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 導讀： 就在《EE Times》拜訪總部位于巴黎的新創公司Chronocam，打算就其研發中的事件驅動型計算機視覺技術進行采訪之際，恰好傳來了英特爾宣布收購Mobileye的消息，當時整個公司都為之感到震驚。

就在《EE Times》拜訪總部位于巴黎的新創公司Chronocam，打算就其研發中的事件驅動型計算機視覺技術進行采訪之際，恰好傳來了英特爾宣布收購Mobileye的消息，當時整個公司都為之感到震驚。

才剛與這間新創公司的首席執行官談話后沒多久，就聽聞這個大消息。記者關上了她的筆電，走出會議室去參觀公司。Chronocam首席執行官Luca Verre忽然出現，并盯著他的智能手機，冷靜但語氣中仍不免透露出些許驚訝的語氣，他說：“英特爾剛花了150億美元并購了Mobileye。”

再說一遍？記者自己也嚇到。

英特爾和Mobileye為計算機與視覺芯片業界的兩大巨擘，此次并購將為汽車市場帶來深遠的影響。但是對于像Chronocam這樣的新創公司會造成甚么影響呢？

盡管這位首席執行官從未將Mobileye視為競爭對手，但Chronocam的技術如果成功，將可能推翻目前在汽車、無人機和機器人中所使用的傳統CMOS影像感測技術與圖像處理算法。

Chronocam首席執行官兼聯合創始人Luca Verre

這間新創公司的傳感器技術不僅提供人類使用，也適用于機器感知和偵測，因而將徹底改變當今的CMOS影像傳感器市場。

Chronocam的事件驅動型傳感器仍屬于相當新的產品，尚未被應用于任何商用車輛、無人機或機器人市場。

影像／感測市場的專家們認為，Chronocam正處于影像和感測市場的十字路口。在影像傳感器未來十五年的發展上，Yole Developpement的圖像處理部門負責人Pierre Cambou認為，隨著產業從攝影的年代朝向機器感知，Chronocam的技術將成為許多顛覆性技術中的其中一項。

Chronocam的故事很耐人尋味——甚至是在火熱的先進駕駛輔助系統（ADAS）／自動駕駛車市場中，競爭越來越激烈，大型企業正開始進行整并。

面對英特爾和Mobileye這兩大業界巨擘的超級組合，Chronocam是否會做出適當的因應？

英特爾／Mobileye的并購交易是否會影響到Chronocam進入汽車傳感器市場的計劃？有可能是這樣。但是，Chronocam首席執行官兼聯合創始人Luca Verre仍然保持樂觀態度。

Chronocam與英特爾和Mobileye這兩家公司（延伸來說還有Nvidia、NXP／Qualcomm等）都在追求同樣的目標：使其自動駕駛機器達到近乎實時感知、偵測和分析大量數據的功能，讓汽車碰到任何緊急危險時能立即應變。

Chronocam在芯片業界并非大廠，但這間新創公司并不氣餒。以下為原因：

數據擷取與數據處理

正如Verre的解釋，大型GPU／CPU公司仍試圖找出最佳方式，更準確、更快速地處理收集到的大量數據。Verre說：“相形之下，我們的重點不在于處理方面，而在數據的擷取。”

Chronocam的傳感器技術專用于擷取簡化的數據，并提供不同機器所需的數據，如此大量簡化過的資料，能讓汽車達到近乎實時決策的能力。

Verre猜測英特爾與Mobileye的合并將加劇處理器市場上的競爭，最后會將較為弱勢的業者趕出市場。

然而，Verre相信在市場調整之后，將會留下資料擷取的公司如Chronocam。他說：“這是我對短期的看法。”長期看來，Verre猜測，在處理器領域中，最終將從關注于更有效的替代性資料擷取方案開始，以減少傳感器收集的資料量。

領先群雄

電子產業中只有少數公司正進入機器感測領域，而Chronocam則是領先者。該公司的技術已經脫離實驗室階段，即將進入商用市場。

這家法國新創公司開發了一種事件驅動的計算機視覺技術，可以擷取視線內發生的事件數據，而非人為建立靜態影像（frames）的影像數據。去年十月，Chronocam從雷諾汽車（Renault）、博世創投（Robert Bosch Venture Capital）、英特爾等五家投資公司募集了1，500萬美元的第二輪資金。

同一領域中的其他參與者包括位于蘇黎世的iniLabs，為瑞士學術機構的分支機構，其任務是推廣神經形態工程技術。三星（Samsung）也在上個月的ISSCC中首次談到該公司的事件驅動型視覺傳感器。

《EE Times》在一年前采訪了Chronocam，如今再度來到巴黎專訪該公司首席執行官Verre。我們問他Chronocam在市場上的定位（有任何變化？）、正在開發機器視覺市場的哪些部份，以及如何看待這塊新興市場。

技術概述

在聊到Chronocam的發展之前，先簡單介紹該公司的事件驅動型傳感器如何運作。我們來看Chronocam的共同創辦人兼首席技術官Christoph Posch在一年前的談話內容。

這些事件驅動型組件當初的設計并非用來擷取一系列的快照，也不用于處理靜態影像。相反地，它們從一系列的自動像素中產生時間連續的信息流，每個像素獨立地調整數據擷取過程與接收到的視覺輸入。因此，這些傳感器可以避免資料重復存放——這是一般影像傳感器常碰到的問題。異步像素電路（asynchronous CMOS pixel circuit）以非常高的時間分辨率擷取場景動態，并且在動態范圍內擷取數據。

市場挑戰

對于任何一種新技術的發明者來說，即使市場上產生一點點的變革都令人振奮。然而，這個事件并未因此激勵人心，反而在傳統影像傳感器業界引起一陣騷動。

由于碰到了阻礙，如果還想說服別人加入這個以往沒有任何人碰過的領域并不容易，而要說服別人加入并參與變革和建立生態體系（eco－system），更不是膽怯軟弱的人能做到的。然而，Chronocam首席執行官Verre仍不屈不撓。

Verre表示他正盡可能地使公司加速成長中，同時在復雜的機器視覺市場中尋找正確方向并在必要時調整策略。

但是問題來了。

屏幕上顯示的是Chronocam傳感器所擷取的手部動作

如今，Chronocam將以其顛覆性技術進軍ADAS市場，可能令人感到疑惑。難道產業中沒有其他公司——尤其是像Mobileye這樣的公司—已經在解決ADAS領域中大多數的技術問題？汽車原始設備制造商（OEM）或一線業者能否看到Chronocam提供其他公司所沒有的服務？如果有的話，又具有何種價值？有什么價值？

首先，Verre解釋：“我們并非僅提供所謂的影像，而是提供給機器使用的視覺數據。”

他提到Chronocam事件驅動型（event－driven）傳感器的三個主要優點：“可產生較少的數據量，能夠達到更快的反應時間，并且可在更寬廣的動態范圍中運作。”

相較于傳統影像傳感器使用許多重復的靜態影像而較為耗能，Chronocam的不同點在于其以事件驅動型的計算機視覺技術只擷取一個場景中因動作而產生的局部像素級變化。

Verre表示：“減少數據量相當重要，因為我們無法讓帶寬超載。即使是非常少的數據量也會對ADAS應用所需的資源量和成本造成相當的影響。此外，這一技術還能讓機器實時處理數據。”

采用該公司計算機視覺傳感器的另一個強項表現在其動態范圍。

事件驅動型計算機視覺技術不受光線條件影響，無論明亮或暗處，皆可擷取視覺數據。Verre說：“在如此寬廣的動態范圍內擷取高質量時間數據的過程就是一個極大的優勢。”他解釋說，與動態范圍在80到100dB之間的傳統影像傳感器相比，Chronocam的技術可提供120到140dB的動態范圍。

然而，Chronocam的市場定位明顯地轉移至某一個方向。但Chronocam相信，在進入ADAS／自動駕駛車市場時，并不至于與現有CMOS影像傳感器供貨商社群發生沖突。

與一年前所聽到不同的是，Chronocam如今開始將其技術運用在幾種提升ADAS／自動駕駛車安全性所需要的傳感器中。

事實是目前的CMOS攝影機在車用市場的基礎穩固。如下圖研究機構Yole Developpement的圖表中所示，車用攝影機的需求正快速成長中。

除了采用多臺攝影機，具備ADAS功能的汽車也已經布署了不同傳感器，例如雷達、光達（LiDAR）到超音波傳感器等。

Verre預期：“雷達可能會繼續存在，攝影機需要用來顯示信息（提供駕駛使用）。但是當加入Chronocam的事件驅動型傳感器，可提升其他傳感器的效能，并加快擷取數據的速度。”

Verre提到事件驅動型傳感器并不會擷取模糊的動作數據，運作時也并不受光線條件的影響。較高的時間數據能與其他傳感器共同運作。他提到Chronocam目前尚沒有合作伙伴，但其目標在于與其他的傳感器合作伙伴共同建立一個以事件驅動型傳感器為中心的生態系統。

Chronocam的傳感器運用在車子時，舉例來說，能取代昂貴的光達系統，能夠使自動緊急煞車功能成為標準功能，并運用在非高價車上，因為這種事件驅動型傳感器并不需要大量的數據處理。

深度學習

那么深度學習（deep learning）又扮演什么角色？許多目前正在研發中的自動駕駛車開始采用深度學習技術來處理大量收集到的感測數據。

如同Nvidia所表示，深度學習“仰賴強大運算能力的GPU、存取大量的數據，以及具備智能算法，為深度神經網絡處理復雜的問題。”例如，Nvidia的GPU可用在深度學習的學習與推論方面。

目前用于深度學習的數據集主要是以傳統CMOS影像傳感器所擷取的數據為主。如果Chronocam決定采用深度學習技術，該公司需要自行訓練數據集——其方式就是透過事件驅動型的數據。

汽車OEM將會在現有組合中再增加一個（或多個）傳感器嗎？

事件驅動型傳感器的基礎是神經形態工程學。Verre表示，這對于Chronocam來說是可行的，并不需要拒絕，因為需要接受訓練的數據量會變得更少。事件驅動型傳感器本質上能夠非常快速地加以反應。他補充說：“Chronocam自己的人工智能（AI）數據庫能完全配合處理事件驅動型數據，且預計今年底前將可完成。”

看好哪些市場應用？

Chronocam已經將目光瞄準了三個市場：汽車、AR／VR和機器人。該公司最早準備好打入的市場是機器人，預計在2018年推出產品。采用事件驅動型傳感器的機器人可在工廠的安全距離內，監控工人和協作型機器人（co－robot）的操作。

根據Verre所說，如果這類系統采用傳統的影像傳感器，最小距離必須保持在40公分左右，因為擷取數據時所造成的延遲，會使得協作型機器人在更接近人類時造成危險。

相反地，他提到，采用Chronocam的傳感器，距離可縮短至3公分。Chronocam目前正與一家美國的機器人制造大廠合作，但Verre并未透露該公司的名稱。原型機預計將于今年中以前完成。

AR／VR是Chronocam下一個計劃進入的市場，商用化產品預計于2019年上市，該公司的傳感器將用于AR／VR頭戴式裝置的眼動追蹤與視覺測距功能。

最后一個但也是最大的市場為車用市場，其合作伙伴包括Renault、Nissan，以及歐洲以外的汽車OEM與一線廠商。Verre示表，該公司的計劃是在2018年年底前推出原型產品，以便能在“2021年如期上市”。

對于任何新創公司來說，投入車用市場的技術研發過程相當痛苦，因為它需要較長的產品開發周期，然而幸運的是，Chronocam的產品也可以應用在其他市場，如機器人與AR／VR，在開發車用市場期間可以先在這兩個市場上有所發揮。

Verre預估，該公司將在2019年開始看到實際的營收，一年大約會有兩千萬美元的銷售額。

需要強大的晶圓代工伙伴

這家新創公司目前的首要任務是完成這三個市場的產品原型，證明這些產品能有效地運作，并且在每個市場建立合作伙伴關系。

一年前，Chronocam可能認為提供第一層事件導向運算（軟件開發工具包；SDK）的攝影機技術便足以說服客戶。但現在，Verre相信，Chronocam必須提供合作伙伴全面的垂直解決方案，若無法做到這點，Chronocam認為其與眾不同的技術將永遠不會被市場接受。

為了成功推出其事件驅動型的傳感器技術，Chronocam需要一家強大的晶圓代工合作伙伴。目前，該公司正使用標準的CMOS圖像處理技術，制造具有VGA分辨率的傳感器。Verre說：“但至少還必須提升到高畫質（HD）的分辨率。目標是改采用晶背3D堆棧技術來生產像素間距縮小至5微米的傳感器，相形之下，目前的傳感器約有15微米。”

一年前，Chronocam還只能從CEA Investment和Robert Bosch等創投業者中募得150萬歐元，而今，該公司已擁有1，500萬美元的資金，并正不斷地強化其工程團隊。Verre的計劃是在今年底前擴充到50人。

資料來源： EE Times     責任編輯：YOYO

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