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(文远:铅笔路)三年前，当燕青科技成立时，朱继之没有预料到目前的禽流感爆发。当时，他的想法非常简单——从技术上解决图像成像问题。该公司的主要业务是开发eyemore成像引擎。

他对自己的目标解释如下:“例如，在自动驾驶应用中，每辆车必须安装十多个摄像头来收集图像数据。但是，如果采集的图像质量有问题，肯定会影响后续的分析和处理。我们希望图像采集设备不受各种光环境的影响，例如弱光、背光、强光等。并且总是稳定地输出高质量的视觉图像信息

三年后，该团队意识到成像引擎比人眼具有更好的灵敏度，并将其作为一个芯片登陆。在此过程中，该项目已完成前期A轮融资，后一轮天使投资人是杨向阳。

现在，恰逢人工智能风起云涌，朱继之进一步明确了公司的定位，即在自动驾驶、工业监控、医疗、手机等场景下，为机器视觉公司提供基于芯片的成像解决方案。

明年一月，eyemore技术将正式发布eyemore成像芯片。

技术与产品

朱继之对2013年的看法是有意义的。

今年，谷歌收购了智能家居公司Nest，而Facebook收购了虚拟现实公司Oculus。“这是媒体、投资机构和其他各方关注科技行业的前奏。”这是朱继之对当前两大事件意义的描述。

他也很激动，并打算在技术领域使用拳头。“然而，一些声称以技术为基础的国内公司实际上更喜欢以产品为基础的公司。人们通常首先找到客户，然后立即推出满足他们需求的产品。”

朱继之并不想这么做。他仔细分析了这两类公司的优势和劣势，经过思考，他想建立一个技术驱动的公司，以寻求核心竞争力和长期蓬勃的生命力。他的游戏风格与“前辈”相同:在产业链中选择一个有明显痛点的小环节。

成像引擎的研发正是他瞄准的方向。从北京大学电子系毕业后，朱继志曾在中兴通讯视频研发部门工作。他有超过10年的视频产品经验，并对图像视觉有自己的理解。

在他看来，视觉技术可以分为两种类型:成像和图像处理。近年来，随着人工智能的日益普及，计算机视觉已经成为人们关注的焦点，新的玩家不断涌现，如易图科技、师旷科技、上汤科技等。

这些计算机视觉初创公司有各种各样的着陆应用场景，如安全、金融、无人驾驶等。，但它们都是基于图像识别和图像处理的。

相比之下，很少有前端硬件公司在上游提供高质量的图像。对于一个熟练的女人来说，没有米饭做饭是很困难的。图像的质量甚至会影响后续计算机学习的处理效率、识别精度和计算机资源消耗。“如果图像处理类似于认知‘大脑’，那么成像技术就像感知‘眼睛’。”

当然，朱继之当时并没有预料到人工智能在未来的爆发，但他坚信高质量的成像技术有各种各样的地面应用。此外，无人驾驶飞行器、虚拟现实和其他在那些年非常受欢迎的领域也与视觉图像密切相关。因此，朱继之心里决定成立一家从事前端成像引擎的技术公司，名为延庆科技。

石榴带来的机遇

事实上，朱继之心里没有底。

在成立公司之前，他已经发现了于波的“感人”的想法。另一方是他在中兴的同事。他在图像处理和成像算法开发方面有大约十年的经验，现在是眼握技术的联合创始人和首席技术官。两人认为“开发成像引擎”的想法是可行的，但能否在技术上得到验证，只能在具体操作后才能回答。

你知道，只有两种传统的成像技术。第一代是以柯达为代表的胶片成像技术，第二代是以索尼、尼康和佳能为代表的数字成像技术。然而，在第二代技术中，拍摄成本高、噪声大和受光环境影响大也是采集图像时不可避免的问题。

朱继之想要颠覆传统的数字成像技术。“以前的技术不能像人眼那样自动适应恶劣的光线环境，但拍照时不可避免地会遇到弱光、背光、强光等问题。我们希望通过开发智能引擎来实现高质量图像的稳定输出。”

他们有一个总的方向:“虽然我们不知道如何实现人眼的工作原理，但我们知道人眼的视觉效果。”因此，朱继之和他的团队基于传统的图像信号处理架构开发了该算法，并将其集成到硬件上。

反复调整算法，反复测试场景...当团队的第一个原型发布时，半年已经过去了。这是一个老式固定电话大小的盒子。它看起来有点粗糙，包含的算法也不稳定，“但是照片比人们的眼睛更亮。”这台演示机不仅让朱继之和团队放心，也终于给了他们一个展示的机会。

天使投资人杨向阳的房子前面有一棵石榴树。夏末秋初的晚上是一天中最复杂的时间。长满树枝的石榴隐藏在微弱的光线下，找不到。为此，朱继之举着一个很重的箱子进行了现场演示。通过这些照片，杨向阳终于发现了人类肉眼从未见过的石榴。

经历了实际的效果，杨向阳自己也热衷于投资前瞻性的技术项目。经过2014年底的几次接触，双方很快就天使轮的融资达成一致。此后，该团队完成了北京资本注入的首轮融资。

有了资金的支持，eyemore成像引擎的研发终于可以一步一步地进行了。只是，好久不见了。早上，中午，晚上，霓虹灯，路灯...每一种复杂的光都是严峻的考验。为了保持稳定的成像效果，团队只能为每个环境连续编写算法模块，同时在光线变化后进行实时适应。

“就像在隧道中行驶一样，光线会经历从亮到暗再到亮的过程，一旦场景发生变化，我们的引擎会自动调用符合这种情况的算法模型。”

获取顾客的秘密

“3年开发技术，3年推向市场。”早在决定创办一家公司时，朱继之就准备忍受漫长的研发周期。然而，毕竟，研发不能闭门进行。团队必须始终了解行业中客户的需求。

虽然之前已经有一些客户陆续来到我们这里，但朱继志仍然坚持自己的合作伙伴选择标准:符合eyemore成像引擎的发展方向，市场前景广阔，具有行业代表性。

去年是人工智能出现的时候。朱继之做出了一个决定性的决定，确定了眼握技术的定位，即在各种场景应用下，为人工智能机器视觉公司提供以芯片为核心的前端成像解决方案。

在与客户的接触中，eyemore成像引擎不断得到改进。除了添加坏点去除、色彩校正和自动曝光等功能，以及开发多级降噪、分层成像和动态范围增强等数十种核心成像算法之外，该团队还添加了一个定制的SDK接口，以方便与客户系统的交互，“以便人工智能公司的软件工程师能够用一把钥匙控制我们的硬件设备。”

因此，eyemore成像引擎可以在输出图像后与后端客户端的图形处理器交互处理图像，以根据其要求实现成像。

其中，朱继之和他的团队在与3D扫描仪制造商的客户交流时，根据对方的应用方向，专门为他们开发了算法。他们采用了独特的分时复用技术，用一个成像引擎取代了原来的双摄像头。“另一边过去使用两台摄像机，但现在可以用一台发动机驱动，节省一半成本。”

现阶段，eyemore成像引擎已经基本成熟。落地的硬件产品形状已经稳定到名片大小，可以认识到成像的感光能力比人眼好，“但是标准人眼在响应速度和综合能力方面还有很多工作要做”。

在朱继之的计划中，下一步团队将正式推出成像芯片，与客户的磨合过程也为他推广芯片铺平了道路。这是他丰富经验的总结。他曾担任芯片和解决方案服务业务通信集团副总裁。朱继之负责向汽车、家用电器、通信、安防、手机等行业推广芯片解决方案。

他非常清楚，芯片的推广也有一个很长的周期，因为客户需要进行产品验证，而且过程也非常讲究。“我们首先需要有一个开发平台来调试和与客户交互，然后我们需要为小批量生产的样品相互提供模块。在完成严格测试后，客户决定在芯片成功推广之前进入批量生产阶段。”

在此期间，团队应该与客户合作，并保持磨合。朱继之说，这是“设计In”，成功后，顾客可以得到“入场券”。

目前，该团队已经成功完成了与10家人工智能公司客户的“设计”，行业涉及人脸识别、自动驾驶、工业测试等领域。他表示，自动驾驶、人脸识别、工业测试、手机和医疗等安全领域将是该团队在未来两到三年的工作重点。

朱继之透露，eyemore成像芯片将于明年1月正式发布，生产时间预计为6月。

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