两位华人创业者逆袭，手机摄像头改写美军百年夜战规则
2025-03-14 20:00
今年 2 月，硅谷 AI 初创公司 Deepnight 宣布完成由 Initialized Capital 领投、Y Combinator（YC）跟投的 550 万美元种子轮融资。这个消息迅速引发行业关注，因为这家成立仅一年的公司，是首个也是唯一一家将 AI 软件用于军用夜视的公司。目前，Deepnight 已与美国联邦政府（包括美国陆军和空军）以及 Sionyx 和 SRI International 等公司签订了价值约 460 万美元的合同。有业内人士称，Deepnight 凭借创新的 AI 夜视软件，有望影响价值数百亿美金的传统夜视设备市场，并且在军用夜视市场占据一方天地。另外，该公司团队的核心人物，也引发外界关注——两位拥有谷歌背景的华裔工程师：卢卡斯·杨（Lucas Young）和托马斯·李（Thomas Li）。他们的故事，既是一部硅谷技术极客的创业史，也是华人工程师在全球科技浪潮中突围的缩影。传统的夜视设备大多依赖模拟技术，通过光学镜片和化学工艺将夜间微弱光线转换为图像，这种模拟过程容易形成光信息丢失、强光源下产生“晕影”效应等痛点。更为重要的是，这些夜视设备还特别贵。在军用夜视行业，L3Harris、BAE Systems 等巨头通过专利壁垒和军标认证构筑了坚固的护城河，推高了军用夜视设备的价格。通常情况下，这些军事承包商生产的夜视设备价格高达 1.3 万至 3 万美元。这些年，美国陆军一直尝试将夜视设备的模拟技术转为数字化技术，一个典型案例就是高达 220 亿美元预算的“集成视觉增强系统（IVAS）”项目。那么，为什么 Deepnight 能获得军方青睐？简单说，Deepnight 的优势在于用普通的 50 美元智能手机摄像头 +AI 算法，就能实现非常不错的实时夜视效果。这背后，离不开 Deepnight 的几大绝活儿。注释：左边是 Deepnight 创始人在夜间使用普通相机拍摄的照片，右边是该公司的 AI 模型拍摄的照片。Deepnight 的 AI 模型通过深度学习海量低光场景，能在极低光照条件下生成高清晰度的图像，性能优于传统的 L3Harris 等军用夜视设备。在近乎完全黑暗的环境中看东西，通常需要使用专门的昂贵硬件，例如价值 3000 美元的图像增强管，热像仪和红外摄像机等解决方案也非常昂贵且耗电。按照 Lucas 的说法，他们可以在黑暗中看到世界上的一切，而且这一切都依赖于现成的 50 美元智能手机摄像头，不需要昂贵的定制硬件。另外，Deepnight 提供的是软件，它能让任何带摄像头的硬件设备都能获得夜视能力。这意味着，它可直接部署于军方现有设备，不用增加额外的置换成本。不过，仅仅依靠技术和成本优势，不意味着就能拿下军方的大单。Deepnight 的成功，还离不开两位华裔创始人卢卡斯·杨（Lucas Young）与托马斯·李（Thomas Li）的定力和韧性。
Lucas 跟 Thomas 一起在新泽西长大，一直保持着联系，两人后来的人生道路都跟视觉技术密不可分。Lucas 进入加州理工学院攻读计算摄影专业，他花了五年时间研究智能手机相机软件。比如，廉价的 50 美元数码相机存在小光圈限制，他通过编写代码突破了这一限制。后来，Lucas 进入谷歌工作研究边缘计算机视觉问题。Thomas 则选择卡内基梅隆大学学习 AI 与计算机视觉方向，后来进入谷歌从事机器学习系统工作。两人都在谷歌工作，这段共事经历不仅深化了两人的技术默契，也埋下了创业的种子——他们发现，AI 在视觉领域的潜力远未被充分挖掘。2018 年，Lucas 读到一篇名为《Learning to See in the Dark》的论文，该论文讨论了使用 AI 进行低光成像。Lucas 感到很兴奋，认为其颠覆了光学的物理限制。然而，当时设备上的 AI 芯片速度不够快，无法支持实时观看所需的每秒 90 帧 (fps)。这时候如果 Lucas 放弃研究低光成像，或许后来就没有 Deepnight 了。2024 年，Lucas 意识到运行在片上系统 (SoC) 上的 AI 加速器已经足够先进，可以支持 90 fps。他说服 Thomas 辞去工作，两人创办了一家名为 Deepnight 的初创公司，并且很快就进入了 Y Combinator 冬季团队。加入 YC 后，在导师指导下 Deepnight 团队用一些“非常规”方式，跟军方成功实现了接触。由于 Deepnight 不能直接去五角大楼跟军方谈合作，因此 Lucas 找到了一个美国陆军夜视实验室人员会出席的行业活动。他提前写了一份白皮书，概述了自己的想法：Lucas 在活动中分发了不少白皮书副本，其中就有一位同意阅读这份文件的陆军上校。他后来回忆：“那只是一次走廊谈话，我甚至没有穿商务装，只穿了一件 T 恤”。这位陆军上校非常喜欢 Lucas 所讲述的内容，并让他与实验室的人员取得了联系。为了向这些人员证明自己的想法是可行的，Lucas 和 Thomas 开发了一款夜视智能手机应用。他们将智能手机放入了可容纳智能手机的 VR 设备中，然后进行基本原型的展示。虽然只是一个原型，但给美国陆军夜视实验室人员留下深刻的印象，从而促成了 Deepnight 跟美国军方的首次合作。Lucas 和 Thomas 身上带有华人创业者的一些特点。比如，怀揣技术实用主义，避开硬件重投入，专注算法轻量化；既保持东方工程师的耐心和韧劲，又深谙硅谷的规则玩法。全球许多国家的执法机构，越来越多地采用夜视设备进行训练活动，另外许多国家也在大幅增加军事和国防预算，这些都将推动夜视设备市场的发展。Mordor Intelligence 数据显示，2024 年夜视设备市场规模为 96.6 亿美元，预计到 2029 年将达到 141.9 亿美元，在预测期内（2024-2029 年）复合年增长率为 7.98%。对于 Deepnight 而言，AI 软件能够在低光条件下提供高清晰度的图像，这一技术不仅适用于军事领域，还有潜力改变安防、农业和环境研究等多个行业。另外，Deepnight 的软件解决方案与各种硬件设备兼容，包括智能手机、护目镜、无人机等，这使得他们的产品具有广泛的应用前景。可以说，Deepnight 不仅为夜视技术带来了新的可能性，也为 AI 在传统硬件领域的应用提供了新的思路。这也吸引不少投资人，在 Deepnight 的融资名单中，除了领投的 Initialized Capital 领投，还包括 Kulveer Taggar、前 In-Q-Tel 合伙人 Brian Shin 以及 Muse 乐队主唱 Matthew Bellamy 这样的天使投资人。在面对军用场景中的极端环境（沙尘、电磁干扰）时，Deepnight 的 AI 软件的表现和适应性仍需验证。另外，夜视设备市场上的竞争很激烈，其未来能否应对巨头的竞争仍是个问号。Deepnight 的故事，本质上是两股时代浪潮的共振。一方面，AI 正从“数据拟合”走向“物理重构”，开始破解那些硬件领域的物理难题，Deepnight 在顺势而为。另一方面，华人创业者正在这波 AI 热中频繁出现。据 IT 桔子数据统计，截止去年年底，由谷歌前员工且是华人创办的人工智能公司共有 70 家。在这两股时代浪潮的交汇之下，Deepnight 能折腾出多大的浪花，还有待时间检验。
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