對于任何成功的技術，進化過程都是相同的：成本降低、性能提高以及創新化合物的能力。在 MistyWest，我們相信手機、電動汽車和 5G 的進步將引發嵌入式視覺的革命。未來 10 年，嵌入式系統將使用 10 倍的功耗來完成 10 倍的計算，而電池容量可能會增加 3 倍。專用深度學習處理器的開發也將是一個重要因素。 NB-IoT（5G 的一部分）等新的無線技術可能會以類似的因素降低成本和功耗。 Etacompute 是這場革命的早期例子，它是一種電池壽命為一年的相機系統，以及自動跟蹤足球以跟隨動作的 Veo 運動相機。下面的文章將介紹技術、新應用和新穎的、市場領先的解決方案的當前趨勢。

技術趨勢

電池的進步正在推動許多行業的可能性前沿

目前，許多嵌入式視覺應用無法依靠電池供電，這會導致部署這些系統時產生額外費用和限制。對電動汽車、手機、平板電腦和可再生能源的需求大幅增長，這迫使制造商開發能夠儲存更多電力且生產成本更低的電池。據彭博社報道，在過去

10 年中，某些化學物質的電池能量密度幾乎增加了兩倍。生產汽車電池組的成本在同一時間框架內下降了近 10 倍。

在手機中，這些改進并沒有顯著提高電池性能，因為手機制造商已決定提高性能而不是電池壽命。對于嵌入式視覺，這些性能提升將用于解鎖新應用。想象一下，如果你能以

20 美元的價格購買一個行車記錄儀，它可以在沒有電纜的情況下運行一年，并且只通過蜂窩連接將相關事件發送到云端。完成后，您可以將其放入專門的電子垃圾回收箱中進行回收。

嵌入式計算機正變得更加高效和強大

嵌入式計算機正在成為我們日常生活中使用的幾乎所有技術的重要組成部分。 冰箱門上的智能觸摸屏集成了來自社交媒體和本地新聞網絡的信息，是嵌入式計算機的一個很好的例子。

在過去的十年中，我們看到手機、平板電腦以及它們所依賴的 ARM 微控制器迅速改進。 嵌入式計算機從這一趨勢中受益匪淺。 RaspberryPi 4（2019 年發布）在浮點計算方面明顯優于 RaspberryPi 3（2016 年發布），功耗僅略有增加。

資料來源: Raspberry Pi

未來 10 年，深度學習處理器、神經處理單元和其他專業計算解決方案將導致嵌入式計算機系統的性能和功率效率呈指數級增長。將來，許多應用程序可能能夠在本地運行而不受資源限制。應用程序的位置將更多地取決于安全性、隱私和通信成本等因素。

無線連接的成本正在下降

低功耗無線領域有 3 個主要競爭對手：遠程廣域網 (LoRaWAN)、LTE CAT M 和窄帶物聯網 (NB-IoT)。

LoRaWAN。遠程廣域網 (LoRaWAN) 為各種企業和行業開辟了可能性。例如，亞馬遜進一步涉足物聯網領域，最近推出了其最新的人行道產品 Amazon Bridge Pro。該設備利用使用 LoRA 協議的室內天線，允許數百個兼容設備連接到 5 英里以外。

Amazon Bridge Pro 可用于連接公園、城市、農場和農業環境中的陽光檢測器、濕度檢測器，甚至空氣質量傳感器等設備，提供 24/7 實時數據。

LTE CAT M。LTE CAT M 是一種低功耗廣域 (LPWA)，專為通過 LTE 蜂窩技術實現機器對機器通信而設計。與以前的 LTE CAT 版本相比，它使用的帶寬顯著減少，同時允許大規模下載和上傳數據速度，并且功耗更低。這可以將電池壽命延長至長達 10 年，還可以將電力成本降低 20-25%。

LTE CAT M 在現有的 LTE 蜂窩網絡上運行，提供與大多數手機計劃提供商相同的網絡覆蓋范圍。由于不需要自己的頻率，LTE CAT M 可以被包括芯片組和模塊制造商在內的任何主要移動設備支持，并在移動應用程序中使用，同時受益于移動網絡上可用的當前安全和隱私功能。

NB-IOT。窄帶物聯網 (NB-IoT) 是一種低功耗廣域網 (LPWAN) 無線電技術標準，使用未使用的頻譜或保護頻帶運行。其高容量和可靠性、低延遲、在大范圍內運行的能力以及降低的電力需求有助于使用物聯網應用程序對組織進行數字化轉型。下一代 NB-IoT NB2 將具有與 LoRaWAN 相似的性能，具有更高的數據速率，并成為 5G 標準的一部分。

以下是迄今為止這些蜂窩技術在全世界的部署情況。

嵌入式視覺的領導者

Etacompute

設計了在微瓦范圍內運行的智能視覺傳感器。它們的低分辨率和低幀速率使它們能夠直接與微控制器對話（而不是與更復雜、更強大的微處理器對話）。這使他們能夠處理以前不可能的應用程序。他們制造了 Talia，這是一種電池供電的人數統計傳感器，電池壽命為三年，可通過低功耗藍牙進行通信。

Veo 運動相機

Veo 提供電池供電的運動相機，讓您無需攝影師即可錄制足球比賽。他們有 2x 4k 相機和魚眼鏡頭，允許系統捕捉整個音高。他們開發了一種算法來自動檢測球并根據比賽創建一個完全編輯的視頻。

用于料位監控的智能相機

不幸的是，并非我們看到或從事的所有物聯網項目都屬于公共領域。我們現在見過幾次的一個應用是智能相機系統，用于測量前端垃圾箱（由叉形自卸卡車拾取的垃圾箱）中的填充水平。這些傳感器由電池供電，并在檢測到運動時拍攝垃圾箱的圖像。這些圖像通過

LTE CAT M 發送并在云端進行分析。當垃圾箱達到一定水平時，就會派出垃圾車。這減少了行程的數量，并避免了由于調度而需要清空部分已滿或空的垃圾箱。

額外好處——基于事件的視覺傳感器

計算機視覺傳感器本身也取得了重大進展。索尼和其他團隊的靈感來源于人眼如何創造一種基于事件的視覺傳感器，這種傳感器可以在不放棄動態范圍或需要特殊照明條件的情況下以高時空分辨率看到運動。這是一段關于它如何工作的視頻，這是一個正在討論的傳感器。

結語

了解連接和嵌入式視覺不斷變化的趨勢，然后將其集成到您的業務中是一項挑戰。第一步是了解不斷變化的趨勢、新的創新和嵌入式視覺解決方案，并了解新技術如何幫助簡化日常流程。