当面对动态、多变且不可预测的环境时,传统图像传感器往往力不从心,面临诸多挑战。这些挑战主要包括动态范围有限、数据冗余、感知延迟等几个主要的方面。
动态范围指在图像或视频中能够捕捉到的最暗到最亮的可见范围内的所有像素范围。动态范围越大,设备可以捕捉到更多的像素变化,从深黑到明亮的细节都可以更清晰地展示出来。然而传统传感器的动态范围非常有限,难以在强光和弱光环境下同时捕捉到清晰的图像。
数据冗余则是指高分辨率和高速传感器会产生大量数据,增加了处理和传输的负担。感知延迟是指由于处理速度的限制,传感器在快速变化的环境中容易出现感知延迟,影响决策的及时性。
在自动驾驶、机器人和人工智能等领域,这些问题尤为明显。例如,在自动驾驶中,传感器必须能够迅速而准确地识别路况和潜在危险,但传统传感器在处理复杂场景(如突然出现的行人或车辆)时常常表现不佳。
这些技术障碍限制了图像传感器在复杂环境下的应用,也催生了对更先进的视觉感知技术的迫切需求。基于对人类视觉系统的模仿,清华大学的研究团队研发出了世界首款类脑互补视觉芯片——天眸芯片,突破了传统视觉感知芯片的缺点,提供了前所未有的高效、精准的视觉感知解决方案。
并行异构读出架构是天眸芯片的核心部分。它的作用是将来自不同像素(如锥体和杆状像素)的电信号以高速度和高精度转换为数字数据。这种架构的优势在于能够同时处理高动态范围和高速度的感知需求,有效减少数据冗余,并在复杂光照条件下保持高性能。
通过这些新技术的应用,天眸芯片同时具备了高速感知能力、宽动态范围和带宽优化这三个特点,解决了传统传感器的缺点。
高速感知能力:天眸芯片能够实现每秒高达10,000帧的速度,确保在快速变化的环境中依然能够捕捉到清晰的图。这种高帧率感知能力对于自动驾驶和机器人等需要实时感知和反应的应用场景至关重要。
宽动态范围:动态范围的计算单位是dB(分贝),传统传感器的动态范围通常在60至80dB之间,而人眼的动态范围约为120dB。天眸芯片拥有高达130dB的动态范围,能够在强光和弱光环境下同时提供清晰的图像。这意味着即使在阳光直射和阴影并存的复杂光照环境下,天眸芯片也能提供细腻的画面细节。
带宽优化:通过自适应技术,天眸芯片能够减少90%的带宽需求,有效降低了数据传输和处理的负担。这种带宽优化技术不仅提高了数据传输效率,还降低了能耗,使得天眸芯片更适合移动设备和物联网应用。
天眸芯片在自动驾驶系统中的应用是其强大性能的一个重要展示。它能够在复杂的道路环境中提供准确、快速和稳健的感知,即使在角落情况下也能做出迅速反应。例如,天眸芯片在自动驾驶测试中展示了其在应对突然出现的行人和车辆时的优越性能,显著降低了事故发生的概率。这对于提高自动驾驶系统的安全性和可靠性具有重要意义。
除了自动驾驶,天眸芯片还可以广泛应用于无人机、安防监控等领域。例如,在安防监控中,天眸芯片能够在光线变化剧烈的环境下提供高质量的视频图像,有助于及时发现潜在的安全威胁。在无人机应用中,天眸芯片的高动态范围和高速感知能力使得无人机能够在复杂地形和光照条件下进行高效的导航和监控。
未来,当天眸芯片与人工智能技术深度融合,会为智能城市建设、医疗影像分析、工业自动化等领域带来哪些颠覆性的变革?它将如何引领我们进入一个更加智能和互联的世界?悬念依旧,我们拭目以待。