图像传感器技术在人工智能的背景下面临的挑战

未来,图像传感器的主要市场将逐渐从手机过渡到汽车等市场应用中,而且,图像传感器还需要继续增强其感知能力。

  随着人工智能时代的到来,人们对传感器提出的更高的需求。想要提高系统的整体反馈效率,就需要从最基础的传感器终端开始下功夫。有业内人士表示,深度感知和传感器融合是未来图像传感器感知发展的三大趋势。

图像传感器技术在人工智能的背景下面临的挑战

图像传感器,资料图

  未来,图像传感器的主要应用场景也将发生变化,从手机开始拓展到汽车、机器视觉和边缘人工智能的应用。而且这些新的市场应用,与手机想比,有一个非常冥想的不同:手机厂商虽然宣传自己的像素级别达到了2000万像素,但是人眼的识别能力仅在1600万像素左右,但汽车、机器视觉等应用对于图像传感器的像素识别要求是越高越好。

  因此,未来,图像传感器的主要市场将逐渐从手机过渡到汽车等市场应用中,而且,图像传感器还需要继续增强其感知能力。

  目前,传统的公司会主攻某一个领域,比如毫米波雷达的公司只会专注于毫米波雷达;激光雷达的公司只会专注于激光雷达。但在汽车的应用场景中,需要多种不同的传感器,一起协作实现智能感知,仅仅依赖于某一类传感器在某些气候条件下,就会无法满足和覆盖其感知需求。

  对此,未来,要想打破行业壁垒,就需要采用传感器融合的解决方案,而不是满足于在某一个领域做到极致,这种布局也是图像传感器未来的发展趋势之一。

  未来,图像传感器的尺寸将会越来越大,对进入摄像头的光线信息捕捉的越多,对相片的还原效果就越好。手机图像传感器厂商都在尽可能的扩大传感器的感光面积以获得更好的成像质量。

参与评论已发布评论0

0/500

发表评论

推荐阅读