|
來源：Digikey 人工智能（AI）和傳感器的結合在多個領域有廣泛應用和迅速的發展，特別是在自動化、物聯網（IoT）、醫療、智能城市以及工業4.0等領域。傳感器的功能是收集環境中的物理數據，例如溫度、壓力、光線、聲音、加速度等，而人工智能則用來分析和處理這些數據，從而做出智能決策或自動反應。 此外，Edge AI結合傳感器的應用技術正快速發展，推動多個領域的創新與進步。像是智能監測與預測維護應用、智能城市中的邊緣計算、自動駕駛與ADAS系統、智能醫療設備、智能農業、Edge AI加速器與嵌入式平臺等，Edge AI與傳感器的結合正在推動自動化、智能化的發展，從工業到智能城市、醫療、農業等各個領域都顯示出廣泛的應用潛力。隨著硬件和AI算法的不斷進步，這些應用將變得更加智能、高效。 另一方面，傳感器協助人工智能感知現實世界的數據，結合人工智能的應用，傳感器種類非常多樣，不同類型的傳感器提供不同的物理數據，而AI則能根據這些數據進行分析、學習和決策�？膳cEdge AI結合的常見傳感器類型包括圖像傳感器、雷達傳感器、聲學傳感器、慣性傳感器、壓力與應力傳感器、環境傳感器、生物醫學傳感器、激光雷達、紅外傳感器等，搭配傳感器融合與AI技術，可實現更高效的數據分析和決策過程。 視覺傳感器協助機器學習看見這個世界 具有機器學習功能的視覺傳感器正在各個領域展現其強大的應用潛力，尤其在自動化、工業檢測、智能城市、醫療等方面。此類傳感器內建AI與機器學習能力，這些傳感器內嵌機器學習模型，可以進行本地數據處理與推理。通過在邊緣端實現機器學習，傳感器能夠實時進行圖像分類、物體識別、行為監控等任務，而不需要將大量數據發送到云。 許多視覺傳感器內置硬件加速器，如數字信號處理器（DSP）、現場可編程邏輯門陣列（FPGA）或專用神經處理單元（NPU），以提升機器學習任務的處理速度，并降低能耗。某些高端視覺傳感器能夠隨著數據的增加自我學習和更新模型，從而提升精度。例如，在工業檢測中，傳感器可以持續學習新類型的缺陷特征，優化產品檢測效果。 具有機器學習功能的視覺傳感器廣泛應用于工業檢測與自動化、智能城市與安防、智能零售、醫療應用、自動駕駛與ADAS系統等領域，通過Edge AI與視覺傳感器的深度結合，未來具有機器學習功能的視覺傳感器將更加依賴Edge AI技術，減少對云端計算的依賴，提供更低的延遲與更高的數據隱私保護。此外，隨著技術發展，傳感器將能夠自動進行數據標注與模型調整，減少對人工介入的需求，提升應用效率。具有機器學習功能的視覺傳感器正廣泛應用于各種智能應用場景，未來在工業、城市管理、醫療和零售等領域將有更多創新與發展。 AI視覺傳感器具有嵌入式機器學習和邊緣計算能力 市面上常見的AI視覺傳感器具有嵌入式機器學習和邊緣計算能力，廣泛應用于各種領域。以下是幾款常見的AI視覺傳感器： 1. NVIDIA Jetson系列 NVIDIA Jetson系列板卡集成了GPU（圖形處理單元）和AI加速器，支持強大的機器學習計算能力。Jetson Nano、Jetson Xavier NX、Jetson AGX Xavier、Jetson Orin、Jetson TX2等不同等級的版本適合各種應用需求，像是自動駕駛、智能城市、機器人、無人機和Edge AI計算等場景。搭配攝像頭，Jetson可以用于物體檢測、行人識別和行為分析等任務。 NVIDIA Jetson系列具有高效的推理性能，其GPU和Tensor內核為AI視覺傳感器提供了強大的計算能力，適合運行高效的視覺處理任務。結合Edge AI計算平臺支持實時處理來自多個攝像頭和傳感器的數據，減少延遲和對云的依賴，適合需要低延遲、高精度計算的應用。 NVIDIA Jetson系列具有豐富的開發生態，提供JetPack SDK，包含了深度學習、計算機視覺、GPU加速等開發工具，讓開發者可以快速開發和部署AI視覺應用。NVIDIA Jetson系列的平臺適合多種AI視覺應用場景，從簡單的物體檢測到復雜的多個攝像頭分析，具有強大的計算能力與靈活性。 請參考以下的連結以獲取更多關于NVIDIA Jetson系列的信息：NVIDIA Jetson系列 2. Intel RealSense D400系列 Intel RealSense D400系列是一系列帶有深度傳感功能的視覺傳感器，結合機器學習技術，能夠實時處理深度圖像數據。D415、D435、D455等型號配有紅外攝像頭和立體視覺技術，支持3D深度檢測，主要應用于機器人導航、工業自動化、虛擬現實、物體追蹤和人體姿勢分析等場景，它們能夠實時進行3D重建和深度感知。 Intel RealSense D400系列基于雙目立體視覺技術，利用兩個攝像頭進行三角測量來生成高精度的深度圖。這種技術使得傳感器能夠感知物體的形狀和距離，從而實現3D重建和物體識別。該系列配備專用的Intel D4處理芯片，專門用于實時計算深度數據。D400系列在光線變化和不同環境條件下表現優秀，能夠在明亮或黑暗環境中穩定工作。尤其是在較遠距離（如9米以上）也能提供精確的深度數據。這些傳感器設計時考慮到了嵌入式應用和Edge AI應用，具有低功耗特性，適合長時間運行。 Intel RealSense D400系列在深度傳感技術領域占有重要地位，未來隨著機器學習和AI技術的進一步發展，這些深度傳感器將能夠在邊緣端運行更復雜的AI模型，進一步提升實時感知與分析能力。 請參考以下的連結以獲取更多關于Intel RealSense D400系列的信息： 相機模塊產品 視頻處理產品 3. Luxonis OAK-D系列 Luxonis OAK-D系列是基于Myriad X VPU（視覺處理單元）的AI攝像頭，支持嵌入式深度學習模型和Edge AI處理能力。它配備了雙目立體攝像頭，并內置AI加速器，可以進行物體檢測、追蹤等任務，適合用于自主導航、工業機械人、智能監控等場景，提供實時3D深度感知和AI推理功能，這些功能使其能夠應對各種復雜的視覺任務，并支持邊緣端的實時計算和應用。 Luxonis OAK-D系列集成了計算機視覺和深度傳感技術，專為嵌入式應用場景設計。OAK-D系列強調在邊緣運行高效的AI推理，能夠在攝像頭內部實時處理圖像數據，集成了AI加速器、立體視覺和深度傳感、RGB攝像頭，并具有開源支持，可提供基于OpenCV和DepthAI工具，為開發者提供了靈活的編程環境，能夠快速開發、測試和部署各種AI應用。 OAK-D系列包括OAK-D、OAK-D Pro、OAK-D Lite等不同等級的版本，可執行實時AI推理、3D深度感知與環境感知、邊緣計算，Luxonis OAK-D系列憑借其內置的AI加速器、先進的深度感知技術以及開放式的開發平臺，成為許多嵌入式AI應用的理想選擇。 請參考以下的連結以獲取更多關于Luxonis OAK-D系列的信息： Luxonis OAK-D系列 SEN-19040 4. Himax WiseEye系列 Himax WiseEye系列的AI視覺傳感器專為低功耗應用設計，內置AI模型支持面部識別、手勢識別和物體檢測等功能，并且消耗極低的電能，適合電池供電的設備，主要用于物聯網設備、智能家庭、門禁系統和便攜設備。 Himax WiseEye系列采用低功耗設計，集成AI功能與高效率的圖像傳感技術，以及智能功率消耗管理技術。WiseEye系列包括WiseEye 2.0、WiseEye WE-I Plus兩個版本，其最顯著的優勢是能夠在極低功耗的情況下執行復雜的AI任務，這對于需要長期監控的IoT設備來說至關重要。WiseEye系列并支持實時AI推理，支持邊緣計算，能夠在設備本身進行AI推理，避免了數據傳輸延遲，適合需要實時響應的應用場景。WiseEye系列支持多種應用場景，并且具備靈活的硬件接口和開放的軟件環境，開發者可以根據具體需求進行調整和擴展。 隨著IoT和智能設備的持續普及，Himax WiseEye系列具備極大的市場潛力。隨著AI模型的進一步優化和硬件性能的提升，WiseEye系列將能夠在更廣泛的應用場景中提供實時、精確的AI推理和行為識別，提供高效的Edge AI解決方案，其靈活性和擴展性使其成為多功能IoT設備的重要組成部分。 請參考以下的連結以獲取更多關于Himax WiseEye系列的信息：Himax WiseEye系列 5. Sony IMX500系列 Sony IMX500是首款具有內建AI處理功能的CMOS圖像傳感器。它將AI處理單元直接嵌入圖像傳感器中，能夠在不依賴外部處理器或云服務的情況下，實時進行圖像分析和推理，從而大幅降低延遲并保護數據隱私，能夠實時進行物體識別和場景分析，適用于智慧攝像頭、零售監控、自動駕駛和智能城市應用，能夠減少數據傳輸，提升實時分析能力。 IMX500系列內部集成了Sony的DSP和NPU，專為執行AI推理和圖像處理任務而設計，這使得傳感器可以直接在設備內部進行物體檢測、識別、分類等任務，無需傳輸大規模數據到中央處理器或云，從而節省網絡帶寬并提升處理效率。 IMX500系列傳感器內建的AI處理單元能夠在本地完成實時推理，降低了對外部處理資源的依賴，并提高了數據安全性，因為圖像數據可以僅保留在本地。除了AI推理，IMX500系列仍保持了Sony傳統的高效圖像處理技術，能夠捕捉到高質量圖像，特別是在低光和高對比度度環境下也能保持出色的表現，并支持多種深度學習框架和AI模型，允許開發者針對具體應用進行模型優化，滿足不同場景的需求。 請參考以下的連結以獲取更多關于Sony IMX500系列的信息：SC1174 6. Useful Sensors的Person Sensor Useful Sensors的Person Sensor是一款專為個人識別和感知設計的小型、低功耗AI視覺傳感器。這款傳感器旨在實現輕量級的Edge AI計算，能夠檢測人臉、進行基本的面部識別和跟蹤，并且適合各類嵌入式系統和物聯網應用。Person Sensor具有高效、低功耗、隨插即用的優點，適合各種應用場景，如安防、自動化控制和智能設備，但由于其功能相對簡單，主要適合輕量級的AI視覺應用。 Person Sensor具備AI感知功能，能進行人臉檢測與面部識別，并能執行本地AI推理，具有實時反應能力，避免了將數據上傳到云進行處理的延遲和隱私風險，并內建AI模型，專為人臉檢測和識別優化，開發者無需進行復雜的模型訓練，便可以直接部署這些功能。 Person Sensor還具有低功耗、易于集成、隨插即用等特色，讓開發者無需進行復雜的配置或編程，便可立即開始使用AI驅動的人臉檢測和識別功能。不過，Person Sensor的功能較為基礎，專注于人臉檢測與基本的面部識別，無法處理更復雜的計算機視覺任務，且由于是簡化的視覺傳感器，其檢測距離和視野范圍有限，不適合大范圍的場景應用。 請參考以下的連結以獲取更多關于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視覺傳感器，適合開發者進行嵌入式機器視覺應用開發。配備了基于ARM Cortex-M7的微控制器，支持TensorFlow Lite等框架進行機器學習模型推理，常見于教育、物聯網、機器人和DIY項目，主要用于物體識別、顏色跟蹤、光學字符識別等基本視覺任務。 OpenMV Cam H7 Plus搭配的攝像頭模塊基于微控制器，結合了強大的圖像處理和深度學習能力，能夠在本地運行基本的機器視覺任務，這款攝像頭模塊搭載了480 MHz的STM32H743 ARM Cortex-M7微控制器，具備強大的計算能力，適合Edge AI應用。它支持運行復雜的機器學習模型，如卷積神經網絡（CNN），進行實時視覺處理任務。 OpenMV Cam H7 Plus結合了MicroPython支持與擴展接口，便于與其他傳感器、微控制器或設備進行集成，從而建構復雜的IoT應用系統。OpenMV Cam H7 Plus并提供了優秀的功能集，適合希望在低成本下開發機器視覺應用的開發者和教育者，具有強大的擴展性與實時AI計算能力，但其計算性能有限，分辨率與圖像質量較低，對于需要極高畫質的應用可能有所限制，盡管其計算能力有限，但對于需要運行基本AI任務的應用來說，這款模塊是一個出色的選擇。 請參考以下的連結以獲取更多關于OpenMV Cam H7 Plus的信息： SEN-16989 DFR0833 8. Nicia Vision Nicia Vision是一款專為嵌入式應用設計的高效AI視覺傳感器，旨在提供實時的物體檢測、分類和跟蹤等計算機視覺功能。該傳感器結合了先進的AI推理能力和低功耗特性，特別適合邊緣計算環境下的物聯網設備、智能家庭、自動化系統和工業應用。 Nicia Vision支持AI加速處理，內置AI推理引擎，可執行高效邊緣計算，進行實時物體檢測與跟蹤，以及深度學習支持，采用低功耗設計，適合IoT與邊緣設備等電池供電的物聯網設備，以及需要長期運行的智能設備，這使得它特別適用于智能家庭和其他嵌入式應用。 Nicia Vision支持本地化AI計算，具備低功耗與高效，支持多功能性等多種類型的視覺任務，從物體識別到場景分析，應用場景廣泛。不過其適用范圍有限，與更高端的AI平臺相比，Nicia Vision的處理能力有限，主要適用于輕量級的視覺任務，可能無法勝任更復雜的深度學習應用，且需要定制模型，需要開發者有一定的深度學習知識來設計和優化模型，對于初學者而言可能具有一定的學習曲線。 請參考以下的連結以獲取更多關于Nicia Vision的信息：ABX00051 傳感器融合可更高效率實現人工智能的數據分析和決策過程 傳感器融合（Sensor Fusion）指的是將來自多個不同類型傳感器的數據集成，從而提升感知的精度和可靠性。在人工智能的應用中，傳感器融合與AI技術的結合，實現了更高效的數據分析和決策過程。這種技術應用的關聯性和發展體現了多個領域的進步，從自動駕駛到智能城市，傳感器融合和AI正變得越來越不可分割。 傳感器融合可增強數據的準確性與穩定性，這是因為傳感器各自有其特定的優勢和局限性。例如，圖像傳感器在可見光充足的情況下能提供高精度的畫面，但在光線不足的條件下效果不佳；而雷達傳感器則可以穿透霧、雨等環境影響，因此將這些傳感器的數據融合可以補償單一傳感器的不足。AI算法可以處理和集成這些多來源的數據，從而提供更加可靠和準確的結果。 此外，傳感器融合可實現多維數據感知，因為不同類型傳感器能夠感知多維信息，例如：圖像傳感器提供可見光圖像，聲學傳感器提供聲音數據，紅外傳感器提供熱輻射信息。通過融合多個傳感器的數據，AI可以獲得更豐富的環境感知，并進行更精確的分析。例如在自動駕駛中，將攝像頭、雷達和LiDAR（激光雷達）的數據融合，可以幫助車輛在復雜環境中進行精確定位和避障。 傳感器融合也可提升決策與反應速度，AI通過傳感器融合獲取的多維數據，可以在短時間內進行綜合分析，提供更快的反應速度。例如，在醫療領域中，結合生物醫學傳感器（如心率、血氧、血壓）和環境傳感器的數據，AI可以對患者健康狀況進行快速評估并作出實時反應，進行早期預警。 另一方面，傳感器融合加上AI技術的進步，可以支持更多智能應用，如智能家庭、智能交通和智能城市。例如，將壓力與應力傳感器與圖像、環境傳感器的數據融合，可以自動識別物體形狀、大小和環境變化，從而提高智能機器人或自動化系統的應對能力。 傳感器融合對AI應用的發展有趨動的作用，可以加速自動駕駛、醫療與健康監測、智能城市與環境監控、工業4.0與智能制造、智能機器人的發展。不過，傳感器融合也面對著數據同步與處理復雜性、算法優化、低功耗設計等挑戰。未來，傳感器融合和AI的發展將使得設備具備更強的自主性和智能性，推動各行業的技術革新。隨著邊緣計算的興起，傳感器數據的本地處理與AI技術的結合將進一步提升實時分析能力，實現更多實時應用。 
結語 結合AI的傳感器技術發展迅速，這些傳感器不僅能收集數據，還能通過AI實現數據的實時處理、分析和預測，從而提升各行業的自動化和智能化水平。未來，隨著邊緣計算、5G網絡及AI算法的進一步進步，傳感器與AI的結合將在更多領域中發揮更大的作用。 傳感器融合與AI技術的結合是促進智能化應用的重要趨勢，通過將不同類型傳感器的數據融合，AI系統可以獲取更加準確和豐富的信息，進而做出更有效的決策。這一個技術在自動駕駛、醫療、智能城市、工業自動化等領域的應用前景廣闊，并將繼續推動智能科技的進步。 此外，您還可以參考我們另一篇針對人工智能和機器學習以及Edge AI的概念與應用的介紹，還有一篇關于嵌入式機器學習的應用特性與軟件開發環境的文章，以及Edge AI與機器學習的硬件類型與開發工具套件的介紹，可讓您更全面地了解人工智能應用的發展。您也可以到以下的DigiKey網頁來進一步了解與Edge AI相關的專業技術與解決方案： https://www.digikey.cn/zh/applic ... ai-machine-learning。 |
