在当今快速发展的数字时代里，计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，正日益成为各行各业不可或缺的关键技术，不仅改变着我们看待世界的方式，还深刻地重塑着 多个行业和技术领域的应用格局，引领科技前沿的潮流。
近年来，人工智能（AI）发展势头迅猛，特别是AI大模型的兴起，在全球范围内掀起了一股热潮，人工智能迎来爆发式发展，而这一趋势也极大地推动了计算机视觉技术的进步。根据Mordor Intelligence数据显示，2024年计算机视觉市场规模预计为172.5亿美元，预计到2029年将达到390亿美元，其复合年增长率为17.72%。
在这一浩瀚的时代洪流中，英特灵达信息技术（深圳）有限公司（以下简称“英特灵达”）勇立潮头，深耕AI视觉计算与芯片设计的蓝海，不断探索技术的无限可能。
日前，视觉物联联合深圳众创TV走进英特灵达，与英特灵达CEO朱才志博士，就公司的主营业务、产品/技术优势、市场现状及未来展望等方面进行深度交流。
聚焦“看得清”和“看得懂”做AI视觉落地的先行者
作为国内计算机视觉与人工智能领域的先行者，英特灵达是一家专注于AI视觉计算与芯片设计的国家高新技术企业、专精特新中小企业。公司深耕AI视觉应用领域，专注解决AI视觉应用场景中常见的“看不清”与“看不懂”两大核心问题，并凭借卓越的技术实力成功构建了从成像底层的低照视频全彩技术到语义高层的行业AI视觉算法的完整相机系统技术底座，为客户提供高质量的、以AI视觉算法为核心的软硬件一体行业解决方案。
众所周知，在AI视觉应用场景中，要在低照度（<0.0005Lux）的暗光环境下维持画面的彩色，普通相机或摄像头必须依赖补光灯，且随着光照不断降低，成像质量会有所下降，从而导致画面“看不清”，无法捕捉到高质量的清晰彩色图像。
针对这一现象，英特灵达自主研发了具备“看得清”特色的暗光增强芯片、SDK、模组、整机全系列方案。英特灵达暗光增强芯片是将深度学习算法与传统ISP处理单元相结合，独创Pre-ISP技术架构，突破通用相机光学成像极限，全面提升各种复杂低照度应用场景中的成像效果，为后期智能处理提供高质量的图像输入。
据了解，英特灵达Pre-lSP拥有四大技术亮点：AI星光全彩、AI WDR成像、AI视频理解、AI场景增强，在夜视摄像机、车载机记录仪、无人机荷载镜头等多种产品形态下可全面提高画质，实现更优质的视觉效果。
以英特灵达的烨影·极微光全彩相机为例，其采用自研的AI Pre-ISP，融合视觉AI与计算成像技术，实现了在0.001Lux及更低照度下的视频全彩成像。这一技术突破解决了传统摄像机在夜间低照度下成像质量差的问题，可广泛应用于无补光场景和远距离开放场景。
极低照度下某车载相机视频截图vs英特灵达增强后的效果
值得一提的是，英特灵达极微光成像技术的创新成果成功获得了美国专利“METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING IMAGE DATA”授权书，此项专利标志着英特灵达在该领域的领先地位。
基于“看得清”的基础上，英特灵达同样拥有强大的“看得懂”能力。公司拥有多种通用及行业算法研发能力，形成了自选式精品视觉AI算法集市，为用户提供AI+行业算法的产品及解决方案。
图为：英特灵达自选式精品视觉AI算法集市
端-边-侧协同发展共筑AI视觉产业新生态
随着物联网、人工智能、云计算等前沿技术的快速普及与应用，端-边-侧协同发展成为了一种重要的技术趋势。而英特灵达依托深厚的研发实力以及卓越的技术创新能力，为客户提供高质量的、以视觉AI算法为核心的端-边-侧整体解决方案，包括各种智能相机、AI边缘盒子、软件平台等，一站式解决客户在各行业场景中的不同需求。
目前，英特灵达的解决方案已广泛应用于安防、交通、车载、工业、应急、消防、能源以及无人机等行业领域，不仅为客户带来了显著的业务提升和价值增长，也助力各行业实现AI智能化升级。
当下，在数字化高速发展的背景下，边缘计算的重要性愈发凸显，并逐渐发展成为推动数字化转型升级的关键力量，在各行各业中展现出其巨大的潜力和价值。基于此，英特灵达也凭借着自身在计算机视觉、人工智能、边缘计算等领域的积淀，自主研发了含泛园区、工地、安全生产、加油站等多个场景的行业算法，以及以算法驱动的AI视觉边缘计算软硬件产品及一体化平台，提供全场景云边端解决方案。
比如，英特灵达的高空安全卫士一体机，其是为城市高空安全防护而设计的。据悉，该高空安全卫士一体机集成了先进的高空抛物检测、烟雾火焰检测算法，并内嵌综合智能管理平台，依托深度学习算法，能够实时检测到高空抛落的物体，并溯源高空抛物行为的全过程；同时，它也能够及时探测到楼层的浓烟、明火等，并第一时间发出预警，实现高速捕捉与精准识别，有效解决城市高空隐患困境。
立足于自身。伴随着视觉AI技术的不断发展，英特灵达将聚焦自身丰富的算法资源持续做精做深，为用户提供高质量的视觉AI算法和整体解决方案，进一步推动视觉AI技术在端-边-侧的协同发展。
“将AI的价值真正地体现出来”
近年来，人工智能产业高速发展，尤其是自2023年以来，AI大模型如雨后春笋般爆发，各种震撼应用横空出世，AGI大门已被推开。然而，尽管人工智能技术进步显著，但其最核心的问题依然在于如何有效地将AI技术应用于实际场景中。
当下，AI大模型在算力、数据和算法上均取得了重大进展，但仍面临经济性、泛化性和专业性之间的平衡问题。而针对这个三角约束关系，其关键还是在于从通用大模型转向行业大模型。就比如在端边侧应用中，大模型的落地面临着性能、能源效率、部署升级和数据安全等挑战，对此朱才志博士提出了“边云协同推理”等应对策略，以实现大模型的有效落地。
作为AI视觉的落地者，英特灵达基于大模型推出了可信视觉大模型、交互式数据标注、自动化训练以及边端大模型融合的生产力工具，助力数智化场景的转型升级。
随着AIGC技术的不断进步，大模型的应用范围越来越广，从最初的To B领域逐渐扩展到To C领域。而To B和To C市场的用户需求本身就存在着显著差异，To B市场更注重功能、流程和效率，而To C市场则更关注交互、体验和使用成本。
面对行业这样的一个转变，“还是要将AI的价值真正体现出来。”朱才志博士表示，本身C端市场更加注重的是AI交互、沉浸式的体验感受，才能更好地应对更多样化、个性化的用户需求。因此，英特灵达更希望先把本身B端的能力做大做强，把产品的稳定性、核心竞争力沉淀下来，然后再转向C端市场，最终实现真正地触达终端用户，有效解决用户的各种场景需求。