繁体中文
嵌入式視覺趨勢：AI 邊緣設備中的相機模組塑造智能感測的未來
創建於 09.22
機器感知的世界正在經歷一場劇變，嵌入式視覺技術將普通相機模組轉變為智能感測系統。到2025年，計算機視覺市場預計將達到284億美元，並且預測到2030年將以驚人的16%年均增長率增長，這主要是由於AI邊緣設備的進步推動的。這篇博客探討了重塑相機模組在嵌入式视觉系统中，从硬件创新到跨行业的突破性应用。
硬體小型化與人工智慧處理能力的融合
嵌入式視覺演變的核心在於相機模組技術的顯著進步。索尼的IMX500智能視覺感測器，作為樹莓派AI相機的特色，通過將片上AI處理直接整合到感測器本身，體現了這一變革。這消除了對單獨GPU或加速器的需求，使邊緣設備能夠以最小的延遲處理視覺數據，同時降低功耗——這對於電池供電的物聯網設備來說是一個遊戲規則的改變者。
與感測器創新並行，介面標準持續演進。MIPI CSI-2，最廣泛採用的相機連接解決方案，現在支持事件感測、多感測器單總線架構和虛擬通道擴展。這些發展使現代相機模組能夠在保持高數據吞吐量的同時連接多個感測器，這對於需要從多個視角同步視覺的應用（如自動駕駛汽車）至關重要。
處理能力已達到新高度，像是 NVIDIA Jetson Thor 的平台，在 130W 的功率範圍內提供高達 2070 FP4 TFLOPS 的 AI 計算。與前幾代相比，這 7.5 倍的 AI 性能提升使得攝像頭模組能夠直接在邊緣運行複雜的生成 AI 模型，為機器人技術和工業自動化中的更複雜實時分析鋪平了道路。
AI 在邊緣：啟用智能相機模塊的軟件框架
支援嵌入式視覺的軟體生態系統已經顯著成熟，使全球開發者能夠輕鬆使用先進的人工智慧。Google 的 LiteRT（前身為 TensorFlow Lite）提供了一個針對設備內機器學習優化的高效能運行時，解決了延遲、隱私和連接性等關鍵限制。它對多個框架的支援——包括 TensorFlow、PyTorch 和 JAX——使開發者能夠在資源受限的邊緣設備上部署最先進的模型。
高通的視覺智能平台，搭載QCS605和QCS603 SoC，整合了強大的AI引擎，能夠每秒進行2.1萬億次操作以進行深度神經網絡推斷。這種硬件-軟件整合支持高達4K的60fps視頻，同時運行複雜的視覺算法，使其非常適合需要高解析度和實時分析的智能安全攝像頭和工業檢測系統。
這些進展已經將範式從依賴雲端的處理轉變為邊緣自主。Axis Communications 的 ARTPEC-9 晶片通過在監控攝像頭內部直接實現先進的物體檢測和事件分析，展示了這一點，從而降低了帶寬成本，並通過消除分析前的壓縮需求來保持圖像質量。
解決能源效率、隱私和監管挑戰
隨著相機模組變得越來越強大，能源效率已成為一個關鍵的設計考量。邊緣AI晶片組預計將在2030年前以24.5%的年均增長率增長，因為設計師將離散的GPU農場替換為直接嵌入相機模組中的低功耗ASIC和NPU。這一轉變不僅減少了能耗，還最小化了熱量產生——這對於像可穿戴設備和醫療傳感器這樣的緊湊設備至關重要。
數據隱私法規正在塑造相機模組的發展，特別是在涉及生物識別數據的應用中。中國於2025年6月生效的新《人臉識別技術管理辦法》對面部信息處理提出了嚴格要求。這些法規與歐洲的GDPR一起，推動了邊緣處理架構的採用，讓敏感的視覺數據保留在設備上，而不是傳輸到雲伺服器。
像Axis Communications这样的公司正在通过硬件-软件协同设计来应对这些挑战。他们的边缘设备在本地处理视频分析，确保遵守隐私法规，同时保持实时性能——这种平衡已成为公共场所和医疗设施部署的必要条件。
行業專用應用程序改變市場
嵌入式視覺相機模組正在推動各個行業的創新，製造業在2024年佔據了37.5%的市場收入。在農業方面，DAT的人工智慧驅動雜草控制系統使用LUCID Vision Labs的Phoenix相機，將除草劑的使用減少90%，同時提高作物產量——這是一個強有力的例子，展示了視覺技術如何創造環境和經濟價值。
醫療行業正在經歷快速增長，智能醫療設備市場預計到2025年將達到244.6億美元，其中近三分之一將採用嵌入式視覺技術。從分析皮膚異常的遠程病人監測系統到提供實時視覺反饋的手術輔助工具，攝像頭模塊正在使醫療解決方案變得更加可及和準確。
汽車應用代表了增長最快的領域，ADAS（先進駕駛輔助系統）的實施因歐盟一般安全法規 II 等監管要求而加速。AU Toronto 的自動駕駛車輛項目利用 LUCID 的 Atlas 5GigE 攝像頭來增強物體檢測，而 NVIDIA 的 Drive AGX 平台則處理來自多個攝像頭模塊的數據，以實現複雜駕駛場景中的實時決策。
物流和物料處理也經歷了重大變革。Inser Robotica的人工智慧驅動去托盤機使用LUCID的Helios 2 3D ToF相機進行精確的箱子處理，提高了倉庫操作的效率和準確性。與此同時，Aioi Systems的3D投影揀選系統展示了先進的視覺傳感器如何減少物料處理過程中的錯誤。
前方的道路：新興趨勢與未來可能性
展望未來，3D視覺能力的整合將持續擴展，飛行時間（ToF）和立體相機模組將實現更準確的空間感知。LUCID的Helios 2+ 3D ToF相機在Veritide的BluMax系統中用於肉類加工中的自動糞便檢測，展示了3D視覺如何提升食品安全應用中的質量控制。
高光谱成像是另一种新兴趋势，允许相机模块检测超出可见光谱的材料特征。这项技术在农业中用于作物健康监测，在回收设施中用于材料分类——这些领域是传统RGB相机无法满足的。
嵌入式視覺工具的民主化將進一步加速創新。索尼和樹莓派的合作AI相機將強大的視覺能力放在了愛好者和開發者的手中，潛在地催生了在教育、環境監測和消費電子產品方面的新應用。與此同時，像NVIDIA Metropolis這樣的平台正在創建超過1,000家公司組成的生態系統，致力於在智慧城市、零售和物流中部署視覺AI代理。
結論：智能邊緣計算的願景
嵌入式視覺技術正處於一個轉折點，攝像頭模組從簡單的圖像捕捉設備演變為複雜的人工智慧驅動感測系統。塑造這一演變的趨勢——硬體小型化、邊緣人工智慧處理、行業特定優化和增強隱私的設計——正在融合，創造出一個智能視覺無處不在但不引人注目的未來。
隨著計算機視覺市場在2030年前接近586億美元，各行各業的組織必須適應這一新現實。無論是通過實施節能的邊緣處理、確保合規性，還是利用3D和高光譜能力，先進相機模組的成功整合將成為智能設備生態系統中的一個關鍵區別因素。
下一代嵌入式視覺系統不僅承諾能更清晰地看見世界，還能更智能地理解它——使我們的城市更安全，我們的行業更高效，以及我們的日常生活與周圍的數位世界更緊密相連。
聯繫
留下您的信息，我們將與您聯繫。
WhatsApp
WeChat