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索尼推出全球首款AI圖像傳感器,1200萬像素,支持4K 60F
責編:李曉燕 發(fā)布時間:2020-05-21 14:00:56 瀏覽次數(shù):

  索尼近日宣布即將推出兩款 AI 圖像傳感器,代號 IMX500 和 IMX501,號稱具備智能視覺的 “全球首款 AI 圖像傳感器”。其中 IMX500 是無封裝版,IMX501 是封裝版,沒有其他性能差異。
       AI 圖像傳感器兼具運算能力和內(nèi)存,能夠在沒有額外硬件輔助的情況下執(zhí)行機器學習驅(qū)動的計算機視覺任務,使得很多依賴機器學習算法的圖像處理技術(shù)能夠在本地運行,衍生出更簡化、高效和安全的解決方案。
       索尼業(yè)務與創(chuàng)新副總裁馬克•漢森(Mark Hanson)認為,相比將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端的解決方案,IMX500 的應用潛力巨大,成本效益更高,尤其是在未來的邊緣計算領(lǐng)域。它支持 1200 萬像素圖像,以每秒 60 幀的速度捕獲 4K 視頻,或者不捕獲任何圖像,僅提供所見內(nèi)容的元數(shù)據(jù)。
       官方預計首批搭載該傳感器的產(chǎn)品最早將于 2021 第一季度上市,目前已有早期商業(yè)客戶拿到了測試樣品,IMX500 售價約 93 美元,IMX501 售價約 186 美元。
 

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圖|IMX500(?。┖?IMX501(大)(來源:索尼)

 

  不過,第一代 AI 圖像傳感器可能不會出現(xiàn)在智能手機或平板電腦等消費者產(chǎn)品中。索尼的首批目標是零售商和工業(yè)客戶,比如亞馬遜 Go 無人商店,其他應用場景包括訪客統(tǒng)計、交通狀況和人流量熱圖繪制等。
       以亞馬遜無人商店為例,每家商店中都裝有上百個 AI 技術(shù)加持的攝像頭,用來追蹤顧客的行動軌跡,捕捉他們在貨架上的購買行為,最終創(chuàng)建購物清單完成結(jié)賬。有數(shù)據(jù)分析顯示,對運算能力和數(shù)據(jù)處理的高要求推高了硬件成本,并減緩了 Go 商店的推廣速度。
       漢森指出,“建造這種商店需要上百個攝像頭,每天要生成和處理 PB 級別的數(shù)據(jù)(1PB 等于 100 萬 GB),如果我們可以把運算能力縮小并放在每一塊芯片上,就可以實現(xiàn)更多有趣的事情。”
       除了節(jié)省成本,具備本地運算能力的 AI 芯片還可以提供更好的隱私保護環(huán)境。將 AI 技術(shù)與圖像傳感器結(jié)合起來后,針對目標對象的檢測和識別都可以在設(shè)備上完成,無需將數(shù)據(jù)發(fā)回云端分析,只需要傳回元數(shù)據(jù)即可,減少敏感信息被盜取和劫持的風險。

 

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圖 | IMX500 和 IMX501 的詳細參數(shù)(來源:索尼)

 

  索尼表示,在執(zhí)行圖像處理任務時,IMX500 的運行速度也比其他 AI 攝像頭快得多。它能夠在 3.1 毫秒將標準圖像識別算法 MobileNet V1 應用于單個視頻幀。
       相比之下,谷歌 Clips 相機和大疆精靈 4 無人機所使用的 Movidius 計算機視覺芯片(2016 年被英特爾收購),可能需要數(shù)百毫秒以上的處理時間,相差 30 多倍。
       這一點在工業(yè)自動化協(xié)作機器人上至關(guān)重要。它們通常會在車間與工人搭配合作,出于安全因素考慮,驅(qū)動它們的計算機視覺芯片需要具備快速檢測人類目標的能力。這樣可以在發(fā)生意外時快速停止工作,避免誤傷。
       目前第一代 IMX500 還存在一定的局限性,只能運行比較基礎(chǔ)的機器學習算法,還不具備處理復雜任務的能力。
       面對日益增加的自動駕駛等需求,索尼希望未來將 IMX500 打造成一個簡單的單應用設(shè)備,即專門應對復雜和多樣化任務的專用AI硬件,具備處理和分析更復雜任務的能力,而不僅局限于運行基礎(chǔ)算法。
       索尼首席執(zhí)行官吉田憲一郎明確表示,新產(chǎn)品符合公司的長期目標,即擴大其傳感解決方案的種類并追求更多樣化的經(jīng)常性收入。
       目前在圖像處理領(lǐng)域,索尼擁有巨大的影響力,市場份額超過 60%,去年傳感器出貨量約為 16 億枚。因此索尼認為,一旦技術(shù)完成多次迭代走向成熟,龐大的占有量足以幫助其大規(guī)模推廣 AI 圖像傳感器,打入消費者市場。
                                                                                                                                      (來源:DeepTech深科技)

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