2013年，Rajiv Laroia和Dave Grannan創(chuàng)立了Light公司，目的要顛覆微型相機市場。他們的初衷是為移動設(shè)備制造商提供設(shè)計、電路和軟件，使智能手機拍攝的圖像質(zhì)量可以與笨重、昂貴的專業(yè)相機鏡頭相媲美。但事實證明，光技術(shù)的最佳應(yīng)用可能不是拍出更好的快照，而是幫助汽車看得更清楚。

該技術(shù)是圍繞使用一系列不同焦距的廉價鏡頭和先進的數(shù)字信號處理建立而成。Light在2017年發(fā)布了一款包含16個攝像頭的照相設(shè)備L16，還開發(fā)了一種可以解釋光照條件和物體距離的軟件，采用多焦距的設(shè)計，為照片和視頻提供清晰的光學(xué)變焦，從而讓圖像從整體上得到了改進。并在最初的生產(chǎn)階段銷售一空。

光線圖像的神奇之處在于，它能在事件發(fā)生后選擇或改變焦點。分開設(shè)置的多個相機模塊還意味著，光相機可以為場景中的每個像素確定深度值，從而允許軟件創(chuàng)建圖像中對象的三維地圖。

由于L16具有繪制深度地圖的能力，因此除了漂亮的圖片之外，其他企業(yè)也開始關(guān)注它。德國的一家汽車租賃公司設(shè)置了一系列攝像頭，檢查被丟棄的汽車是否有損壞; Wayfair實驗了光的技術(shù)，把家具放在房間的圖像中。Light公司首席執(zhí)行官Grannan表示，公司一直希望將計算成像技術(shù)應(yīng)用于機器視覺和消費相機。

不過，Light繼續(xù)專注于那些希望用小設(shè)備拍出更好照片的消費者。2019年，第一款使用Light技術(shù)的手機攝像頭——五個模塊的Nokia 9 PureView問世，但收效甚微。

Grannan與公司CTO Rajiv Laroia來頭也不小，格蘭南此前是Vlingo CEO，這家公司為蘋果Siri應(yīng)用提供了語音識別技術(shù)，后來被紐昂斯通訊公司收購，而拉洛亞曾就職于美國朗訊和貝爾實驗室。

Grannan:“我認為我們的時機不好，”“2019年，智能手機的銷量開始萎縮，產(chǎn)品開始商品化，從質(zhì)量和功能的差異化轉(zhuǎn)向了價格競爭。我們有一個高級解決方案，包括額外的攝像頭和專用集成電路，但在那種環(huán)境下是行不通的?！?

幸運的是，得益于軟銀首席老板孫正義，另一扇門打開了。

2018年，為了尋求更多的資金，Light與軟銀遠景基金(Softbank Vision Fund)進行了接觸，希望獲得軟銀的D輪投資，1.21億美元的注資使公司的總投資超過1.85億美元。已經(jīng)下注Uber、Grab和通用自動駕駛Cruise的孫正義自然不會錯過眼前的新機會，但對他來說，Light設(shè)備的作用不僅僅是生成圖像，而是成為替代激光雷達用在自動駕駛車輛上的新應(yīng)用。孫正義認為，由于光技術(shù)可以有效地讓相機看到三維空間，它可能會在自動駕駛汽車市場上挑戰(zhàn)使用激光脈沖來測量距離的Lidar。

Light之所以受到這么大的關(guān)注并籌集到大量資金，一個很重要的原因，可能是投資者看到了他們在自動駕駛汽車、無人機和先進機器人設(shè)備領(lǐng)域的發(fā)展前景。

Grannan：“我們對此很感興趣，我們曾設(shè)想過多個垂直市場，但汽車市場不在其中。”

Laroia共同創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官表示 , 在理論上可以擴大公司的深度測繪技術(shù)能力，使其可以在自動駕駛汽車所需的數(shù)百米范圍內(nèi)工作，但考慮到車輛在行駛中遇到的振動和其他挑戰(zhàn)，他不確定這是否可行。Laroia花了大約3個月的時間說服自己，當攝像機距離足夠遠時，系統(tǒng)可以校準，算法也可發(fā)揮作用，從而讓其看得更遠。

隨著這個問題的解決，為進一步完善其用于自動駕駛車輛的算法，Light在2019年初開始了一項研發(fā)計劃。2019年，隨著消費者手機和相機市場前景黯淡，他們宣布將退出這一業(yè)務(wù)，并將整個公司的重心轉(zhuǎn)向自動駕駛汽車的傳感系統(tǒng)上。

Grannan:“與激光雷達200米左右的覆蓋范圍相比，我們可以覆蓋1000米的更長的范圍?！薄拔覀冋诮ㄔ斓南到y(tǒng)可能只需要幾千美元，而不是幾萬美元。而且我們的系統(tǒng)耗電更少，這是電動汽車的一個關(guān)鍵特點?！?

據(jù)了解，Light的多攝像機深度感知平臺在現(xiàn)有立體視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進行了改進，通過使用額外的攝像機、新穎的校準以及獨特的信號處理，提供了整個攝像機視場前所未有的深度質(zhì)量。在時間上一致、全視場深度與參考相機圖像在像素級上本質(zhì)統(tǒng)一的情況下，感知工程師們擺脫了現(xiàn)有的深度范圍、頻率、甚至歸因于傳感器融合的誤差的限制。

優(yōu)勢

先進的信號處理，可靠，物理為基礎(chǔ)的深度

圖像和深度的原生融合貫穿整個相機視野

無與倫比的準確性和精度在整個操作范圍

能夠改進近、中、遠程目標的檢測、跟蹤和速度

高質(zhì)量、魯棒的多視圖校準

能夠檢測水平和垂直的邊緣

低功耗，通過定制的光硅獨立處理

利用現(xiàn)有的，高量，汽車級相機組件

目前，Light的工程師們正駕駛著一輛沒有標記的白色面包車在舊金山灣區(qū)測試該系統(tǒng)的第一個完整原型。在工程師優(yōu)化設(shè)計的過程中，測試包括陣列中不同數(shù)量、不同焦距的相機。計算發(fā)生在現(xiàn)場可編程門陣列上;Light公司的工程師希望在2021年初將電路轉(zhuǎn)換成ASIC。

原型機仍處于隱形狀態(tài)。Grannan表示，公司預(yù)計將在今年晚些時候推出這款產(chǎn)品，并宣布與自動駕駛汽車開發(fā)商的合作。

本網(wǎng)站總結(jié)了激光雷達、雷達和單目視覺的特點：