陸、海、空“安全出行”

伴隨著大數(shù)據(jù)、5G技術高速發(fā)展所帶來的賦能效應，自動駕駛技術應運而生并得到蓬勃發(fā)展，科技巨頭與傳統(tǒng)主機廠都在自動駕駛領域做出了巨大投入。特斯拉創(chuàng)始人馬斯克表示：“未來不搭載自動駕駛技術的車，跟馬沒什么區(qū)別�！�

在自動駕駛技術的市場化運用中，最受大眾關注的莫過于安全問題。無論交通形式如何變化，安全永遠擺在第一位，尤其當駕駛員將生命安全托付給自動駕駛技術時，如何確保乘客在出行中的人身安全是所有科技公司需要解決的首要問題。

“安全無小事，交通安全是大家都很重視的話題，一旦出事都是人命關天的大事。因此維護交通安全是政府和社會都非常重視且必須要去做的事�！敝軌衙鲗�億歐汽車說道。

計算機視覺技術對道路安全以及汽車自動駕駛有很強的賦能效用。深耕計算機視覺十余年的眼控科技目前已經(jīng)掌握物體檢測與識別、車輛目標檢測及行為分析、場景技術分析、人臉識別等多項核心技術，主要從人、車、路三個層面去保障道路安全出行。

人的層面，駕駛員的駕駛行為要得到規(guī)范，以防范交通隱患。在車輛座艙內(nèi)，眼控科技通過對座艙內(nèi)采集到的的駕駛員的圖片與視頻的智能分析，實時監(jiān)控其中的諸如：打瞌睡、抽煙、撥打手持電話等影響安全駕駛的行為，實現(xiàn)了對駕駛員安全駕駛的預警提示。

車的層面，車輛質(zhì)量安全要得到保障。包括：車輛上路前的注冊登記、上路后的安全技術年檢等等，都是機動車監(jiān)管的重點。基于這類的監(jiān)管，眼控科技自主研發(fā)并推出了機動車安全技術檢驗智能審核系統(tǒng)、機動車查驗智能審核系統(tǒng)、拓印膜智能比對系統(tǒng)等交通“車管”系列產(chǎn)品，依托AI的識別、分析、研判等手段，確保每個過程的風險是可控的，從而確保每輛上路的車是安全的。

路的層面，眼控科技自主研發(fā)的交通場景自分割技術，通過對攝像頭拍攝畫面的分析，自動識別分割交通場景中的：車道線、斑馬線、停止線、信號燈等數(shù)十種環(huán)境標識的分類識別并結合時空信息進行三維重建，實現(xiàn)了將二維不可量化的數(shù)據(jù)進行切割，并還原成具象的三維立體的信息數(shù)據(jù)，提高AI對車路環(huán)境判斷的準確性。

“道路上90％的安全事故是可以被避免的，如何將事故率降到0是我們的目標�！敝軌衙鞅硎�，未來，眼控科技還將向自動駕駛方向進行拓展和延伸，“眼控科技與車路的聯(lián)系會越來越多�！�

不僅涉及道路交通安全，眼控科技瞄準的是整個交通安全出行領域，包括陸、海、空三個領域。

在航空出行領域，眼控科技正進行著探索�！艾F(xiàn)在的航空出行是非常頻繁的，但仍然面臨諸多的不可控因素，特別是由氣候問題引起的時效不可控、安全不可控�！敝軌衙魍嘎�。

航空出行受氣候條件影響較大，經(jīng)常會導致航班延誤等情況，為消費者帶來不便。眼控科技利用傳統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)結合AI的手段以及大數(shù)據(jù)的支撐，通過預測局部微觀天氣變化的方式來確保飛機在起飛和降落的過程中不受微觀天氣的影響，達到安全出行的目的。目前，眼控科技已與部分空管部門和機場達成合作。

“作為少數(shù)涉獵航空氣象研究的AI公司，眼控科技在該領域填補了國內(nèi)多項技術空白�！敝軌衙髯院赖乇硎尽�

在道路交通安全和航空出行安全領域，眼控科技已經(jīng)組建起約200人的數(shù)據(jù)團隊和30多名博士組成的研究院。未來，眼控科技還計劃將AI技術逐步落實到航海出行安全領域，實現(xiàn)陸、海、空安全出行的全覆蓋。

看到了山洞的“很多出口”

羅馬并非一日建成，眼控科技也曾經(jīng)歷漫長的摸索期。

“最難過的是研發(fā)初期，需要耐得住寂寞。”周壯明不無感慨地說道，創(chuàng)業(yè)就像走進一個漆黑的山洞，覺得這條路是對的，但不知道出口在哪，“沒有參考對象，且有生命之憂。”

實際上，眼控科技創(chuàng)立之初并不知道自己研究的是人工智能�！拔覀兊某踔允怯盟惴ê推脚_去替代人眼和人腦，慢慢發(fā)現(xiàn)這是AI、大數(shù)據(jù)�！敝軌衙鞅硎�。

摸著石頭過河，不僅為眼控科技帶來先發(fā)優(yōu)勢，更帶來了行業(yè)積累，后者甚至比平臺本身更重要�！耙粋�泛泛的AI系統(tǒng)很多人都能做，但行業(yè)的經(jīng)驗、錘煉和積累在短期內(nèi)很難彌補�！敝軌衙鞅硎荆�眼控科技收集了眾多客戶的想法和需求，“我們的產(chǎn)品是大眾智慧的沉淀物。”

如果說山洞代表的是技術深度，眼控科技已經(jīng)看到了很多出口。“我們有了光線、空氣，足以生存，但路要繼續(xù)走下去。”周壯明表示，AI技術仍處于早期，未來方向不可預測。

目前，在計算機視覺領域，圖像分類、目標檢測、圖像分割等基礎技術的精度提升開始面臨瓶頸，圖像識別的準確性不僅受到光線明亮強弱的影響，對于細小和模糊的目標檢測和分割結果也存在諸多不穩(wěn)定性。

打鐵還需自身硬，億歐汽車了解到，眼控科技在打造科技硬實力上有自己的獨到之處。

目前，眼控科技組建了30多人的博士科研團隊，匯聚了來自美國斯坦福大學、紐約大學等國內(nèi)外的優(yōu)秀AI人才，深耕機器學習、計算機視覺、模型優(yōu)化等核心技術的研究，在國際頂級計機視覺會議CVPR 、ICCV、ECCV、ICDAR等發(fā)表100＋篇會議論文，在計算機學會SCI／EI核心期刊TPAMI、IJCV、TIP等發(fā)表多篇專業(yè)期刊文章，擁有知識產(chǎn)權和專利技術400余項。

周壯明表示，創(chuàng)新型人才最希望表達自己的觀點、渴望得到外界的反饋與認可，在權威的平臺上發(fā)聲是產(chǎn)出論文的主要動力。為此，眼控科技為科研人員提供了一個較為開放的工作環(huán)境，在完成工作任務后，科研人員可以自由撰寫論文、做研究、做實驗。

眼控科技也與頂級大學在技術層面上展開合作。2018年，眼控科技與上海交通大學共同創(chuàng)辦了“人工智能聯(lián)合實驗室”以加強技術研究能力。未來，眼控科技計劃與更多大學和科研院校進行深入合作。

尾聲

談及發(fā)展目標，周壯明直言：“眼控科技不會以市值為目標，而是要堅持將科技運用到更多具有社會公益性價值的領域。”疫情期間，眼控科技就曾在醫(yī)療領域通過AI技術加快血樣、病毒檢測速度。

周壯明希望，公司最終能成為安全出行的標桿，使人們談到安全出行都能想到眼控科技。當下，眼控科技最希望達成的是與各行各業(yè)有社會責任感的企業(yè)共同打造一個互贏互利的生態(tài)圈。

智能網(wǎng)聯(lián)化趨勢浩浩蕩蕩，未來，汽車將作為終端與道路一起構建出物聯(lián)網(wǎng)體系，人工智能視覺技術在其中擁有良好的發(fā)展前景。但這種過程必定是一個多方融合的過程，周壯明認為“自動駕駛不能只依賴一種技術”，多方融合的生態(tài)圈無疑為眼控科技的發(fā)展創(chuàng)造了有利環(huán)境。

“預期永遠在上調(diào)�！敝軌衙鲗ξ磥硇判臐M滿。

作者： 郭雄嘯 來源：億歐