2月27日，AI初創公司Deepnight宣布獲得550萬美元融資。這家由兩位前谷歌軟體工程師創立的公司，是首個也是唯一一家將AI軟體用於軍用夜視的公司。
Deepnight的創新點在於：用低光攝像機 AI圖像處理算法，實現了優於L3Harris等行業現有企業創建的軍用夜視系統的低光成像性能，還極大壓縮了設備成本。
左側為普通相機夜間成像，右側為公司AI模型處理效果 | 圖片來源：Deepnight
用AI算法驅動的數字攝像頭，取代模擬夜視技術
Deepnight的聯合創始人Lucas Young和Thomas Li是童年好友，後來兩人又同在谷歌擔任軟體工程師。
Lucas擁有加州理工計算攝影學位，他花了五年時間研究智慧型手機相機軟體。他曾編寫的代碼彌補了手機中50美元廉價攝像頭的小光圈缺陷。Thomas則專攻AI技術，尤其是電腦視覺領域。
某天，Lucas偶然看到了一篇2018年的科學論文——《Learning to See in the Dark》（學會在黑暗中看東西）。該論文討論了使用AI進行低光成像，這給Lucas帶來了啟發，但由於當時設備端的AI晶片速度還不足以支持實時觀看所需的90幀/秒（fps），只得作罷。
真正的轉折點發生在2024年，彼時運行在片上系統 (SoC) 上的AI加速器已經可以支持90 fps。Lucas決定採取行動，他說服朋友Thomas辭去工作，共同創辦了Deepnight。並且很快，他們就加入了矽谷頂級創業加速器Y Combinator（YC）。
Deepnight的目的是要解決數字夜視技術難題，這是軍事技術中的一個長期挑戰。
目前大多數夜視技術仍採用模擬系統。Lucas透露，「夜視鏡通過光學透鏡和化學工藝將夜間微弱光線轉換為圖像。」這類設備從L3Harris和Elbit America等軍事承包商採購，單價高達1.3萬至3萬美元。
因此多年來，美國陸軍一直在嘗試將這項技術數字化，一個典型案例是高達220億美元預算的「集成視覺增強系統（IVAS）」項目，該項目近期剛從微軟轉交給美國國防技術公司Anduril。
成立一年拿下軍方客戶，簽訂460萬美元訂單
對Deepnight而言，軍方是一個重要的目標客戶。為了建立聯繫，Lucas選擇參加有美國陸軍夜視實驗室人員出席的行業活動，並在現場分發白皮書，書里闡述了「夜視是一個軟體問題」。
一位陸軍上校對此很感興趣。Lucas回憶，「那只是一次走廊談話，我甚至沒穿正裝，只穿了件T恤。」而正是這次的交集，促成了日後他們與陸軍C5ISR中心的正式接觸。
為了證實概念可行性，他們開發了一款夜視手機應用，並做了一個簡陋的演示設備，這為他們贏下了首筆訂單。
「2024年2月，加入YC一個月後，陸軍基於我們演示的概念驗證和白皮書，與我們簽訂了10萬美元的合同，」Lucas表示。
後來，他們兩人又飛往華盛頓特區，向更多人展示了他們的軟體如何運作以及最先進的護目鏡的效果，這次促成了更多交易。
演示技術的YouTube影片截圖
如今，這家成立一年的初創公司已經簽訂了約460萬美元的訂單，包括聯邦政府（包括美國陸軍和空軍）以及美國夜視技術公司Sionyx和國際斯坦福研究所等機構。
同時，Deepnight也迅速吸引了投資者。在YC項目結束時，他們獲得了由Initialized Capital領投的550萬美元融資，Y Combinator也是參投方。更有趣的是，撰寫了啟發該公司論文的知名科學家Vladlen Koltun也成為其天使投資人，Koltun目前就職於蘋果公司。
Deepnight提供軟體解決方案，與硬體製造商（如護目鏡製造商或軍用頭盔等其他產品）合作。「它只是一個軟體程序，任何帶攝像頭的設備都能獲得夜視能力，無論是汽車、安防系統、無人機、船舶電子設備還是導航攝像頭。」Lucas表示。
他進一步強調，現在我們可以在黑暗中看到世界上的一切，而且這一切都依賴於現成的50美元智慧型手機攝像頭，不需要昂貴的定製硬體。
如Initialized Capital合伙人Kim-Mai Cutler所言：「Deepnight團隊利用AI取得的成果對夜視技術具有革命性意義，將對改善低光環境下的安全性產生廣泛影響，無論是國防、農業還是環境研究領域。我們很高興Deepnight使數字夜視設備更加實惠和普及。
Deepnight的崛起標誌著AI在夜視技術領域的深度融合，也讓人們感受到AI算法正在重新定義物理世界的感知方式。
