近日，AI驱动的军用夜视技术公司Deepnight宣布成功筹集550万美元融资，旨在通过人工智能技术彻底改变军用夜视设备的现状。此轮融资由Initialized Capital领投，Y Combinator、计算机科学家Vladlen Koltun、天使投资人Kulveer Taggar、前CIA风险投资机构In-Q-Tel合伙人Brian Shin以及Muse乐队主唱Matthew Bellamy等也参与了投资。此外，Deepnight还获得了来自美国陆军、空军以及私营公司Sionyx和SRI International的460万美元合同。
传统夜视技术的瓶颈
Deepnight联合创始人Lucas Young在接受采访时指出，目前的夜视设备依赖于过时的硬件技术，限制了其性能和成本效益。他形容当前的军用夜视设备为“深奥的硬件”，类似于模拟唱片机或胶片相机，技术发展停滞不前。自越南战争以来，美军开始使用“星光”夜视镜，但重量达6磅，笨重且难以操作，仅依靠环境光和基础硬件增强图像对比度。尽管技术有所进步，但像L3Harris这样的老牌公司仍然依赖图像增强器等硬件技术，将可用光转换为电子，放大后再转换回可见光。
AI驱动的革新
Deepnight的创新在于将低光摄像头与新型AI图像处理模型结合，显著提升低光环境下的图像质量，并且该技术可以仅通过智能手机运行。公司计划利用这一技术大规模生产性能更高、成本仅为当前技术一小部分的数字夜视镜。Young表示，Deepnight的核心是将夜视技术从硬件问题重新定义为软件问题，通过改进摄像头将光编码为数字信号的方式来解决问题。
Deepnight的专利算法在图像质量上表现出色，即使在比无算法条件下亮10倍的环境中，其生成的图像也更为清晰。公司目标是将夜视镜的成本从目前高端型号的数万美元降低至2000美元，并将技术应用于国防和商业领域，包括消费级无人机、智能手机以及汽车高级驾驶辅助系统。
投资者的信心与挑战
Deepnight的简单概念吸引了投资者，但Young也承认，质疑是这一过程中的自然部分。他表示，公司需要通过无可辩驳的演示和严格的指标来证明技术的有效性。为此，Deepnight将模型评估作为公司的例行活动，每月新月时，团队都会前往旧金山郊区收集夜间影像，逐步提高模型的准确性和可靠性。
Deepnight的创始人Lucas Young和Thomas Li是来自新泽西的发小，两人均曾在谷歌工作。Young专注于计算机视觉研究，而Li则在机器学习系统领域积累了丰富经验。他们通过Y Combinator于2023年创立了Deepnight，致力于通过AI技术推动夜视设备的数字化变革。
