醬專訪 | 七鑫易維副總裁徐筱：將為眼部追蹤加入深度學習演算法

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在上周，蘋果公司被爆出收購了一家專註眼部追蹤技術的德國老牌技術公司SMI，引發了大家對其AR、VR布局的一系列猜測，眼球追蹤因此成為熱點，而作為SMI同行的七鑫易維也因為這一收購吸引了很多媒體的關注，我們在MWC期間有幸採訪到了國內知名眼球追蹤技術公司七鑫易維副總裁徐筱。

徐筱告訴AR醬，蘋果收購SMI對整個行業而言是好事，眼球追蹤的關注度因此提升，行業里的公司是能夠從中獲益，大家會因此注意到這項技術的價值。

徐筱介紹道到，目前全球在眼球追蹤技術上做到領先的公司主要是SMI、Tobii、Eyefluence、The Eye Tribe、FOVE和七鑫易維，剛被收購的SMI最早是做桌面級眼動分析儀出身，瑞典的Tobii早在2010年就被蘋果戰略投資並且產品上市，日本的FOVE主打自家的眼球控制VR頭盔，技術方面側重渲染，而在2016年底Eyefluence被Google收購，The Eye Tribe被Oculus收購。七鑫易維作為國內領先的眼球追蹤公司，和Tobii一樣最早都是關注醫療和殘障人士，後來逐漸投入VR領域。他指出現在做眼球追蹤的公司，有很多是在和實驗室合作，或者是實驗室企業，東西不是自主研發，響應速度和反應都會比較慢，需要跟著別人走，相比國內外的同行，徐筱將七鑫易維的優勢歸納為「反應速度快，定製能力強，產品性價比高，將近90人的團隊里有70%以上都是研發人員，百分百自主專利就我們一家」。

細心的讀者會發現，這些做眼球追蹤的知名公司背後，多數都背靠「金主」，七鑫易維也不例外，徐筱告訴AR醬，七鑫易維就是高通投資企業，並與HTC有著緊密的聯繫，是Vive X 加速器成員，而他們主要針對VR的產品則是為HTC Vive定製的aGlass眼球追蹤模組。

aGlass眼球追蹤模組

此前也有一個廠商曾宣布和HTC合作推出眼控版頭顯，徐筱告訴我們，首先，面對廠商的公關稿大家需要有所甄別，現在市場上總會有各種「戰略合作」的新聞，其中有一些是有誇大成分的，我們需要去辨別稿件的來源，是單方面的宣傳還是雙方統一的說法，尤其是一些和大廠商合作的新聞，「如果我買了個蘋果電腦，改成眼控版很容易，但這並不代表我和蘋果合作了，但我們的合作新聞是雙方認可並且共同發布的」。同時，他還透露七鑫易維眼控版本也正在HTC內部進行著測試，「不過我們會覺得to B去幫助別人改頭盔不太合實際，我們更重視商用的產品」。

七鑫易維和HTC的緊密關聯還表現在PC端VR設備支持的排他，徐筱告訴AR醬目前公司主推的還是國內市場，主要支持的設備是HTC VIVE。除了VR硬體設備的明確陣營站位，七鑫易維還堅決的站在了NVIDIA陣營，」和市場無關，AMD哪怕像480都沒法支持注視渲染的底層演算法，我們選擇NVIDIA兩年了，和他們的成員在GTC每年都有meeting，他們對我們這樣的創業公司有著極好的響應速度和積極的態度，我們現在的中央視點渲染通過他們的演算法去做，每層的解析度都可以調節，同時NVIDIA也在不斷根據我們需求優化，現在的版本是三圈，但我們甚至可以做到一萬圈調節」，徐筱還提到，七鑫易維也會把底層的數據反饋給NVDIA，幫助他們做反向的優化，「NVIDIA的實驗室公司有兩家，一家是我們，另一家就是SMI」。

眼球追蹤技術及產品應用範圍很廣，但是提到現金流，徐筱表示主要還是看VR，近兩年VR開始火起來，HTC VIVE的銷量讓他們對作為配件的aGlass眼球追蹤模組銷售充滿信心，「相比更新價格高昂的硬體成本，通過一些便宜的配件就能讓體驗提高，這就是我們為什麼作為配件加入」。

除了VR市場，七鑫易維也提供研究用途的七鑫易維aSee Pro眼動分析系統和幫助殘障人士的全能眼溝通輔具。徐筱告訴AR醬，在國內，研究用途的眼動方案一直到去年才開始有比較大的需求量，目前他們有VR和桌面兩個版本，幀率達到了120，他們正在和國家體委合作用於幫助運動員備戰2020冬奧會，同時還有很多高校的需求。而針對醫療和殘疾人市場的眼動設備，他們的會比Tobii便宜一般，並且已經被殘聯納入補貼名錄。不過醫療、科研等市場需要根據政府的批文和動作，相比而言VR是可以自己去推進的市場。

目前七鑫易維的眼球追蹤主要是有三大塊用途，注視點渲染、眼控和數據反饋，徐筱表示目前注視點渲染和大數據是最主要的需求點，尤其是在廣告、醫療方面，隨著現在VR醫療的推廣，很多之前用桌面級眼球追蹤設備的改用了帶眼部追蹤的VR頭顯，例如心理學上，大夫引導自閉診患者觀看VR內容，可以從中獲取病人的反饋和態度來判斷他病情的進展，而眼控主要還是針對遊戲和殘疾人。

雖然VR是目前最合適的市場，但是短期也很難有所收穫，「現在硬體還不錯，但是CP並沒有那麼快，不過我們要相信，這一點老外一定比人慢，而對於眼球追蹤來說，理想的狀態是顯卡能夠自動識別並快速調用渲染功能，而目前還相對麻煩，針對每個內容都需要單獨跑一邊，花上幾小時，所以達到理想狀態還要3-5年」。

而在未來幾年的技術走向，徐筱表示大家目前都是基於相似的、成熟的演算法，新的演算法是大家努力的方向，而七鑫易維目前正在把建模的演算法做成深度學習的過程，「這樣的演算法會快很多，英偉達DGX-1的超級計算機在幫我們做運算，重新做起是漫長的過程，慢慢來吧！」

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