計(jì)算機(jī)視覺的興起催生了機(jī)器人廚師和用于探測燃料生產(chǎn)過程中氣體燃燒的攝像機(jī)。這也導(dǎo)致了試圖在網(wǎng)絡(luò)邊緣運(yùn)行的聯(lián)網(wǎng)攝像機(jī)的增加。

“邊緣運(yùn)行”意味著這些攝像機(jī)不僅與云端進(jìn)行無線通信，還與本地網(wǎng)關(guān)進(jìn)行通信，并與內(nèi)置邏輯板協(xié)同完成任務(wù)。這些任務(wù)可能很簡單，比如在生產(chǎn)線生產(chǎn)出有缺陷的產(chǎn)品時通知制造商；也可能很復(fù)雜，比如識別人員身份，確定系統(tǒng)是否應(yīng)發(fā)出警報。

而隨著我們連接更多的攝像機(jī)，并要求它們執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，它們的基礎(chǔ)架構(gòu)也在悄然改變。當(dāng)前，用于圖像處理和計(jì)算的硅已然發(fā)生種種變化。未來數(shù)年，攝像機(jī)將不僅僅滿足人眼的要求，亦會朝向數(shù)碼眼的需求邁進(jìn)。

推動硅發(fā)生轉(zhuǎn)變的挑戰(zhàn)有兩個。首先是處理能力。許多攝像機(jī)試圖通過機(jī)器學(xué)習(xí)來識別特定物體。例如，一家石油公司可能想要一架能夠在遠(yuǎn)程石油管道上空識別泄漏情況的無人機(jī)。由于需要巨大的計(jì)算能力，這些識別模型的訓(xùn)練通常是在云端完成的。一些雄心勃勃的芯片供應(yīng)商認(rèn)為，未來幾年，邊緣運(yùn)行的芯片不僅能夠使用這些模型匹配圖像，還能夠在設(shè)備上直接訓(xùn)練模型。

這種愿景還沒有實(shí)現(xiàn)，是因?yàn)楣韫?yīng)商還面臨著另一項(xiàng)挑戰(zhàn)。將圖像與模型進(jìn)行對比不僅需要計(jì)算能力，還需要消耗電力。硅供應(yīng)商正嘗試制造耗電低且仍能正常工作的芯片。高通公司的研究實(shí)驗(yàn)室研制出了這樣一款芯片，稱之為Glance。該芯片將鏡頭、圖像處理器和藍(lán)牙收音機(jī)集成在一個比方糖還小的模塊上。

Glance僅能處理三四個簡單模型，如識別人形，但它耗電不足2毫瓦。高通公司尚未將這項(xiàng)技術(shù)商業(yè)化，但其最新的一些計(jì)算機(jī)視覺芯片可以實(shí)現(xiàn)在芯片上處理圖像的同時降低耗電量。

但是攝像機(jī)真的需要鏡頭嗎？猶他大學(xué)的研究人員不這么認(rèn)為。他們發(fā)明了一種無透鏡相機(jī)，削減了傳統(tǒng)攝像機(jī)的一些硬件并降低了它們的高數(shù)據(jù)速率。該攝像機(jī)是一個附著在樹脂玻璃上的光電探測器，它拍下基本圖像后，將它們轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)能夠識別的圖形。

這種方法不適用于需要豐富細(xì)節(jié)的工作，但它可以為計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)基本功能提供一種更便宜、更節(jié)能的視角。我們也可以將這種思維應(yīng)用于如何為計(jì)算機(jī)生成圖像數(shù)據(jù)。例如，華盛頓大學(xué)的研究人員一直在研究如何利用Wi-Fi信號中斷的情況教會電腦理解手勢。

未來攝像機(jī)的外觀可以突破傳統(tǒng)。它只需要將輸入的數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)模型相匹配，就能告知我們某樣?xùn)|西的外觀。如果它能做到低成本、低耗電，那么它的變化將超出我們的認(rèn)知，甚至成為生活的必需品。