Ramesh Raskar 是麻省理工学院媒体实验室相机文化研究小组的主任。他之前曾在三菱电机研究实验室担任高级研究科学家，目前正在教授一门名为“ 成像进步：VR-AR，机器学习和自动驾驶汽车 ”的课程。他最近分享了他对快速发展的成像，虚拟现实和机器学习技术的影响的看法。

R&D：普通非技术人员对成像技术的理解程度如何？

Raskar：这是一个挑战。成像是21世纪的热门话题，同时还有机器学习和虚拟现实。任何使用智能手机或戴上虚拟现实设备的人都会接触到成像。我们基本上是在谈论相机——先进的，高度发展的相机和感应设备。他们的一个重要用途是在自动驾驶汽车中，这是另一个热门话题。工程师和非专业人士应该对探索它们目前和未来的实际应用感兴趣。

R&D：在您的估计中，哪些行业应该对成像技术感兴趣？

Raskar：风险投资家，以科技为中心的创业公司，零售业。此外，来自诸如林肯实验室，国家实验室和政府官方实验室等研究实验室的人员。所有这些组织的成员都需要跟上新的发展。

R&D：成像技术如何结合机器学习来开发和编程自动驾驶汽车？我们目前在那里取得进步？

Raskar：这实际上是在成像摄像头的帮助下让电脑识别前方物体的问题。那是不是行人？一只猫还是一只狗？这是一个停车标志吗？对于人类来说这很容易，但是对于计算机来说非常困难。然而，这个问题正在通过机器学习来解决 —— 教导计算机认识这些事情。麻省理工学院的研究人员开发了一种系统，可以产生由雾覆盖的物体的图像，以至于人类视觉无法穿透它，而这套系统却可以测量物体的距离。这是一个巨大的转变。

R&D：在这些行业中，您预见到了哪些其他变革性突破？

Raskar：成像技术正在走向革命化生活和商业的道路。最明显的将是娱乐和旅游行业，只需戴上头戴设备或其他高端成像设备即可将您置于特定的地方。其他潜在的应用很多，并且正在增加。

更偏技术方向，但也很有前途的是感知压缩，其中麻省理工学院的科学家也发挥了关键作用。莱斯大学的研究人员构建了一款相机，该相机仅使用一个光传感器即可生成二维图像，而不是商品相机中的数百万个光传感器。

但是，这个过程是低效的。这种“单像素相机”需要数千次曝光才能产生合理清晰的图像。所以麻省理工学院媒体实验室的研究人员研究出了一项新技术，可以达到原本效率的50倍。在单像素相机的情况下，它可以将曝光次数从几千减少到几十次。这是显着的进步。这项技术倍成为为感知压缩。

R&D：影像科技领域主要的趋势是什么？

Raskar：我会说主要是自动驾驶汽车，机器学习和相机摄影技术的进步。手机公司经常宣传他们的设备拍照的能力超过其接听电话的能力。其次是虚拟现实与自动化的联系。这对经济具有实际意义，包括可以使用成像技术的制造，以及其他用途。

R&D：这个领域有很多投资吗？  

Raskar：例如谷歌这家科技巨头，已经以约10亿美元的价格收购了三家或四家虚拟现实公司。这个行业正在创造大量的就业机会。这就是为什么公司的CEO们应该尽全力了解这一领域。成像相机无处不在。我会对那些CEO们说，你们未来的影像策略会为你创造竞争优势吗？

R&D：随着这项技术的发展，您是否看到任何问题？

Raskar：呃，我们需要民主化它。在科技世界中，有一种说法是“捕捉，分析，体验”。这也适用于大众。太多人对这些有能力改善他们生活能力的重要工具缺乏熟练度，这是教育应该进入的地方。大约五十人上了我教的麻省理工学院课程。我想提高这数量一倍，以帮助人们跟上一个快速发展的世界。