隨著人工智能時代的來臨，相應的芯片產品和行業也產生了相應的新方向。

        在人工智能的各個分支中，機器視覺無疑是應用最廣泛的方向，它支撐著諸如人臉檢測、工業異常檢測、手勢識別等諸多重要的應用。顧名思義，機器視覺是使用機器學習/人工智能的方法來分析視覺信號，并且通過人工智能直接產生分析結果。因此，機器視覺天然就需要一個圖像傳感器來作為輸入信號，而隨著機器視覺和人工智能的逐漸發展，機器視覺與圖像傳感器芯片的結合成為“智能圖像傳感器”也是順應了技術發展的脈絡。如果我們進一步分析智能圖像傳感器，我們認為又可以分為兩類。

1. 第一類是圖像傳感器與人工智能計算相結合，即圖像傳感器模組除了可以輸出圖像之外，還可以直接輸出人工智能算法計算的結果。這樣的智能圖像傳感器我們可以稱之外“人工智能賦能的圖像傳感器”，它們往往能做到非常低功耗的人工智能分析，因此在物聯網和可穿戴式智能設備中有重要應用。
2. 另一類智能圖像傳感器則是為人工智能應用專門設計的圖像傳感器，其輸出的內容和方式往往與傳統的圖像傳感器有區別。這類智能圖像傳感器可以稱之為“為人工智能賦能的圖像傳感器”。這類圖像傳感器中的一種重要圖像傳感器是事件驅動傳感器，它突破了傳統圖像傳感器固定幀率的特性，從而可以為一些重要的工業和智能車應用提供支撐。

        當然，我們也可以預期會出現同時結合上述兩類特性的智能圖像傳感器，為各類人工智能應用提供硬件支持。目前，Sony是在智能圖像傳感器領域布局最多的巨頭，同時我們也看到了一些初創公司在這個方向持續地探索新的技術和應用。

一、人工智能賦能的圖像傳感器

        如前所述，圖像傳感器為機器視覺這一最重要的機器視覺應用提供輸入信號。在傳統的機器視覺芯片解決方案中，圖像傳感和人工智能算法的運行在不同的硬