感測器讓人工智慧感知這個世界

人工智慧（AI）和感測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、智慧城市以及工業4.0等領域。感測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，而人工智慧則用來分析和處理這些數據，從而做出智慧決策或自動反應。

此外，Edge AI結合感測器的應用技術正快速發展，推動多個領域的創新與進步。像是智慧監測與預測維護應用、智慧城市中的邊緣運算、自動駕駛與ADAS系統、智慧醫療裝置、智慧農業、Edge AI加速器與嵌入式平台等，Edge AI與感測器的結合正在推動自動化、智慧化的發展，從工業到智慧城市、醫療、農業等各個領域都顯示出廣泛的應用潛力。隨著硬體和AI演算法的不斷進步，這些應用將變得更加智慧、高效率。

另一方面，感測器協助人工智慧感知現實世界的數據，結合人工智慧的應用，感測器種類非常多樣，不同類型的感測器提供不同的實體數據，而AI則能根據這些數據進行分析、學習和決策。可與Edge AI結合的常見感測器類型包括影像感測器、雷達感測器、聲學感測器、慣性感測器、壓力與應力感測器、環境感測器、生物醫學感測器、光學雷達、紅外線感測器等，搭配感測器融合與AI技術，可實現更高效率的數據分析和決策過程。

視覺感測器協助機器學習看見這個世界

具有機器學習功能的視覺感測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、智慧城市、醫療等方面。此類感測器內建AI與機器學習能力，這些感測器內嵌機器學習模型，可以進行本地數據處理與推理。透過在邊緣端實現機器學習，感測器能夠即時進行影像分類、物體識別、行為監控等任務，而不需要將大量數據發送到雲端。

許多視覺感測器內置硬體加速器，如DSP（數位訊號處理器）、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，並降低能耗。某些高階視覺感測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，感測器可以持續學習新類型的缺陷特徵，最佳化產品檢測效果。

具有機器學習功能的視覺感測器廣泛應用於工業檢測與自動化、智慧城市與安防監控、智慧零售、醫療應用、自動駕駛與ADAS系統等領域，透過Edge AI與視覺感測器的深度結合，未來具有機器學習功能的視覺感測器將更加依賴Edge AI技術，減少對雲端運算的依賴，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，感測器將能夠自動進行數據標註與模型調整，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感測器正廣泛應用於各種智慧應用場景，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視覺感測器具有嵌入式機器學習和邊緣運算能力

市面上常見的AI視覺感測器具有嵌入式機器學習和邊緣運算能力，廣泛應用於各種領域。以下是幾款常見的AI視覺感測器：

1. NVIDIA Jetson系列

NVIDIA Jetson系列板卡整合了GPU（圖形處理單元）和AI加速器，支持強大的機器學習運算能力。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、智慧城市、機器人、無人機和Edge AI運算等場景。搭配攝影機，Jetson可以用於物體檢測、行人識別和行為分析等任務。

NVIDIA Jetson系列具有高效率的推理性能，其GPU和Tensor核心為AI視覺感測器提供了強大的運算能力，適合運行高效率的視覺處理任務。結合Edge AI運算平台支援即時處理來自多個攝影機和感測器的數據，減少延遲和對雲端的依賴，適合需要低延遲、高精度運算的應用。

NVIDIA Jetson系列具有豐富的開發生態，提供JetPack SDK，包含了深度學習、電腦視覺、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系列的平台適合多種AI視覺應用場景，從簡單的物體檢測到複雜的多個攝影機分析，具有強大的運算能力與靈活性。

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2. Intel RealSense D400系列

Intel RealSense D400系列是一系列帶有深度感測功能的視覺感測器，結合機器學習技術，能夠即時處理深度影像數據。D415、D435、D455等型號配有紅外線攝影機和立體視覺技術，支持3D深度檢測，主要應用於機器人導航、工業自動化、虛擬實境、物體追蹤和人體姿勢分析等場景，它們能夠即時進行3D重建和深度感知。

Intel RealSense D400系列基於雙目立體視覺技術，利用兩個攝影機進行三角測量來生成高精度的深度圖。這種技術使得感測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處理晶片，專門用於即時計算深度數據。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。這些感測器設計時考慮到了嵌入式應用和Edge AI應用，具有低功率消耗特性，適合長時間運行。

Intel RealSense D400系列在深度感測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，這些深度感測器將能夠在邊緣端運行更複雜的AI模型，進一步提升其即時感知與分析能力。

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相機模組產品
視訊處理產品

3. Luxonis OAK-D系列

Luxonis OAK-D系列是基於Myriad X VPU（視覺處理單元）的AI相機，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影機，並內置AI加速器，可以進行物體檢測、追蹤等任務，適合用於自主導航、工業機械人、智慧監控等場景，提供即時3D深度感知和AI推理功能，這些功能使其能夠應對各種複雜的視覺任務，並支持邊緣端的即時運算和應用。

Luxonis OAK-D系列整合了電腦視覺和深度感測技術，專為嵌入式應用場景設計。OAK-D系列強調在邊緣運行高效率的AI推理，能夠在攝影機內部即時處理影像數據，整合了AI加速器、立體視覺和深度感測、RGB攝影機，並具有開源支持，可提供基於OpenCV和DepthAI工具，為開發者提供了靈活的程式撰寫環境，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，可執行即時AI推理、3D深度感知與環境感知、邊緣計算，Luxonis OAK-D系列憑藉其內置的AI加速器、先進的深度感知技術以及開放式的開發平台，成為許多嵌入式AI應用的理想選擇。

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Luxonis OAK-D系列
SEN-19040

4. Himax WiseEye系列

Himax WiseEye系列的AI視覺感測器專為低功率消耗應用設計，內置AI模型支持面部識別、手勢識別和物體檢測等功能，並且消耗極低的電能，適合電池供電的裝置，主要用於物聯網裝置、智慧家庭、門禁系統和可攜式裝置。

Himax WiseEye系列採用低功率消耗設計，整合AI功能與高效率的影像感測技術，以及智慧功率消耗管理技術。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率消耗的情況下執行複雜的AI任務，這對於需要長期監控的IoT裝置來說至關重要。WiseEye系列並支持即時AI推理，支持邊緣運算，能夠在裝置本身進行AI推理，避免了數據傳輸延遲，適合需要即時響應的應用場景。WiseEye系列支持多種應用場景，並且具備靈活的硬體介面和開放的軟體環境，開發者可以根據具體需求進行調整和擴展。

隨著IoT和智慧裝置的持續普及，Himax WiseEye系列具備極大的市場潛力。隨著AI模型的進一步最佳化和硬體性能的提升，WiseEye系列將能夠在更廣泛的應用場景中提供即時、精確的AI推理和行為識別，提供高效率的Edge AI解決方案，其靈活性和擴展性使其成為多功能IoT裝置的重要組成部分。

請參考以下的連結以獲取更多關於Himax WiseEye系列的資訊：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影像感測器。它將AI處理單元直接嵌入影像感測器中，能夠在不依賴外部處理器或雲端服務的情況下，即時進行影像分析和推理，從而大幅降低延遲並保護數據隱私，能夠即時進行物體識別和場景分析，適用於智慧攝影機、零售監控、自動駕駛和智慧城市應用，能夠減少數據傳輸，提升即時分析能力。

IMX500系列內部整合了Sony的DSP和NPU，專為執行AI推理和影像處理任務而設計，這使得感測器可以直接在裝置內部進行物體檢測、識別、分類等任務，無需傳輸大規模數據到中央處理器或雲端，從而節省網路頻寬並提升處理效率。

IMX500系列感測器內建的AI處理單元能夠在本地完成即時推理，降低了對外部處理資源的依賴，並提高了數據安全性，因為影像數據可以僅保留在本地。除了AI推理，IMX500系列仍保持了Sony傳統的高效率影像處理技術，能夠捕捉到高品質影像，特別是在低光和高對比度環境下也能保持出色的表現，並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最佳化，滿足不同場景的需求。

請參考以下的連結以獲取更多關於Sony IMX500系列的資訊：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、低功率消耗AI視覺感測器。這款感測器旨在實現輕量級的Edge AI運算，能夠檢測人臉、進行基本的面部識別和追蹤，並且適合各類嵌入式系統和物聯網應用。Person Sensor具有高效率、低功率消耗、即插即用的優點，適合各種應用場景，如安防、自動化控制和智慧裝置，但由於其功能相對簡單，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，並能執行本地AI推理，具有即時反應能力，避免了將數據上傳到雲端進行處理的延遲和隱私風險，並內建AI模型，專為人臉檢測和識別最佳化，開發者無需進行複雜的模型訓練，便可以直接部署這些功能。

Person Sensor還具有低功率消耗、易於整合、即插即用等特色，讓開發者無需進行複雜的配置或程式設定，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，專注於人臉檢測與基本的面部識別，無法處理更複雜的電腦視覺任務，且由於是簡化的視覺感測器，其檢測距離和視野範圍有限，不適合大範圍的場景應用。

7. OpenMV Cam H7 Plus

OpenMV Cam H7 Plus是一款低成本的AI視覺感測器，適合開發者進行嵌入式機器視覺應用開發。配備了基於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，常見於教育、物聯網、機器人和DIY項目，主要用於物體識別、顏色追?、光學字符識別等基本視覺任務。

OpenMV Cam H7 Plus搭配的攝影機模組基於微控制器，結合了強大的影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，這款攝影機模組搭載了480 MHz的STM32H743 ARM Cortex-M7微控制器，具備強大的運算能力，適合Edge AI應用。它支持運行複雜的機器學習模型，如卷積神經網絡（CNN），進行即時視覺處理任務。

OpenMV Cam H7 Plus結合了MicroPython支持與擴展介面，便於與其他感測器、微控制器或裝置進行整合，從而建構複雜的IoT應用系統。OpenMV Cam H7 Plus並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即時AI運算能力，但其運算性能有限，解析度與影像品質較低，對於需要極高畫質的應用可能有所限制，儘管其運算能力有限，但對於需要運行基本AI任務的應用來說，這款模組是一個出色的選擇。

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SEN-16989
DFR0833

8. Nicla Vision

Nicla Vision是一款專為嵌入式應用設計的高效率AI視覺感測器，旨在提供即時的物體檢測、分類和追蹤等電腦視覺功能。該感測器結合了先進的AI推理能力和低功率消耗特性，特別適合邊緣運算環境下的物聯網裝置、智慧家庭、自動化系統和工業應用。

Nicla Vision支持AI加速處理，內置AI推理引擎，可執行高效率邊緣運算，進行即時物體檢測與追蹤，以及深度學習支持，採用低功率消耗設計，適合IoT與邊緣裝置等電池供電的物聯網裝置，以及需要長期運行的智慧裝置，這使得它特別適用於智慧家庭和其他嵌入式應用。

Nicla Vision支持本地化AI運算，具備低功率消耗與高效能，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。不過其適用範圍有限，與更高階的AI平台相比，Nicla Vision的處理能力有限，主要適用於輕量級的視覺任務，可能無法勝任更複雜的深度學習應用，且需要訂製模型，需要開發者有一定的深度學習知識來設計和最佳化模型，對於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於Nicla Vision的資訊：ABX00051

感測器融合可更高效率實現人工智慧的數據分析和決策過程

感測器融合（Sensor Fusion）指的是將來自多個不同類型感測器的數據整合，從而提升感知的精度和可靠性。在人工智慧的應用中，感測器融合與AI技術的結合，實現了更高效率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，從自動駕駛到智慧城市，感測器融合和AI正變得越來越不可分割。

感測器融合可增強數據的準確性與穩定性，這是因為感測器各自有其特定的優勢和局限性。例如，影像感測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；而雷達感測器則可以穿透霧、雨等環境影響，因此將這些感測器的數據融合可以補償單一感測器的不足。AI演算法可以處理和整合這些多來源的數據，從而提供更加可靠和準確的結果。

此外，感測器融合可實現多維數據感知，因為不同類型感測器能夠感知多維訊息，例如：影像感測器提供可見光影像，聲學感測器提供聲音數據，紅外線感測器提供熱輻射訊息。透過融合多個感測器的數據，AI可以獲得更豐富的環境感知，並進行更精確的分析。例如在自動駕駛中，將攝影機、雷達和LiDAR（光學雷達）的數據融合，可以幫助車輛在複雜環境中進行精確定位和避障。

感測器融合也可提升決策與反應速度，AI透過感測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，結合生物醫學感測器（如心率、血氧、血壓）和環境感測器的數據，AI可以對患者健康狀況進行快速評估並作出即時反應，進行早期預警。

另一方面，感測器融合加上AI技術的進步，可以支持更多智慧應用，如智慧家庭、智慧交通和智慧城市。例如，將壓力與應力感測器與影像、環境感測器的數據融合，可以自動識別物體形狀、大小和環境變化，從而提高智慧機器人或自動化系統的應對能力。

感測器融合對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、智慧城市與環境監控、工業4.0與智慧製造、智慧機器人的發展。不過，感測器融合也面對著數據同步與處理複雜性、演算法最佳化、低功率消耗設計等挑戰。未來，感測器融合和AI的發展將使得裝置具備更強的自主性和智慧性，推動各行業的技術革新。隨著邊緣計算的興起，感測器數據的本地處理與AI技術的結合將進一步提升即時分析能力，實現更多即時應用。

結語

結合AI的感測器技術發展迅速，這些感測器不僅能收集數據，還能透過AI實現數據的即時處理、分析和預測，從而提升各行業的自動化和智慧化水平。未來，隨著邊緣運算、5G網路及AI演算法的進一步進步，感測器與AI的結合將在更多領域中發揮更大的作用。

感測器融合與AI技術的結合是促進智慧化應用的重要趨勢，透過將不同類型感測器的數據融合，AI系統可以獲取更加準確和豐富的訊息，進而做出更有效的決策。這一個技術在自動駕駛、醫療、智慧城市、工業自動化等領域的應用前景廣闊，並將繼續推動智慧科技的進步。

此外，您還可以參考我們另一篇針對人工智慧和機器學習以及Edge AI的概念與應用的介紹，還有一篇關於嵌入式機器學習的應用特性與軟體開發環境的文章，以及Edge AI與機器學習的硬體類型與開發套件的介紹，可讓您更全面地了解人工智慧應用的發展。您也可以到DigiKey網頁進一步了解與Edge AI相關的專業技術與解決方案。

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