发布时间：
2026-02-06 07:51:50
浏览量：3
随着人工智能、机器人技术与物联网的深度融合，视觉传感技术已成为智能制造、自动驾驶和具身智能机器人等领域的核心驱动力。尽管传统视觉传感器在消费电子和工业自动化领域占据主导地位，但其帧式成像模式在高速动态场景下逐渐暴露出数据冗余高、功耗高等局限性，动态响应范围也难以满足复杂光照条件下的精准感知需求。在此背景下，基于事件的动态视觉传感器（Dynamic Vision Sensor，简称DVS）应运而生。DVS通过模拟人眼视网膜的神经拟态视觉特性，采取事件流形式输出数据，凭借自身微秒级延迟、低功耗和高动态范围等优势，成为行业技术迭代的重要方向。视觉传感技术经历了三次范式跃迁。从早期的CCD（电荷耦合器件）图像传感器开启数字成像道路，到20世纪90年代CMOS图像传感器的广泛应用，直至当下仿生视觉传感器实现突破式创新，每一次标志性技术节点的突破都给行业带来了新的机遇与挑战。首轮革命始于20世纪60年代。CCD图像传感器通过光电效应，首次实现了光信号到电信号的精准转换。凭借其高灵敏度和低噪声的特性，CCD图像传感器在70—80年代垄断了医疗影像、天文观测等领域。在这个时期，日本企业凭借其精密半导体工艺，在全球市场占据主导地位。第二次革命则在20世纪90年代由CMOS技术引爆。CMOS技术采用像素级集成放大电路的设计，大幅降低了传感器的成本与功耗。尽管在发展初期，CMOS在画质上不及成熟的CCD图像传感器，但其凭借良好的可量产性迅速主导了消费电子市场。此后，随着堆叠式工艺与背照式技术的突破，中美企业逐步打破日本企业的垄断，支撑起手机多摄、车载视觉等千亿美元级应用生态的繁荣。
