从2023年大模型兴起以来，整个行业都被“焦虑”和“机会”所围绕：大家兴奋于大模型带来的新能力与新机会，同时也焦虑于模型背后的庞大参数与高昂成本。但未来只有前行和不断迭代。基于“梧桐”大模型，目前在边缘侧，宇视科技已经发布了AI NVR、AI BOX、AI控制器和AI互动发布屏等一批“装备大模型化”产品；在端侧，也发布了基于“猎光2.0 -AI-ISP”图像引擎的AI全彩感知终端产品。
从F1.0大光圈，1/1.8”大靶面传感器，到一灯双芯，每一个摄像机关键器件的升级都在推动着图像质量的刷新。但是，硬件的不断迭代并非总能转化为图像质量的显著飞跃。
当硬件上的“一小步”，无法再带来图像效果的“一大步”时，下一个技术突破点在哪里？
我们的答案是：猎光2.0图像处理引擎。
猎光2.0图像处理引擎：
AI-ISP再突破
当传统ISP到达瓶颈，画质提升的收益率越来越低。而图像技术与AI技术的深度融合，可使图像质量突破传统ISP极限，满足更多场景的画面需求。
猎光2.0在传统AI-ISP基础上，得益于梧桐大模型的加持，搭配智能算法单元，可以应对多种极黑/无光/微光场景挑战，在拖影收敛、动态降噪、场景提亮、色彩还原、对比度增强上，表现尤为出色。
夜间成像挑战，
考验真实夜间效果。
说再多原理，更重要的还是看实战效果如何。此次，我们通过3场不同的挑战来高强度测试了猎光2.0摄像机在暗光环境下的表现。
挑战一
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漆黑暗夜场景·还原彩色视界
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这是一场极限挑战，远离城市灯光的亭台和山顶、没有任何补光伸手不见五指的山间小道，我们尝试在这样的环境下试一试猎光2.0摄像机的极限：
- 画面整体 -
猎光2.0以特定场景下的大量运算为基石，建立噪声模型，能够精准识别和消除噪点。
*数据来源宇视实验室
挑战二
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夜间微光场景·还原人物质感
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以园区、乡村为例，这一类场景的特点是夜晚只有微弱的环境光。在现有技术条件下，运动物体往往容易出现拖影，使画面细节大打折扣。
这样的场景下，猎光2.0摄像机的表现如何：
传统全彩摄像机（左）VS 猎光2.0摄像机（右）
挑战三
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夜间微光场景·多种目标兼而得之
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在城乡道路、园区出入口等场景，往往人车混行，光线复杂，容易出现高光过曝、暗光信息丢失的问题。简而言之，人和车牌难以兼得，而这几类目标信息往往又非常重要。
猎光2.0摄像机无需复杂工勘，无需多点位部署，单台设备即可达到多种类目标清晰成像的画面效果。
传统全彩摄像机（上）VS 猎光2.0摄像机（下）
有效提升画质的同时，
还能减轻工程投入。
过去，提升无光、微光场景画面质量一般通过补光手段来增加环境光强度，但有些场景并不适合长时间开启高亮的补光灯，存在光污染、侵犯隐私等问题；
多目标混行的复杂场景则会通过多点位部署、严格复杂的工勘调试等方式来提升画面质量，这显然会大大增加工勘调试的工作量和复杂度。
现在，猎光2.0摄像机在显著提升画面效果的同时，也有效减轻了工程投入成本。
猎光2.0家族：
高低全系列产品覆盖
在农田鱼塘、乡村道路、仓库等场景，夜间通常缺乏足够的补光，但又有一定的警戒需求，阿宇夜鹰系列AI全彩摄像机就是具有极高性价比的夜视标杆摄像机。
而在高速、城乡道路、路口等场景，支持多种深度智能功能的感知终端，一机集成多种目标的多维度信息感知，可实现多目标抓拍、多目标属性提取，满足智能化管理应用的需求。
照见现实，细处入微，宇视猎光2.0图像处理引擎，专注提升复杂场景下的图像质量，赋予摄像机全新的眼光，驾驭参差光影，看清更真实的世界，守护安全美好生活。
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