Tiếng Việt
Xu hướng Thị giác Nhúng: Các Mô-đun Camera trong Các Thiết bị Biên AI Định hình Tương lai của Cảm biến Thông minh
Tạo vào 09.22
Thế giới của nhận thức máy móc đang trải qua một sự thay đổi lớn khi công nghệ thị giác nhúng biến các mô-đun camera thông thường thành các hệ thống cảm biến thông minh. Vào năm 2025, thị trường thị giác máy tính dự kiến sẽ đạt 28,40 tỷ USD, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) 16% được dự báo đến năm 2030, chủ yếu được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong các thiết bị AI biên. Blog này khám phá những xu hướng quan trọng đang định hìnhcác mô-đun cameratrong các hệ thống thị giác nhúng, từ những đổi mới phần cứng đến các ứng dụng đột phá trong các ngành công nghiệp.
Sự hội tụ của việc thu nhỏ phần cứng và sức mạnh xử lý AI
Tại trung tâm của sự tiến hóa trong thị giác nhúng là sự tiến bộ đáng kể trong công nghệ mô-đun camera. Cảm biến thị giác thông minh IMX500 của Sony, được giới thiệu trong Camera AI Raspberry Pi, là ví dụ điển hình cho sự chuyển mình này bằng cách tích hợp xử lý AI trên chip trực tiếp vào cảm biến. Điều này loại bỏ nhu cầu về các GPU hoặc bộ tăng tốc riêng biệt, cho phép các thiết bị biên xử lý dữ liệu hình ảnh với độ trễ tối thiểu trong khi giảm tiêu thụ năng lượng—một bước ngoặt cho các thiết bị IoT sử dụng pin.
Song song với sự đổi mới của cảm biến, các tiêu chuẩn giao diện tiếp tục phát triển. MIPI CSI-2, giải pháp ống dẫn camera được áp dụng rộng rãi nhất, hiện hỗ trợ cảm biến sự kiện, kiến trúc bus đơn nhiều cảm biến và mở rộng kênh ảo. Những phát triển này cho phép các mô-đun camera hiện đại kết nối nhiều cảm biến trong khi vẫn duy trì băng thông dữ liệu cao, điều cần thiết cho các ứng dụng như xe tự hành yêu cầu tầm nhìn đồng bộ từ nhiều góc độ khác nhau.
Năng lực xử lý đã đạt đến những tầm cao mới với các nền tảng như NVIDIA Jetson Thor, cung cấp tới 2070 FP4 TFLOPS tính toán AI trong một mức tiêu thụ điện 130W. Sự gia tăng 7.5x trong hiệu suất AI so với các thế hệ trước cho phép các mô-đun camera chạy các mô hình AI sinh tạo phức tạp trực tiếp tại điểm, mở đường cho phân tích thời gian thực tinh vi hơn trong lĩnh vực robot và tự động hóa công nghiệp.
AI tại Rìa: Các Khung Phần Mềm Kích Hoạt Các Mô-đun Camera Thông Minh
Hệ sinh thái phần mềm hỗ trợ thị giác nhúng đã trưởng thành một cách đáng kể, giúp AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận với các nhà phát triển trên toàn thế giới. LiteRT của Google (trước đây là TensorFlow Lite) cung cấp một runtime hiệu suất cao được tối ưu hóa cho việc học máy trên thiết bị, giải quyết các ràng buộc quan trọng như độ trễ, quyền riêng tư và kết nối. Sự hỗ trợ của nó cho nhiều framework—bao gồm TensorFlow, PyTorch và JAX—cho phép các nhà phát triển triển khai các mô hình tiên tiến trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế.
Nền tảng Trí tuệ Thị giác của Qualcomm, với các SoC QCS605 và QCS603, tích hợp các động cơ AI mạnh mẽ có khả năng thực hiện 2,1 triệu phép toán mỗi giây cho các suy diễn mạng nơ-ron sâu. Sự tích hợp phần cứng-phần mềm này hỗ trợ video lên đến 4K ở 60fps trong khi chạy các thuật toán thị giác phức tạp, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các camera an ninh thông minh và các hệ thống kiểm tra công nghiệp yêu cầu cả độ phân giải cao và phân tích thời gian thực.
Những tiến bộ này đã chuyển đổi mô hình từ xử lý phụ thuộc vào đám mây sang tự chủ ở rìa. Chip ARTPEC-9 của Axis Communications chứng minh điều này bằng cách cho phép phát hiện đối tượng tiên tiến và phân tích sự kiện trực tiếp trong các camera giám sát, giảm chi phí băng thông và bảo tồn chất lượng hình ảnh bằng cách loại bỏ nhu cầu nén trước khi phân tích.
Giải quyết các thách thức về hiệu quả năng lượng, quyền riêng tư và quy định
Khi các mô-đun camera trở nên mạnh mẽ hơn, hiệu quả năng lượng đã trở thành một yếu tố thiết kế quan trọng. Các chipset AI biên dự kiến sẽ tăng trưởng với tỷ lệ CAGR 24,5% đến năm 2030, khi các nhà thiết kế thay thế các trang trại GPU rời rạc bằng các ASIC và NPU tiêu thụ điện năng thấp được nhúng trực tiếp trong các mô-đun camera. Sự chuyển đổi này không chỉ giảm tiêu thụ năng lượng mà còn giảm thiểu sự phát sinh nhiệt—điều cần thiết cho các thiết bị nhỏ gọn như thiết bị đeo và cảm biến y tế.
Các quy định về quyền riêng tư dữ liệu đang định hình sự phát triển của mô-đun camera, đặc biệt trong các ứng dụng liên quan đến dữ liệu sinh trắc học. Các Biện pháp mới của Trung Quốc về Quản lý Công nghệ Nhận diện Khuôn mặt, có hiệu lực từ tháng 6 năm 2025, đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt về việc xử lý thông tin khuôn mặt. Các quy định này, cùng với GDPR ở châu Âu, đang thúc đẩy việc áp dụng các kiến trúc xử lý biên, nơi dữ liệu hình ảnh nhạy cảm vẫn được giữ lại trên thiết bị thay vì được truyền đến các máy chủ đám mây.
Các công ty như Axis Communications đang phản ứng với những thách thức này thông qua việc thiết kế đồng thời phần cứng và phần mềm. Các thiết bị biên của họ xử lý phân tích video tại chỗ, đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư trong khi vẫn duy trì hiệu suất thời gian thực—một sự cân bằng đã trở nên thiết yếu cho các triển khai ở không gian công cộng và cơ sở y tế.
Các ứng dụng theo ngành đang chuyển đổi thị trường
Các mô-đun camera tầm nhìn nhúng đang thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau, với ngành sản xuất dẫn đầu bằng cách chiếm 37,5% doanh thu thị trường vào năm 2024. Trong nông nghiệp, hệ thống kiểm soát cỏ dại sử dụng trí tuệ nhân tạo của DAT sử dụng camera Phoenix của LUCID Vision Labs để giảm 90% việc sử dụng thuốc diệt cỏ trong khi tăng năng suất cây trồng—một ví dụ mạnh mẽ về cách công nghệ tầm nhìn tạo ra giá trị cả về môi trường và kinh tế.
Ngành y tế đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng, với thị trường thiết bị y tế thông minh dự kiến sẽ đạt 24,46 tỷ USD vào năm 2025, gần một phần ba trong số đó sẽ tích hợp công nghệ hình ảnh nhúng. Từ các hệ thống giám sát bệnh nhân từ xa phân tích các bất thường trên da đến các công cụ hỗ trợ phẫu thuật cung cấp phản hồi hình ảnh thời gian thực, các mô-đun camera đang tạo ra các giải pháp chăm sóc sức khỏe dễ tiếp cận và chính xác hơn.
Các ứng dụng ô tô đại diện cho phân khúc phát triển nhanh nhất, với việc triển khai ADAS (Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao) tăng tốc do các yêu cầu quy định như Quy định An toàn Chung EU II. Dự án xe tự hành của AU Toronto tận dụng các camera 5GigE Atlas của LUCID để cải thiện khả năng phát hiện đối tượng, trong khi nền tảng Drive AGX của NVIDIA xử lý dữ liệu từ nhiều mô-đun camera để cho phép ra quyết định theo thời gian thực trong các tình huống lái xe phức tạp.
Logistics và xử lý vật liệu cũng đã chứng kiến sự chuyển biến đáng kể. Bộ tách pallet điều khiển bằng AI của Inser Robotica sử dụng camera 3D ToF Helios 2 của LUCID để xử lý hộp một cách chính xác, cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong các hoạt động kho. Trong khi đó, hệ thống chọn hàng chiếu 3D của Aioi Systems chứng minh cách mà các cảm biến hình ảnh tiên tiến đang giảm thiểu lỗi trong các quy trình xử lý vật liệu.
Con đường phía trước: Các xu hướng mới nổi và khả năng tương lai
Mong chờ, việc tích hợp khả năng thị giác 3D sẽ tiếp tục mở rộng, với các mô-đun camera thời gian bay (ToF) và camera stereo cho phép nhận thức không gian chính xác hơn. Camera 3D ToF Helios 2+ của LUCID, được sử dụng trong hệ thống BluMax của Veritide để phát hiện phân tự động trong chế biến thịt, cho thấy cách mà thị giác 3D nâng cao kiểm soát chất lượng trong các ứng dụng an toàn thực phẩm.
Hình ảnh siêu phổ là một xu hướng mới nổi khác, cho phép các mô-đun camera phát hiện chữ ký vật liệu vượt ra ngoài phổ nhìn thấy. Công nghệ này đang được ứng dụng trong nông nghiệp để theo dõi sức khỏe cây trồng và trong các cơ sở tái chế để phân loại vật liệu—những lĩnh vực mà các camera RGB truyền thống không đáp ứng được.
Công nghệ dân chủ hóa các công cụ thị giác nhúng sẽ thúc đẩy đổi mới hơn nữa. Camera AI hợp tác giữa Sony và Raspberry Pi mang lại khả năng thị giác mạnh mẽ cho những người đam mê và nhà phát triển, có khả năng tạo ra các ứng dụng mới trong giáo dục, giám sát môi trường và điện tử tiêu dùng. Trong khi đó, các nền tảng như NVIDIA Metropolis đang tạo ra hệ sinh thái với hơn 1.000 công ty làm việc để triển khai các tác nhân AI thị giác trên khắp các thành phố thông minh, bán lẻ và logistics.
Kết luận: Một Tầm Nhìn cho Điện Toán Biên Thông Minh
Công nghệ thị giác nhúng đang ở một điểm chuyển mình, với các mô-đun camera phát triển từ những thiết bị chụp ảnh đơn giản thành các hệ thống cảm biến tinh vi được hỗ trợ bởi AI. Các xu hướng định hình sự tiến hóa này—thu nhỏ phần cứng, xử lý AI tại biên, tối ưu hóa theo ngành và thiết kế nâng cao quyền riêng tư—đang hội tụ để tạo ra một tương lai mà thị giác thông minh trở nên phổ biến nhưng không gây chú ý.
Khi thị trường thị giác máy tính tiến gần đến 58,6 tỷ đô la vào năm 2030, các tổ chức trên khắp các ngành công nghiệp phải thích ứng với thực tế mới này. Dù là thông qua việc triển khai xử lý biên tiết kiệm năng lượng, đảm bảo tuân thủ quy định, hay tận dụng khả năng 3D và hyperspectral, việc tích hợp thành công các mô-đun camera tiên tiến sẽ là yếu tố phân biệt chính trong hệ sinh thái thiết bị thông minh.
Thế hệ tiếp theo của các hệ thống thị giác nhúng hứa hẹn không chỉ nhìn thế giới rõ ràng hơn mà còn hiểu nó một cách thông minh hơn—giúp cho các thành phố của chúng ta an toàn hơn, các ngành công nghiệp của chúng ta hiệu quả hơn, và cuộc sống hàng ngày của chúng ta kết nối hơn với thế giới kỹ thuật số xung quanh.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat