作者｜Eric

編輯｜伊凡

機遇和挑戰是并存的

美國國防部正在硅谷尋覓技術公司。

今年2月，硅谷AI初創公司Deepnight宣布完成由Initialized Capital領投、Y Combinator（YC）跟投的550萬美元種子輪融資。

這個消息迅速引發行業關注，因為這家成立僅一年的公司，是首個也是唯一一家將AI軟件用于軍用夜視的公司。目前，Deepnight已與美國聯邦政府（包括美國陸軍和空軍）以及 Sionyx和SRI International等公司簽訂了價值約460萬美元的合同。

有業內人士稱，Deepnight憑借創新的AI夜視軟件，有望影響價值數百億美金的傳統夜視設備市場，并且在軍用夜視市場占據一方天地。

另外，該公司團隊的核心人物，也引發外界關注——兩位擁有谷歌背景的華裔工程師：盧卡斯·楊（Lucas Young）和托馬斯·李（Thomas Li）。

他們的故事，既是一部硅谷技術極客的創業史，也是華人工程師在全球科技浪潮中突圍的縮影。

AI PK傳統光學：性能和成本的“降維打擊”

傳統的夜視設備大多依賴模擬技術，通過光學鏡片和化學工藝將夜間微弱光線轉換為圖像，這種模擬過程容易形成光信息丟失、強光源下產生“暈影”效應等痛點。

更為重要的是，這些夜視設備還特別貴。在軍用夜視行業，L3Harris、BAE Systems等巨頭通過專利壁壘和軍標認證構筑了堅固的護城河，推高了軍用夜視設備的價格。通常情況下，這些軍事承包商生產的夜視設備價格高達1.3萬至3萬美元。

這些年，美國陸軍一直嘗試將夜視設備的模擬技術轉為數字化技術，一個典型案例就是高達220億美元預算的“集成視覺增強系統（IVAS）”項目。

那么，為什么Deepnight能獲得軍方青睞？

簡單說，Deepnight的優勢在于用普通的50美元智能手機攝像頭+AI算法，就能實現非常不錯的實時夜視效果。這背后，離不開Deepnight的幾大絕活兒。

注釋：左邊是Deepnight創始人在夜間使用普通相機拍攝的照片，右邊是該公司的AI模型拍攝的照片。

首先就是AI。

Deepnight的AI模型通過深度學習海量低光場景，能在極低光照條件下生成高清晰度的圖像，性能優于傳統的L3Harris等軍用夜視設備。

其次就是成本。

在近乎完全黑暗的環境中看東西，通常需要使用專門的昂貴硬件，例如價值3000美元的圖像增強管，熱像儀和紅外攝像機等解決方案也非常昂貴且耗電。

按照Lucas的說法，他們可以在黑暗中看到世界上的一切，而且這一切都依賴于現成的50美元智能手機攝像頭，不需要昂貴的定制硬件。

另外，Deepnight提供的是軟件，它能讓任何帶攝像頭的硬件設備都能獲得夜視能力。這意味著，它可直接部署于軍方現有設備，不用增加額外的置換成本。

不過，僅僅依靠技術和成本優勢，不意味著就能拿下軍方的大單。Deepnight的成功，還離不開兩位華裔創始人盧卡斯·楊（Lucas Young）與托馬斯·李（Thomas Li）的定力和韌性。

華人創始團隊的技術信仰與戰略定力

Lucas跟Thomas一起在新澤西長大，一直保持著聯系，兩人后來的人生道路都跟視覺技術密不可分。

Lucas進入加州理工學院攻讀計算攝影專業，他花了五年時間研究智能手機相機軟件。比如，廉價的50美元數碼相機存在小光圈限制，他通過編寫代碼突破了這一限制。后來，Lucas進入谷歌工作研究邊緣計算機視覺問題。

Thomas則選擇卡內基梅隆大學學習AI與計算機視覺方向，后來進入谷歌從事機器學習系統工作。

注釋：Thomas（左）和Lucas（右）

兩人都在谷歌工作，這段共事經歷不僅深化了兩人的技術默契，也埋下了創業的種子——他們發現，AI在視覺領域的潛力遠未被充分挖掘。

2018年，Lucas讀到一篇名為《Learning to See in the Dark》的論文，該論文討論了使用AI進行低光成像。Lucas感到很興奮，認為其顛覆了光學的物理限制。

然而，當時設備上的AI芯片速度不夠快，無法支持實時觀看所需的每秒90幀 (fps)。這時候如果Lucas放棄研究低光成像，或許后來就沒有Deepnight了。

2024年，Lucas意識到運行在片上系統(SoC)上的AI加速器已經足夠先進，可以支持90 fps。他說服Thomas辭去工作，兩人創辦了一家名為Deepnight的初創公司，并且很快就進入了Y Combinator冬季團隊。

加入YC后，在導師指導下Deepnight團隊用一些“非常規”方式，跟軍方成功實現了接觸。

由于Deepnight不能直接去五角大樓跟軍方談合作，因此Lucas找到了一個美國陸軍夜視實驗室人員會出席的行業活動。他提前寫了一份白皮書，概述了自己的想法：

“夜視是一個軟件問題。”

Lucas在活動中分發了不少白皮書副本，其中就有一位同意閱讀這份文件的陸軍上校。他后來回憶：“那只是一次走廊談話，我甚至沒有穿商務裝，只穿了一件T恤”。

這位陸軍上校非常喜歡Lucas所講述的內容，并讓他與實驗室的人員取得了聯系。為了向這些人員證明自己的想法是可行的，Lucas和Thomas開發了一款夜視智能手機應用。他們將智能手機放入了可容納智能手機的VR設備中，然后進行基本原型的展示。雖然只是一個原型，但給美國陸軍夜視實驗室人員留下深刻的印象，從而促成了Deepnight跟美國軍方的首次合作。

Lucas和Thomas身上帶有華人創業者的一些特點。比如，懷揣技術實用主義，避開硬件重投入，專注算法輕量化；既保持東方工程師的耐心和韌勁，又深諳硅谷的規則玩法。

眺望未來，機遇和挑戰并存

未來，Deepnight的機遇和挑戰是并存的。

全球許多國家的執法機構，越來越多地采用夜視設備進行訓練活動，另外許多國家也在大幅增加軍事和國防預算，這些都將推動夜視設備市場的發展。

Mordor Intelligence數據顯示，2024年夜視設備市場規模為96.6億美元，預計到2029年將達到141.9億美元，在預測期內（2024-2029年）復合年增長率為7.98%。

注釋：夜視設備市場規模

對于Deepnight而言，AI軟件能夠在低光條件下提供高清晰度的圖像，這一技術不僅適用于軍事領域，還有潛力改變安防、農業和環境研究等多個行業。另外，Deepnight的軟件解決方案與各種硬件設備兼容，包括智能手機、護目鏡、無人機等，這使得他們的產品具有廣泛的應用前景。

可以說，Deepnight不僅為夜視技術帶來了新的可能性，也為AI在傳統硬件領域的應用提供了新的思路。這也吸引不少投資人，在Deepnight的融資名單中，除了領投的Initialized Capital領投，還包括Kulveer Taggar、前In-Q-Tel合伙人Brian Shin以及Muse樂隊主唱Matthew Bellamy這樣的天使投資人。

當然了，Deepnight也面臨著一些挑戰。

在面對軍用場景中的極端環境（沙塵、電磁干擾）時，Deepnight的AI軟件的表現和適應性仍需驗證。另外，夜視設備市場上的競爭很激烈，其未來能否應對巨頭的競爭仍是個問號。

Deepnight的故事，本質上是兩股時代浪潮的共振。

一方面，AI正從“數據擬合”走向“物理重構”，開始破解那些硬件領域的物理難題，Deepnight在順勢而為。

另一方面，華人創業者正在這波AI熱中頻繁出現。據IT桔子數據統計，截止去年年底，由谷歌前員工且是華人創辦的人工智能公司共有70家。

在這兩股時代浪潮的交匯之下，Deepnight能折騰出多大的浪花，還有待時間檢驗。

參考資料：

• YC grad Deepnight nabs $5.5M for AI night vision software that disrupts a multi-billion-dollar industry（TechCrunch）

• 夜視設備市場規模和份額分析 - 增長趨勢和預測（2024 - 2029）（Mordor Intelligence）