神經擬態視覺（Neuromorphic vision）傳感器是一種基于仿生學原理的攝像頭，它可以捕捉到一個場景中的關鍵信息，降低數據冗余和延遲。這種基于事件驅動的傳感器使自主化更接近現實，已經在高速視覺應用中找到用武之地，如工業自動化、消費電子和自動駕駛汽車等領域。

“為什么說基于事件驅動的視覺傳感器是神經擬態的呢？”Yole Développement（位于法國里昂）首席分析師Pierre Cambou表示。“由于每個像素都是一個神經元，因而將AI引入像素處理是有道理的。”

沉寂多年的神經擬態視覺傳感器行業在最近幾個月開始卷土重來。去年11月，三星為其面向移動設備和平板應用的動態視覺傳感器（DVS）技術提交了商標申請。 Cambou認為：“這有點出乎意料，因為三星開發DVS技術主要是針對汽車高級駕駛輔助系統的。”

去年12月，索尼不動聲色地收購了總部位于蘇黎世的Insightness公司，該公司的視覺傳感器可以在毫秒級別內進行運動檢測，即使傳感器本身在移動的場景下也可以檢測。今年2月，位于巴黎的Prophesee公司在籌集了額外的2800萬美元后，在國際固態電路會議（ISSCC）上宣布與索尼公司共同開發新型一種傳感器，即基于事件驅動的堆疊式視覺傳感器。

神經擬態感應源起于“硅視網膜”的發展，它模仿人類視網膜，最初由蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）和神經信息學研究所的Misha Mahowald于1991年提出。Mahowald解釋說，“這種硅視網膜從圖像中減去平均強度水平并僅報告時空變化，從而可以節省帶寬。”這一靈感啟發了動態視覺傳感器（DVS）的概念，并驅使近年來無數的初創公司參與其中。瑞士的iniVation公司就是其中的一員。

位于蘇黎世的iniVation公司由事件驅動視覺領域的先行者于2015年創立，現已開發出一個動態視覺平臺，集成了高性能機器視覺系統的硬件與軟件。其神經擬態DVS芯片（型號為DAVIS346）模仿人類視網膜的特征，只有當局部像素級別的變化發生時才有數據傳輸，從而實現微秒級時間精度的事件流，這相當于傳統的視覺傳感器，但數據量卻少得多。該公司聲稱，由于采用了本地處理的理念，該芯片大大降低了功耗（最高降低90%）、數據存儲和算力要求，同時還提高了傳感器的動態范圍（超過120 dB）。

iniVation已經建立了一個有300多家客戶的網絡，與賓夕法尼亞大學、蘇黎世大學和美國國防高級研究計劃局的研究人員在IBM TrueNorth類腦芯片上展開了合作。這項研究致力于實現無人機自主飛行。而歐盟的一項計劃則著重于可持續發展的智慧城市項目。

構想智能工廠

與此同時，工廠里也正在進行一場無聲的革命。自主與自動化攜手并進，而機器視覺正是制造業自動化不斷發展背后的支撐力量。與簡單的傳感器不同，機器視覺傳感器會生成大量數據，以識別有缺陷的系統、了解其缺陷并進行快速干預。其結果是成本節省和生產率提升。

iniVation聲稱，其動態視覺平臺非常適合工業視覺，它可進行高速3D基礎架構掃描，用于預測性維護、高速生產檢查、顆粒檢測，以及熒光成像和人體運動分析的顯微鏡。換句話說，它可以高速、高精度和高一致性地執行平常或復雜的重復性任務。

iniVation的CEO Kynan Eng在接受采訪時表示：“我們花了不少時間才制定出一個合適的策略。”當其它公司都致力于高速計數時，Eng卻認為“高速計數對象并不是很難”，因為傳統相機可以達到每秒“捕捉一千幀甚至更多”。如果一個應用不需要立即響應，那“使用我們的傳感器將毫無意義。”

至關重要的是延遲，而不是數據吞吐量，“我們的傳感器具有快速的響應時間”。例如，“如果您有一個機器人需要不斷移動地完成某項任務，那它就必須實時調整其路線。調整得越快，就可以移動得越快，并越快檢測到自己的錯誤。”

“我認為工業視覺是風險相對較低、但市場規模較小的市場，”Eng說道。因此，風投機構對此興趣不高。但iniVation看到了有機增長的潛力，并從規模經濟的角度來思考。通過2019年與三星建立的合作伙伴關系，iniVation已經從制造和銷售芯片轉向為機器視覺行業提供攝像頭。 Yole分析師Cambou指出，“你可以賣100美元的芯片，也可以將芯片封裝在攝像頭中，賣1，000美元的攝像頭。”

通過往系統方向發展，iniVation正在提升其價值鏈的地位。

“我們意識到，做一家芯片公司對我們沒有任何意義，”Eng說。“我們可以籌集到十億美元的資金，但仍然不夠自己開發芯片的開支。有人想知道，為什么我們的攝像頭很貴，怎么才能讓它更便宜？”通過與三星的合作，我們“解決了這個問題。”

不斷提高的質量要求，加速了食品、包裝、消費電子、航空航天和汽車行業中的機器視覺發展。Eng說，iniVation’s的目標是進入更大規模的市場。