思特威CIS+SoC方案评测：端侧视觉AI加速落地
邵科指出，端侧视觉AI的核心价值在于赋予设备实时感知环境与识别动态事件的能力，应用场景极为广泛。目前思特威的主攻方向集中在三大领域：智能安防、车载电子与智能手机。经过多年深耕，其出货量已稳居行业头部。然而，端侧视觉的应用远不止于此，已扩展至机器人、工业视觉、AR/VR等日常场景，几乎无处不在。 当前端侧视觉AI的落地仍面临多重挑战。痛点主要来自两方面：一是CIS成像性能的局限，二是CIS与后端SoC之间的适配协同问题。视觉系统并非仅靠CIS独立工作，还需主控及多种SoC协同。不同应用对算力需求差异巨大，SoC选型与适配稍有偏差，便会直接影响最终成像效果与系统稳定性。 针对上述痛点，思特威持续加码CIS性能升级。在高动态范围成像领域，车载与手机应用中采用自研SFCPixel®技术，单帧曝光即可获得优异成像效果。夜视成像方面，通过提升像素感光度与优化噪声控制，逐步改善弱光表现。此外，思特威还开发了多项贴近行业刚需的特色技术：车载所需的LED闪烁抑制、手机端的相位对焦、面向电池供电设备的低功耗快启技术——这些技术真正支撑了AI应用在多场景下的规模化落地。 具体到融合方案，思特威面向车载与工业视觉推出了多款CIS+端侧SoC整合方案。车载领域覆盖完整：前视、后视、舱内监测（DMS/OMS）、电子后视镜（CMS/E-Mirror）以及哨兵模式等。所有方案均可在端侧完成图像增强，并为后端处理器预先提供高质量的预处理图像数据。
以思特威已实现大规模量产的舱内OMS方案为例，极具代表性。随着智能驾驶演进，座舱内不仅需要DMS监测驾驶员状态，OMS的重要性也日益凸显。该方案需同时输出高质量视频图像用于交互娱乐，并通过近红外成像完成舱内识别与感知。思特威将一颗500万像素RGB-IR图像传感器与轻量级SoC集成于模组端，同时输出RGB与IR信号，再经ISP技术进行图像增强。 另一个实用场景是哨兵模式。目前越来越多新能源车型搭载此功能，既提升用户体验，也强化车辆安全性。思特威基于CIS与轻量级SoC，实现全天候、低功耗的哨兵模式。传感器以低功耗、低帧率持续输出，模组端通过轻量级算法逐帧检测。一旦识别异常，系统唤醒后端域控制器，并将预存异常图像数据传送处理。非车载领域，思特威聚焦单目与双目模组端侧的智能感知，可应用于智能硬件、智能家居、工业检测等需要图像增强的场景。 从技术演进视角看，思特威对端侧视觉AI的未来已有明确路径规划。邵科表示，CIS技术将持续迭代，视觉能力需与更多AI功能深度融合。未来两大方向：一是AI Sensor——通过3D集成将CIS与SoC合于单芯片，在芯片内部实现高质量ISP核心功能并支持AI加速；二是AI SoC——持续研发高性能近存计算，采用NPU+ASIC异构一体化，实现多传感器融合，同时探索将大模型部署至端侧的可能性。 邵科总结：思特威始终以图像传感器与视觉技术为根基，持续深化与AI的融合，覆盖数据采集、处理、传输到最终感知的全链条，构建起“3+AI”战略格局。