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舜宇V基金辛然:为什么说光电是隐形冠军? | 甲子引力

 甲子光年 2021-01-08

舜宇V基金投研部总监辛然

 
作者 | 辛然
整理 | 杨逍
 
2019年11月9日至10日,科技智库「甲子光年」在北京举行2019「甲子引力」大会。在11月9日下午举行的“前沿科技”专场上,舜宇V基金投研部总监辛然以“光电赋能AI”为主题发表了演讲。
 

演讲要点如下:


1.光电技术的三大应用场景是手机相机,汽车辅助驾驶、无人驾驶和AR/VR眼镜。

2.光电赋能AI的方式是为以AI为核心的计算和处理中心提供数据入口(成像技术形成图片、视频数据)、内容出口(显示功能实现人机交互)和底层基础设施(光传输、光存储,提供计算所需的基本能力)。

3.光电技术的发展趋势:光电世界由2D迈向3D,衍射光学器件开启巨大新应用。

4.未来可能颠覆认知的两个光学技术:超透镜成像和无透镜成像。

 

演讲实录如下:

 
很高兴今天有机会和大家聊一聊。「甲子光年」有一个光字,我们舜宇V基金是在光电行业,也有一个光字,便一起组织了这么一个光电论坛,希望把注意力给光电这个隐形冠军。
 

光电技术的三大应用场景

为什么说光电是隐形冠军?首先光非常重要。在上帝创造世界的故事中,第一句话就是‘Let there be light’,但无处不在的东西往往不被人注意。我希望通过这20分钟的分享,让大家看到在我们每天使用的新科技背后,光电技术发挥着怎样的支撑作用
 
随着人工智能的发展,我们相信光电对赋能智能世界会起到越来越大的作用。
 
今天在座的有我们光电行业的同仁和大佬,也有对光电不是特别熟悉的朋友,开头我会讲几个人工智能的应用场景,看一看在这些场景中,光电能为智能世界做些什么。
 
首先,手机是应用最广泛的智能终端之一。智能手机只有十多年的历史,但已形成一个规模超过万亿人民币的市场,每年新手机的需求量已达到14亿部。现在,手机最重要的功能——拍照,就是通过光电技术实现的。
 
手机上的摄像头越来越多了。舜宇V基金在美国硅谷投的一家公司甚至做出一款有16个摄像头的相机。手机摄像头存在大量需求,每年可以达到四五十亿颗,为光电行业带来千亿的市场。我相信随着人工智能的发展,光电在手机上将会有更大的用武之地。
 
汽车的辅助驾驶和无人驾驶是人工智能一个非常重要的落地场景,光电能为这件事做什么呢?就像人开车需要看清路一样,汽车的自动驾驶也需要感知周围环境以及车内情况。各种各样的光电视觉传感器为自动驾驶提供了一个智慧的眼睛,这些传感器包括各种各样的摄像头,比如说高清的,能实现夜视的红外,还有现在非常受关注的激光雷达。
 
现在汽车的需求量每年有八九千万台,很快会逼近一个亿。我们的判断是,辅助驾驶和自动驾驶三四年之后会逐渐成熟,并且起量。在这种情况下,汽车里里外外就需要十颗以上的摄像头,三到五颗激光雷达,这能为光电行业带来几千亿人民币的市场增量
 
第三个更加代表光电未来的应用场景是AR眼镜。AR眼镜是未来最有潜力挑战智能手机地位的产品,我认为它本身就处于爆发浪潮的前夕。
 
光电技术为AR眼镜做了些什么呢?实际上做了两件事:第一,各种视觉传感器为AR眼镜采集需要的信息;第二,光电显示技术能在AR眼镜上为佩戴者投射出一个虚拟的世界在AR眼镜上,光电器件所占的成本超过总成本的一半,我们认为,AR眼镜的爆发有潜力为光电行业带来一个超过万亿的市场。
 
 

光电怎样赋能智能世界?

我们只讲了三个应用,其实还有更多。但通过这三个应用可以总结一下,在不同的场景中,光电如何赋能智能世界?
 
AI是对数据进行计算和处理的中心,我们认为光电技术为这个中心提供数据的入口,提供内容的出口,还提供AI得以实现的底层基础设施。


首先看入口,光电的成像技术为AI提供图像数据,这也是AI最重要的数据入口。目前大部分已经数字化的数据是基于图像和视频的。理解成像不要局限于二维的照片,现在衍生出来的3D成像技术,例如激光雷达以及超光谱成像技术,都大大提高了成像信息的采集维度,这都是广义上的成像技术。
 
光电为AI做的第二件事是显示功能,这成为AI内容的出口。除了刚才提到的AR眼镜,车载HUD也是一个案例,它把驾驶者需要的信息实时地投射到挡风玻璃上,这样驾驶者的信息来源就不再局限于仪表盘。
 
再往底层看,光电行业中还有另外一个巨大的分支——光通信,以及未来的光存储。人工智能非常依赖数据,光通信实际上为人工智能提供了基础设施;我们再拓展一下,光电行业里的激光加工,能为智能制造、高端制造去赋能;光电行业中的光伏,也能为我们未来的智能世界提供一个清洁能源,所以这里的空间非常大。
 
 

光电技术的发展趋势

接下来我会分享几个光电技术的发展趋势。主要有三个要点:光电世界由2D迈向3D;衍射光学器件开启巨大新应用;未来的颠覆性技术有哪些?

 
第一,光电世界由2D迈向3D。
 
讲3D之前要先看2D成像。传统光学的成像是给人眼看的,后来出现了数码相机、手机,使得拍照和分享照片更加方便,也成就了这么大的一个光电成像行业。
 
是什么推动了这件事情呢?主要是两个,一个是光学镜头。手机的光学镜头对镜头本身提出了新要求——要成好像,镜头要非常小,要海量生产,还要低成本、耐用。这些新需求实际上对镜头的设计和生产方式都提出了巨大挑战。像国内的舜宇集团正是因为迎接了这样的挑战,掌握核心的能力,才成为这个行业的龙头公司。
 
另一个是半导体领域里的图像传感芯片。它将光学上所成的像迅速转化为数据,完成一个光信号向电信号的转变。我认为图像传感芯片在光学延伸到光电行业的过程中起了非常大的作用。
 
讲完了2D,我们来讲3D成像。首先要回答为什么需要3D成像?
 
人工智能发展到今天,人们希望机器能完成多种多样的、更复杂的任务,而基于二维的数据输入已无法满足需求,所以需要3D成像。我举个例子,人脸识别,如果你拿一个照片放在一张二维的人脸识别器前面,它区分不出来这是照片还是真人,而3D成像就可以区分,因为3D有一维深度信息,这一维信息可以帮助机器去做测量、去做识别、去做判断
 
再说一说3D成像的实现方案,如结构光方案,当然还有其他的方案。
 
结构光方案跟传统成像很不一样。传统成像获取的是目标物反射的自然光,但结构光成像是主动发光成像我们看到的结构光成像方案中,要把一个光点组成的点云打到要检测的表面上。想象一下,这个点云如果打到一个平面上,我们会知道这个分布的结构;但如果打到一个有起伏的表面,它的分布就会改变,我们获取了这种分布的改变,再结合算法,就能重构出我们被测表面的深度信息。
 
结构光方案背后有什么核心技术?主要是两点。第一,一个能投射点云的投射器,这是硬件;第二,重构这个深度信息的算法。
 
投射器的硬件还需要几个核心器件。首先,投射点云需要光源,这个光源现在用的是VCSEL(垂直腔面发射激光器)。VCSEL本身是一个有40年历史的半导体激光技术,但直到近年,它被用到了消费电子上才更受关注;有了光源,你想成这样的点云,还需要对它的强度进行调制,要靠另外一个光学器件——衍射光学器件。
 
衍射光学器件,这正是接下来要分享的第二个技术趋势,我认为它会开启巨大的新应用。
 
什么是衍射光学器件?它最大的两个特点,一是表面有一些非常微小的结构,这些结构的尺寸接近或者小于光的波长。我们知道光的波长非常小,对于可见光来说只有几百纳米。二是设计原理是波动光学,我们知道光是电磁波,这样的设计原理更加接近光学的本质。
 
在衍射条件下,光不再是直线传播。它后面有复杂的数学,还要做成小的结构,那么好处是什么?它的好处是这样的,第一,有了小的结构,可以在更微观的尺寸上对你的光做操纵,这样你能实现的功能、想象的空间就更大了;第二,从概念上讲,光有两个特性,一个是强度,另一个是相位。我们以前大部分时候关注的都是强度,但衍射光学器件用波动光学做设计,我们要关注它的相位,而操纵光的相位为我们提供了更大的操作空间。
 
衍射光学器件的应用还处在早期探索阶段。举两个例子,第一个是结构光方案。点云是通过一个叫做DOE(衍射光学元件)的器件来实现的,具体方式是光穿过光学器件,光学器件对光进行相位调制,再经过传播最终形成复杂的点云。下图的中间的这幅图是一个典型的DOE的结构。
 

 
衍射光学器件的另一个应用是AR眼镜。AR眼镜能让佩带者既看到真实的世界,又看到一个投射出来的虚拟世界,而投射的内容还要求非常高清、逼真,这是很难的,因为看到真实世界和看到投射的内容,这两点在光学上讲是矛盾的。
 
为什么有矛盾?要怎样解决?首先AR眼镜片是透明的,因为只有它透明,你才能看到真实的世界。虚拟的内容产生后,光将之传输到AR镜片中,当光传到透明的镜片上时,它会耦合到薄薄的镜片里,再耦合出这面镜片进入人眼。光经过了一个复杂的传播过程,但这个传播过程是通过一个非常轻薄、透明的器件完成的,实际上这本身非常难,衍射结构在这种方案中起了关键的作用。
 
最后聊一聊未来有哪些可能颠覆我们今天认知的光学技术?
 
这要从我们今天所认知的光学谈起,这是一个传统的成像系统(下图第一幅图),左边是物,右边是像,中间是透镜。实际中要用多个透镜。
 
 
今天我想分享两个有可能颠覆未来的技术,一个叫做超透镜成像,一个是无透镜成像。
 
超透镜成像从根本上改变了透镜的实现方式,这种透镜是平的,不靠几何形状改变光的传播方向,但这个平面上有很多微小结构,通过这些微小结构与光的作用可以实现对光的操纵。
 
这些微小结构其实是刚才讲的衍射的进一步延伸,但它需要做的结构比衍射光学要更小一个数量级左右。
 
好处在哪?这样的超透镜如果真的做成了,一片薄薄的镜片可以实现很多镜片才能达到的成像效果,甚至可能突破光学系统的极限,即所谓的衍射极限。
 
第二个颠覆性的技术叫无透镜成像,就是直接不用透镜了。它怎么实现呢?把光打到你想成像的物体上,然后形成衍射图案,通过衍射图案,结合算法,再重构出你想拍到的物体。
 
它有什么作用呢?我觉得现在能看到的最现实的作用是,无透镜成像是计算成像的一个分支它里面发展出来的算法,现在就可以帮助到我们已知的光学系统。无透镜成像还可以在不适合使用透镜的场景使用,比如说一些显微场景。
 
这是我今天想分享的内容。我带大家回忆一下,我们今天讲了一些光学的应用场景,讲了在这些应用场景中光电为智能世界做了什么事情;讲了光电技术发展的三个趋势。
 
我认为光电的发展会更好地为智能世界赋能,光电行业服务着很多个千亿乃至万亿级的市场,我们的赛道是非常广阔的。
 
最后我还有一个口号,“以智慧之眼,助AI大势”,谢谢大家。
 
 

END.

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