相机是许多智能设备的眼睛，而计算机则是它们的大脑——不过最近斯坦福大学的研究者们正尝试将它们合二为一。
斯坦福大学一个由硕士生组成的团队制作了一台 AI 智能相机。由于已经将计算放入光学系统中，它不需要外接大型计算机来处理全部数据。
目前的物体识别技术，都是使用单独的计算机运行图像处理算法来识别物体。正像斯坦福研究人员所说，目前无人驾驶的汽车需要笨重的计算机来识别车辆前方的行人。这些计算机体积庞大，需要消耗大量的能源，并且通常很慢。
图丨斯坦福的硕士研究团队
于是这些研究者就想将 AI 直接嵌入到相机中，使得整个系统变得小巧且高效。这个相机由两层组成 ： 第一层被叫做光学计算机。当光通过相机时，内置的光学系统会以物理方法预处理数据。光学计算机将过滤无效信息，减少运算量。第二层由传统计算机和图像传感器组成，负责剩余部分的计算。这个 AI 相机背后的原理很复杂，不过性能上却相比于传统无人车或无人机的相机有着重要提升。
由于当光射入相机时已经开始以物理方式处理场景数据，他们的相机（第一层）减少了后续识别运算所需的算力。 论文第一作者硕士生 Julie Chang 说：“我们把一些 AI 的数学运算‘外包’给光学系统。”
指导本项研究的助理教授 Gordon Wetzstein 表示，将部分计算任务分配到光学部分，将减少电子计算机所需运算量，大大提高数据处理速度。他这样形容：“上百万次运算被以光速绕开。”
项目的另一个目标是减少设备体积，目前还未实现——相机仍需要在操作台上放置。不过研究者表示，未来的研究将有助于减小设备体积，最终实现更便携的 AI 相机。研究团队提出了该设备未来的可能应用场景，包括无人车、无人机甚至是手持医疗成像设备。以光速实现的数据处理，对目前依靠相机识别和避障的无人车来说，很有诱惑力。
由于设备的体积过大，这项技术仍需要一些时间走向实际应用。不过这个研究已经向 AI 相机迈进一大步了。研究的内容已在《自然》杂志（Nature）子刊《科学报告》（Scientific Reports）发表。
