Русский
Тенденции встроенного зрения: модули камер в устройствах на краю с ИИ формируют будущее интеллектуального восприятия
Создано 09.22
Мир машинного восприятия переживает сейсмический сдвиг, поскольку технологии встроенного зрения преобразуют обычные камеры в интеллектуальные сенсорные системы. В 2025 году рынок компьютерного зрения, по прогнозам, достигнет 28,40 миллиарда долларов, с ошеломляющим прогнозом CAGR в 16% до 2030 года, что в значительной степени обусловлено достижениями в области AI-устройств на краю сети. Этот блог исследует критические тенденции, формирующиемодули камерыв встроенных визуальных системах, от аппаратных инноваций до прорывных приложений в различных отраслях.
Слияние миниатюризации аппаратного обеспечения и вычислительной мощности ИИ
В центре эволюции встроенного зрения лежит замечательный прогресс в технологии камерных модулей. Интеллектуальный сенсор изображения Sony IMX500, представленный в Raspberry Pi AI Camera, является примером этого сдвига, интегрируя обработку ИИ на чипе непосредственно в сам сенсор. Это устраняет необходимость в отдельных GPU или ускорителях, позволяя устройствам на краю обрабатывать визуальные данные с минимальной задержкой, одновременно снижая потребление энергии — настоящая революция для устройств IoT, работающих от батарей.
Параллельно с инновациями в области сенсоров стандарты интерфейсов продолжают развиваться. MIPI CSI-2, наиболее широко используемое решение для подключения камер, теперь поддерживает сенсоры событий, многосенсорные одношинные архитектуры и расширение виртуальных каналов. Эти разработки позволяют современным модулям камер подключать несколько сенсоров, сохраняя при этом высокую пропускную способность данных, что необходимо для таких приложений, как автономные транспортные средства, которые требуют синхронизированного зрения с нескольких точек обзора.
Обрабатывающие возможности достигли новых высот с платформами, такими как NVIDIA Jetson Thor, обеспечивающими до 2070 FP4 TFLOPS вычислений ИИ в пределах 130 Вт. Это увеличение производительности ИИ в 7,5 раз по сравнению с предыдущими поколениями позволяет модулям камер запускать сложные генеративные модели ИИ непосредственно на краю, прокладывая путь для более сложного анализа в реальном времени в робототехнике и промышленной автоматизации.
ИИ на краю: программные фреймворки, позволяющие интеллектуальным камерам
Экосистема программного обеспечения, поддерживающая встроенное зрение, значительно развилась, сделав передовой ИИ доступным для разработчиков по всему миру. Легкий RT от Google (ранее TensorFlow Lite) предоставляет высокопроизводимый исполняемый модуль, оптимизированный для машинного обучения на устройстве, решая критически важные ограничения, такие как задержка, конфиденциальность и подключение. Его поддержка нескольких фреймворков — включая TensorFlow, PyTorch и JAX — позволяет разработчикам развертывать современные модели на устройствах с ограниченными ресурсами.
Платформа Vision Intelligence от Qualcomm, в состав которой входят SoC QCS605 и QCS603, интегрирует мощные AI-движки, способные выполнять 2,1 триллиона операций в секунду для глубоких нейронных сетей. Эта интеграция аппаратного и программного обеспечения поддерживает видео до 4K при 60 кадрах в секунду, одновременно выполняя сложные алгоритмы обработки изображений, что делает её идеальной для умных камер безопасности и промышленных систем инспекции, которые требуют как высокого разрешения, так и анализа в реальном времени.
Эти достижения изменили парадигму от обработки, зависящей от облака, к автономии на краю. Чип ARTPEC-9 компании Axis Communications демонстрирует это, позволяя проводить продвинутую детекцию объектов и анализ событий непосредственно в камерах видеонаблюдения, что снижает затраты на пропускную способность и сохраняет качество изображения, устраняя необходимость в сжатии перед анализом.
Устранение проблем энергоэффективности, конфиденциальности и регулирования
По мере того как модули камер становятся все более мощными, энергоэффективность становится критически важным аспектом проектирования. Ожидается, что рынок чипсетов Edge AI вырастет на 24,5% в год до 2030 года, поскольку проектировщики заменяют дискретные фермы GPU на низкопотребляющие ASIC и NPU, встроенные непосредственно в модули камер. Этот переход не только снижает потребление энергии, но и минимизирует выделение тепла — что имеет решающее значение для компактных устройств, таких как носимые устройства и медицинские датчики.
Регулирование конфиденциальности данных формирует развитие модулей камер, особенно в приложениях, связанных с биометрическими данными. Новые меры Китая по управлению технологиями распознавания лиц, вступающие в силу в июне 2025 года, накладывают строгие требования на обработку лицевой информации. Эти регуляции, наряду с GDPR в Европе, способствуют внедрению архитектур обработки на краю, где чувствительные визуальные данные остаются на устройстве, а не передаются на облачные серверы.
Компании, такие как Axis Communications, реагируют на эти вызовы через совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения. Их устройства на краю обрабатывают видеоаналитику локально, обеспечивая соблюдение норм конфиденциальности при сохранении производительности в реальном времени — баланс, который стал необходимым для развертывания в общественных местах и медицинских учреждениях.
Отраслевые приложения, трансформирующие рынки
Модули камер с встраиваемым зрением стимулируют инновации в различных секторах, при этом производство занимает лидирующие позиции, захватывая 37,5% рыночного дохода в 2024 году. В сельском хозяйстве система контроля за сорняками на основе ИИ от DAT использует камеры Phoenix от LUCID Vision Labs для снижения использования гербицидов на 90% при одновременном увеличении урожайности — мощный пример того, как технологии зрения создают как экологическую, так и экономическую ценность.
Медицинская отрасль испытывает быстрый рост, при этом рынок умных медицинских устройств, как ожидается, достигнет 24,46 миллиарда долларов к 2025 году, почти треть из которых будет включать встроенное зрение. От систем удаленного мониторинга пациентов, которые анализируют кожные аномалии, до инструментов хирургической помощи, предоставляющих обратную связь в реальном времени, модули камер обеспечивают более доступные и точные решения в области здравоохранения.
Автомобильные приложения представляют собой самый быстрорастущий сегмент, при этом внедрение ADAS (Системы помощи водителю) ускоряется из-за нормативных требований, таких как Общий регламент безопасности ЕС II. Проект автономного автомобиля AU Toronto использует камеры LUCID Atlas 5GigE для улучшенного обнаружения объектов, в то время как платформа NVIDIA Drive AGX обрабатывает данные от нескольких камер для обеспечения принятия решений в реальном времени в сложных дорожных ситуациях.
Логистика и обработка материалов также претерпели значительные изменения. Депаллетизатор на основе ИИ компании Inser Robotica использует 3D ToF-камеру Helios 2 от LUCID для точной обработки коробок, что повышает эффективность и точность в складских операциях. Тем временем, система подбора с 3D-проекцией компании Aioi Systems демонстрирует, как современные сенсоры зрения уменьшают ошибки в процессах обработки материалов.
Дорога вперед: новые тенденции и будущие возможности
С нетерпением ожидаем, что интеграция возможностей 3D-видения будет продолжать расширяться, при этом модули камер с временной задержкой (ToF) и стереокамеры обеспечат более точное пространственное восприятие. 3D ToF-камера Helios 2+ от LUCID, используемая в системе BluMax от Veritide для автоматического обнаружения фекалий в мясопереработке, демонстрирует, как 3D-видение улучшает контроль качества в приложениях безопасности пищевых продуктов.
Гиперспектральная съемка — это еще одна новая тенденция, позволяющая камерам обнаруживать сигнатуры материалов за пределами видимого спектра. Эта технология находит применение в сельском хозяйстве для мониторинга здоровья растений и на перерабатывающих предприятиях для сортировки материалов — в тех областях, где традиционные RGB-камеры не справляются.
Демократизация инструментов встроенного зрения будет способствовать дальнейшим инновациям. Совместная AI-камера Sony и Raspberry Pi предоставляет мощные возможности зрения в руки любителей и разработчиков, потенциально порождая новые приложения в образовании, мониторинге окружающей среды и потребительской электронике. Тем временем платформы, такие как NVIDIA Metropolis, создают экосистемы из более чем 1,000 компаний, работающих над развертыванием AI-агентов зрения в умных городах, розничной торговле и логистике.
Заключение: Видение для интеллектуальных вычислений на краю
Технология встроенного зрения находится на переломном моменте, когда модули камер эволюционируют от простых устройств захвата изображений к сложным системам сенсоров на базе ИИ. Тенденции, формирующие эту эволюцию — миниатюризация аппаратного обеспечения, обработка данных на краю, оптимизация для конкретных отраслей и дизайн, улучшающий конфиденциальность — сходятся, чтобы создать будущее, в котором интеллектуальное зрение будет повсеместным, но ненавязчивым.
По мере того как рынок компьютерного зрения приближается к 58,6 миллиарда долларов к 2030 году, организациям в различных отраслях необходимо адаптироваться к этой новой реальности. Будь то внедрение энергоэффективной обработки на краю, обеспечение соблюдения нормативных требований или использование возможностей 3D и гиперспектральной съемки, успешная интеграция современных камерных модулей станет ключевым отличием в экосистеме интеллектуальных устройств.
Следующее поколение встроенных систем визуализации обещает не только видеть мир более четко, но и понимать его более интеллектуально — делая наши города безопаснее, наши отрасли более эффективными, а нашу повседневную жизнь более связанной с цифровым миром вокруг нас.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat