传感器让人工智能感知这个世界

来源：Digikey

人工智能（AI）和传感器的结合在多个领域有广泛应用和迅速的发展，特别是在自动化、物联网（IoT）、医疗、智能城市以及工业4.0等领域。传感器的功能是收集环境中的物理数据，例如温度、压力、光线、声音、加速度等，而人工智能则用来分析和处理这些数据，从而做出智能决策或自动反应。

此外，Edge AI结合传感器的应用技术正快速发展，推动多个领域的创新与进步。像是智能监测与预测维护应用、智能城市中的边缘计算、自动驾驶与ADAS系统、智能医疗设备、智能农业、Edge AI加速器与嵌入式平台等，Edge AI与传感器的结合正在推动自动化、智能化的发展，从工业到智能城市、医疗、农业等各个领域都显示出广泛的应用潜力。随着硬件和AI算法的不断进步，这些应用将变得更加智能、高效。

另一方面，传感器协助人工智能感知现实世界的数据，结合人工智能的应用，传感器种类非常多样，不同类型的传感器提供不同的物理数据，而AI则能根据这些数据进行分析、学习和决策。可与Edge AI结合的常见传感器类型包括图像传感器、雷达传感器、声学传感器、惯性传感器、压力与应力传感器、环境传感器、生物医学传感器、激光雷达、红外传感器等，搭配传感器融合与AI技术，可实现更高效的数据分析和决策过程。

视觉传感器协助机器学习看见这个世界

具有机器学习功能的视觉传感器正在各个领域展现其强大的应用潜力，尤其在自动化、工业检测、智能城市、医疗等方面。此类传感器内建AI与机器学习能力，这些传感器内嵌机器学习模型，可以进行本地数据处理与推理。通过在边缘端实现机器学习，传感器能够实时进行图像分类、物体识别、行为监控等任务，而不需要将大量数据发送到云。

许多视觉传感器内置硬件加速器，如数字信号处理器（DSP）、现场可编程逻辑门阵列（FPGA）或专用神经处理单元（NPU），以提升机器学习任务的处理速度，并降低能耗。某些高端视觉传感器能够随着数据的增加自我学习和更新模型，从而提升精度。例如，在工业检测中，传感器可以持续学习新类型的缺陷特征，优化产品检测效果。

具有机器学习功能的视觉传感器广泛应用于工业检测与自动化、智能城市与安防、智能零售、医疗应用、自动驾驶与ADAS系统等领域，通过Edge AI与视觉传感器的深度结合，未来具有机器学习功能的视觉传感器将更加依赖Edge AI技术，减少对云端计算的依赖，提供更低的延迟与更高的数据隐私保护。此外，随着技术发展，传感器将能够自动进行数据标注与模型调整，减少对人工介入的需求，提升应用效率。具有机器学习功能的视觉传感器正广泛应用于各种智能应用场景，未来在工业、城市管理、医疗和零售等领域将有更多创新与发展。

AI视觉传感器具有嵌入式机器学习和边缘计算能力

市面上常见的AI视觉传感器具有嵌入式机器学习和边缘计算能力，广泛应用于各种领域。以下是几款常见的AI视觉传感器：

1. NVIDIA Jetson系列

NVIDIA Jetson系列板卡集成了GPU（图形处理单元）和AI加速器，支持强大的机器学习计算能力。Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier、Jetson Orin、Jetson TX2等不同等级的版本适合各种应用需求，像是自动驾驶、智能城市、机器人、无人机和Edge AI计算等场景。搭配摄像头，Jetson可以用于物体检测、行人识别和行为分析等任务。

NVIDIA Jetson系列具有高效的推理性能，其GPU和Tensor内核为AI视觉传感器提供了强大的计算能力，适合运行高效的视觉处理任务。结合Edge AI计算平台支持实时处理来自多个摄像头和传感器的数据，减少延迟和对云的依赖，适合需要低延迟、高精度计算的应用。

NVIDIA Jetson系列具有丰富的开发生态，提供JetPack SDK，包含了深度学习、计算机视觉、GPU加速等开发工具，让开发者可以快速开发和部署AI视觉应用。NVIDIA Jetson系列的平台适合多种AI视觉应用场景，从简单的物体检测到复杂的多个摄像头分析，具有强大的计算能力与灵活性。

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2. Intel RealSense D400系列

Intel RealSense D400系列是一系列带有深度传感功能的视觉传感器，结合机器学习技术，能够实时处理深度图像数据。D415、D435、D455等型号配有红外摄像头和立体视觉技术，支持3D深度检测，主要应用于机器人导航、工业自动化、虚拟现实、物体追踪和人体姿势分析等场景，它们能够实时进行3D重建和深度感知。

Intel RealSense D400系列基于双目立体视觉技术，利用两个摄像头进行三角测量来生成高精度的深度图。这种技术使得传感器能够感知物体的形状和距离，从而实现3D重建和物体识别。该系列配备专用的Intel D4处理芯片，专门用于实时计算深度数据。D400系列在光线变化和不同环境条件下表现优秀，能够在明亮或黑暗环境中稳定工作。尤其是在较远距离（如9米以上）也能提供精确的深度数据。这些传感器设计时考虑到了嵌入式应用和Edge AI应用，具有低功耗特性，适合长时间运行。

Intel RealSense D400系列在深度传感技术领域占有重要地位，未来随着机器学习和AI技术的进一步发展，这些深度传感器将能够在边缘端运行更复杂的AI模型，进一步提升实时感知与分析能力。

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相机模块产品
视频处理产品

3. Luxonis OAK-D系列

Luxonis OAK-D系列是基于Myriad X VPU（视觉处理单元）的AI摄像头，支持嵌入式深度学习模型和Edge AI处理能力。它配备了双目立体摄像头，并内置AI加速器，可以进行物体检测、追踪等任务，适合用于自主导航、工业机械人、智能监控等场景，提供实时3D深度感知和AI推理功能，这些功能使其能够应对各种复杂的视觉任务，并支持边缘端的实时计算和应用。

Luxonis OAK-D系列集成了计算机视觉和深度传感技术，专为嵌入式应用场景设计。OAK-D系列强调在边缘运行高效的AI推理，能够在摄像头内部实时处理图像数据，集成了AI加速器、立体视觉和深度传感、RGB摄像头，并具有开源支持，可提供基于OpenCV和DepthAI工具，为开发者提供了灵活的编程环境，能够快速开发、测试和部署各种AI应用。

OAK-D系列包括OAK-D、OAK-D Pro、OAK-D Lite等不同等级的版本，可执行实时AI推理、3D深度感知与环境感知、边缘计算，Luxonis OAK-D系列凭借其内置的AI加速器、先进的深度感知技术以及开放式的开发平台，成为许多嵌入式AI应用的理想选择。

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Luxonis OAK-D系列
SEN-19040

4. Himax WiseEye系列

Himax WiseEye系列的AI视觉传感器专为低功耗应用设计，内置AI模型支持面部识别、手势识别和物体检测等功能，并且消耗极低的电能，适合电池供电的设备，主要用于物联网设备、智能家庭、门禁系统和便携设备。

Himax WiseEye系列采用低功耗设计，集成AI功能与高效率的图像传感技术，以及智能功率消耗管理技术。WiseEye系列包括WiseEye 2.0、WiseEye WE-I Plus两个版本，其最显著的优势是能够在极低功耗的情况下执行复杂的AI任务，这对于需要长期监控的IoT设备来说至关重要。WiseEye系列并支持实时AI推理，支持边缘计算，能够在设备本身进行AI推理，避免了数据传输延迟，适合需要实时响应的应用场景。WiseEye系列支持多种应用场景，并且具备灵活的硬件接口和开放的软件环境，开发者可以根据具体需求进行调整和扩展。

随着IoT和智能设备的持续普及，Himax WiseEye系列具备极大的市场潜力。随着AI模型的进一步优化和硬件性能的提升，WiseEye系列将能够在更广泛的应用场景中提供实时、精确的AI推理和行为识别，提供高效的Edge AI解决方案，其灵活性和扩展性使其成为多功能IoT设备的重要组成部分。

请参考以下的连结以获取更多关于Himax WiseEye系列的信息：Himax WiseEye系列

5. Sony IMX500系列

Sony IMX500是首款具有内建AI处理功能的CMOS图像传感器。它将AI处理单元直接嵌入图像传感器中，能够在不依赖外部处理器或云服务的情况下，实时进行图像分析和推理，从而大幅降低延迟并保护数据隐私，能够实时进行物体识别和场景分析，适用于智慧摄像头、零售监控、自动驾驶和智能城市应用，能够减少数据传输，提升实时分析能力。

IMX500系列内部集成了Sony的DSP和NPU，专为执行AI推理和图像处理任务而设计，这使得传感器可以直接在设备内部进行物体检测、识别、分类等任务，无需传输大规模数据到中央处理器或云，从而节省网络带宽并提升处理效率。

IMX500系列传感器内建的AI处理单元能够在本地完成实时推理，降低了对外部处理资源的依赖，并提高了数据安全性，因为图像数据可以仅保留在本地。除了AI推理，IMX500系列仍保持了Sony传统的高效图像处理技术，能够捕捉到高质量图像，特别是在低光和高对比度度环境下也能保持出色的表现，并支持多种深度学习框架和AI模型，允许开发者针对具体应用进行模型优化，满足不同场景的需求。

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6. Useful Sensors的Person Sensor

Useful Sensors的Person Sensor是一款专为个人识别和感知设计的小型、低功耗AI视觉传感器。这款传感器旨在实现轻量级的Edge AI计算，能够检测人脸、进行基本的面部识别和跟踪，并且适合各类嵌入式系统和物联网应用。Person Sensor具有高效、低功耗、随插即用的优点，适合各种应用场景，如安防、自动化控制和智能设备，但由于其功能相对简单，主要适合轻量级的AI视觉应用。

Person Sensor具备AI感知功能，能进行人脸检测与面部识别，并能执行本地AI推理，具有实时反应能力，避免了将数据上传到云进行处理的延迟和隐私风险，并内建AI模型，专为人脸检测和识别优化，开发者无需进行复杂的模型训练，便可以直接部署这些功能。

Person Sensor还具有低功耗、易于集成、随插即用等特色，让开发者无需进行复杂的配置或编程，便可立即开始使用AI驱动的人脸检测和识别功能。不过，Person Sensor的功能较为基础，专注于人脸检测与基本的面部识别，无法处理更复杂的计算机视觉任务，且由于是简化的视觉传感器，其检测距离和视野范围有限，不适合大范围的场景应用。

请参考以下的连结以获取更多关于Useful Sensors的Person Sensor的信息：SEN-21231

7. OpenMV Cam H7 Plus

OpenMV Cam H7 Plus是一款低成本的AI视觉传感器，适合开发者进行嵌入式机器视觉应用开发。配备了基于ARM Cortex-M7的微控制器，支持TensorFlow Lite等框架进行机器学习模型推理，常见于教育、物联网、机器人和DIY项目，主要用于物体识别、颜色跟踪、光学字符识别等基本视觉任务。

OpenMV Cam H7 Plus搭配的摄像头模块基于微控制器，结合了强大的图像处理和深度学习能力，能够在本地运行基本的机器视觉任务，这款摄像头模块搭载了480 MHz的STM32H743 ARM Cortex-M7微控制器，具备强大的计算能力，适合Edge AI应用。它支持运行复杂的机器学习模型，如卷积神经网络（CNN），进行实时视觉处理任务。

OpenMV Cam H7 Plus结合了MicroPython支持与扩展接口，便于与其他传感器、微控制器或设备进行集成，从而建构复杂的IoT应用系统。OpenMV Cam H7 Plus并提供了优秀的功能集，适合希望在低成本下开发机器视觉应用的开发者和教育者，具有强大的扩展性与实时AI计算能力，但其计算性能有限，分辨率与图像质量较低，对于需要极高画质的应用可能有所限制，尽管其计算能力有限，但对于需要运行基本AI任务的应用来说，这款模块是一个出色的选择。

请参考以下的连结以获取更多关于OpenMV Cam H7 Plus的信息：
SEN-16989
DFR0833

8. Nicia Vision

Nicia Vision是一款专为嵌入式应用设计的高效AI视觉传感器，旨在提供实时的物体检测、分类和跟踪等计算机视觉功能。该传感器结合了先进的AI推理能力和低功耗特性，特别适合边缘计算环境下的物联网设备、智能家庭、自动化系统和工业应用。

Nicia Vision支持AI加速处理，内置AI推理引擎，可执行高效边缘计算，进行实时物体检测与跟踪，以及深度学习支持，采用低功耗设计，适合IoT与边缘设备等电池供电的物联网设备，以及需要长期运行的智能设备，这使得它特别适用于智能家庭和其他嵌入式应用。

Nicia Vision支持本地化AI计算，具备低功耗与高效，支持多功能性等多种类型的视觉任务，从物体识别到场景分析，应用场景广泛。不过其适用范围有限，与更高端的AI平台相比，Nicia Vision的处理能力有限，主要适用于轻量级的视觉任务，可能无法胜任更复杂的深度学习应用，且需要定制模型，需要开发者有一定的深度学习知识来设计和优化模型，对于初学者而言可能具有一定的学习曲线。

请参考以下的连结以获取更多关于Nicia Vision的信息：ABX00051

传感器融合可更高效率实现人工智能的数据分析和决策过程

传感器融合（Sensor Fusion）指的是将来自多个不同类型传感器的数据集成，从而提升感知的精度和可靠性。在人工智能的应用中，传感器融合与AI技术的结合，实现了更高效的数据分析和决策过程。这种技术应用的关联性和发展体现了多个领域的进步，从自动驾驶到智能城市，传感器融合和AI正变得越来越不可分割。

传感器融合可增强数据的准确性与稳定性，这是因为传感器各自有其特定的优势和局限性。例如，图像传感器在可见光充足的情况下能提供高精度的画面，但在光线不足的条件下效果不佳；而雷达传感器则可以穿透雾、雨等环境影响，因此将这些传感器的数据融合可以补偿单一传感器的不足。AI算法可以处理和集成这些多来源的数据，从而提供更加可靠和准确的结果。

此外，传感器融合可实现多维数据感知，因为不同类型传感器能够感知多维信息，例如：图像传感器提供可见光图像，声学传感器提供声音数据，红外传感器提供热辐射信息。通过融合多个传感器的数据，AI可以获得更丰富的环境感知，并进行更精确的分析。例如在自动驾驶中，将摄像头、雷达和LiDAR（激光雷达）的数据融合，可以帮助车辆在复杂环境中进行精确定位和避障。

传感器融合也可提升决策与反应速度，AI通过传感器融合获取的多维数据，可以在短时间内进行综合分析，提供更快的反应速度。例如，在医疗领域中，结合生物医学传感器（如心率、血氧、血压）和环境传感器的数据，AI可以对患者健康状况进行快速评估并作出实时反应，进行早期预警。

另一方面，传感器融合加上AI技术的进步，可以支持更多智能应用，如智能家庭、智能交通和智能城市。例如，将压力与应力传感器与图像、环境传感器的数据融合，可以自动识别物体形状、大小和环境变化，从而提高智能机器人或自动化系统的应对能力。

传感器融合对AI应用的发展有趋动的作用，可以加速自动驾驶、医疗与健康监测、智能城市与环境监控、工业4.0与智能制造、智能机器人的发展。不过，传感器融合也面对着数据同步与处理复杂性、算法优化、低功耗设计等挑战。未来，传感器融合和AI的发展将使得设备具备更强的自主性和智能性，推动各行业的技术革新。随着边缘计算的兴起，传感器数据的本地处理与AI技术的结合将进一步提升实时分析能力，实现更多实时应用。



结语

结合AI的传感器技术发展迅速，这些传感器不仅能收集数据，还能通过AI实现数据的实时处理、分析和预测，从而提升各行业的自动化和智能化水平。未来，随着边缘计算、5G网络及AI算法的进一步进步，传感器与AI的结合将在更多领域中发挥更大的作用。

传感器融合与AI技术的结合是促进智能化应用的重要趋势，通过将不同类型传感器的数据融合，AI系统可以获取更加准确和丰富的信息，进而做出更有效的决策。这一个技术在自动驾驶、医疗、智能城市、工业自动化等领域的应用前景广阔，并将继续推动智能科技的进步。

此外，您还可以参考我们另一篇针对人工智能和机器学习以及Edge AI的概念与应用的介绍，还有一篇关于嵌入式机器学习的应用特性与软件开发环境的文章，以及Edge AI与机器学习的硬件类型与开发工具套件的介绍，可让您更全面地了解人工智能应用的发展。您也可以到以下的DigiKey网页来进一步了解与Edge AI相关的专业技术与解决方案： https://www.digikey.cn/zh/application-technology/edge-ai#toc-edge-ai-machine-learning。