范围提升等多项功能，配合利用相干光光源，结合AI算法，该系统能瞬时完成视距外的物体的准确识别。

  利用纳米材料制造的微型光谱仪打破了以往分波长采集光谱信息的传统，不再需要数以百计的滤波器，体积非常庞大价格昂贵的精密光学元件，也不再需要长时间的等待。这种微型光谱仪和普通摄像头大小相当，还可以集成在手机相机上。检测时，只需拍一张照片就可以直接将所有光谱信息融合在传感器少数像素内，再用智能算法解析每个波长下的信息。

  令人称奇的是，这么简化缩小之后的仪器仍旧可以有强有力的表现。高精尖应用场景下，它可以分别出最小1 nm的波长偏移。而对于日常应用，它也能够给大家提供10~15nm的光谱分辨率。另外，这种传感器对于像素的应用效率非常之高。传统红绿蓝RGB三色传感器利用4个像素来解析3个可见光波段（色彩）的强度分布，而这种传感器只需要9个像素便能够给大家提供多大10倍的色彩信息，即30个可见光波段。这对于无法直观感知色彩的机器来说无疑是大幅度的提升了学习真实世界的能力。

  合刃科技不仅仅止步于提出这种先进的构想，也努力把这种技术变为现实。其中最大的挑战无异于如何让这种人工设计的新型材料和已有的相机完美融合起来，还可以走出实验室，应对日常使用中的各种场景。

  首先是稳定性问题。实验室中的仪器设施往往在日常环境下会由于各种条件的波动无法正常工作。微型光谱仪本是为了给智能算法采集更多的有效数据，必定要保证采集的数据不会因为外界物理条件波动而出错。未解决这种问题，合刃科技的工程师反向利用智能算法来补偿这种外界环境波动带来的误差，使得这种传感器本身也变得智能。

  此外，成本也往往是阻碍实验室技术市场化的重要原因。做科研可以把成本放在最后考虑，做产品却不行。新技术常常对加工技术方面的要求高，制造成本高，也很难普及。合刃科技所研发的便携式光谱仪以及高光谱成像系统并不是特别需要单独研发新的加工技术，完全利用现有的标准加工方法，生产所带来的成本大大降低。

  新兴科技之于这样一个世界的影响力正在持续放大，从实验室到落地商用的时间与距离快速缩短，跨越地区、领域、行业的新兴科技融合效应不断扩张。在未来3年里，合刃科技在解决技术、平衡成本、创新产品的同时，面对的是更为紧迫的产业化道路。

  当前，合刃科技自主研发的机器视觉产品取得阶段性成果，已经交付给客户、提升客户的工作生产效率，完成初步验证。同时，全息全频机器视觉芯片流片、进入量产阶段。合刃科技将丰富前端传感器产品族（包括高光谱芯片、HDR芯片等），以及完善生产流程与质量控制标准，最终实现底层技术赋能的多样化产品的规模化销售。

  科技行业风起云涌，在新兴科技浪潮中，追赶浪潮并非是人人都能玩得起的游戏，只有提前发现趋势的企业才能够存活。

  在未来的3-5年，机器视觉领域将步入加快速度进行发展期，AI应用的深度和广度都会逐步提升，顶层应用越发活跃，对于底层技术的突破就会越发迫切。建立良好的生态，打造技术-产品-场景-应用的有效闭环，具有开放、包容、自主、原创的中国科技势必成为全世界新兴科技发展注入新的动力。