EETimes 電子工程專輯專訪歐特明

歐特明主要授權對象是車廠的一級供應商(Tier 1)，截至去年，視覺AI IP約占歐特明整體營收5%；之所以這能獨立為一樁生意，原因有二。首先是能以小算力實現視覺辨識，曾怡舜表示，公司2015年投入AI開發，當時的平台AI算力不到0.1個TOPS (每秒可進行運算操作的次數, 1TOPS代表處理器每秒鐘可處理1萬億次操作)，他們以這樣該平台做自動停車的視覺辨識，因此掌握AI模型壓縮的技術。

談及AI模型的壓縮的優勢，曾怡舜進一步解釋，通常AI訓練可用的模型會有限制，壓縮到ECU上辨識率很難完全一樣，但不能差異太大，有些沒辦法做好AI可能就是AI模型壓縮前後的辨識率下降過多，或許是原本90%，壓縮完剩70%，「我們的特點就是可以把它在AI模型設計有很大限制的情況下，辨識率還是可以接近沒有算力限制下的辨識率。當時沒人有辦法用小算力做出可量產的視覺AI」。

再者，是歐特明原先做相機模組的專業，曾怡舜直言，「相機模組跟視覺AI，後來發現有蠻大的相關性。」他解釋，AA技術(Active Aliment, 主動式定位)是相機模組蠻重要的技術，可以很精準把感測器跟鏡片在光軸上盡可能垂直，以確保影像品質每個像素 (Pixel)，他們對相機模組的了解夠深，就更知道兩者如何結合，只要相機模組符合規格，即便用在非歐特明出產的上相機模組，仍能讓AI的能力徹底發揮。

歐特明認知到AI對辨識率的助益相當大，加上特斯拉等廠商陸續加大力道布局視覺AI，歐特明也持續精進其技術。現在AI技術相關人員，已占近總員工數的四分之一，並整合多項先進輔助駕駛系統(ADAS)，除了自動停車，包括自動跟車、車道維持、盲區警示、3D環景等功能，或開發中的駕駛監控系統(DMS)，幾乎全產品線都導入視覺AI，亦可同時處理超過30個感測器訊號。

文章節錄自EETimes

記者: EETimes 蔡銘仁

新聞來源:https://www.eettaiwan.com/20220622nt11-ai-enabling-auto-parking-applications/