构想智能工厂
新传感器与自动驾驶
基于事件的摄像头功耗较低，因为像素活动微不足道；“静音”像素几乎不需要能量。随着AV从燃油车过渡到电动车，这就可以是一个卖点。Eng说：“对OEM来说，功耗比我最初想象的要重要得多。在目前的电动车规划中，如果一辆车以恒定速度使用4kW的总功率预算，其中一半用于移动汽车，另一半用于计算。你在计算上节省的每瓦特，都可以增加汽车的续航里程，或者可以使用更小的电池。”
该公司的Division Sensor平台可在恶劣的照明条件下实现车辆里程计算、高速SLAM和自动驾驶辅助。Eng说：“随着处理技术的发展，AV落地的希望将会越来越大。我们将会有一个混合传感器，同时具有框架和事件，因此OEM可以继续使用他们花费数十亿美元开发的东西。”
Cambou说：“传感器是解锁AV的关键。他们还会产生大量数据，系统受到处理能力的严重限制。增加更多的摄像头以及随之而来的更多数据意味着计算能力将爆炸。一种解决方案是提高数据质量。如果你真的想解决自动驾驶问题，那么将需要迅速增加多样性。你将使用激光雷达、热成像仪和高光谱相机。我认为OEM也应该考虑基于事件的摄像头。”
神经形态工程的潜力在很大程度上仍有待开发。根据Yole的说法，到2029年，神经形态半导体、传感和计算市场将达到71亿美元。如果在接下来的四到五年内解决所有技术问题，神经形态计算市场可能会从2024年的6,900万美元增长到2029年的50亿美元和2034年的213亿美元。神经形态传感市场可能会从2024年的3,400万美元增长到2029年的20亿美元和2034年的47亿美元。
[参考文章]
Neuromorphic vision sensors eye the future of autonomy—Anne-Françoise Pelé
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