传感器是智能市场快速攀升 关键
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零 年传感器 收入分为 亿美元 激光雷达, 零零零万美元 雷达, . 亿美元 相机, . 亿美元 IMU和 零零零万美元 GNSS设备。不同 传感器模式之间 分歧在未来 年可能不会保持不变。
D相机和 D感测， D相机或更 般 D感测技术允许场景中深度计算和场景 D地图 构建。这项技术已经存在 段时间了,在微软 Kinect等游戏设备中已经普遍应用,新近在iPhoneX生物特征识别中也有应用。此外,机器人、无人机和带有 D摄像头 自动驾驶汽车可以识别物体 形状和大小,用于导航,绘图和障碍物探测。同样, D相机和立体相机是增强、虚拟和混合现实 支柱。
在现实世界中 视觉应用
AR/VR与感知计算，想想微软全息透镜Halolink,后面是如何。 个带有深度传感器组合 摄像头。微软甚至宣布在英国剑桥开设全息透镜计算视觉研究中心。
Yole表示,机器人汽车不关注成本和长期可靠性问题,而这是产品汽车主要关注 问题。所有重要 是传感器套件 即时可用性、性能和可支持性。机器人传感器 资料统计流受到下游计算能力 限制。前几代机器人 速度是每秒几百TOPS,而新新 机器人速度是每秒 零零零次。这在传感器资料统计流方面带来了有限 攀升,这与Yole所说 “摩尔定律之外”有关。所需 计算能力随资料统计流输入 平方而增加。传感摄像头、雷达和激光雷达 数量攀升将远远慢于机器人车载计算机 性能。
Yole首席分析师PierreCambou表示,移动行业必须去适应,对 些人来说,这将是 个巨大 机会。“在这方面,机器人 灵活性显然符合所有 质量。无论是机器人汽车、航天飞机还是电动VTOL飞机,所有这些新模式 结合将提供从城市到郊区、从城市到城市 “MaaS”。以前 移动方式不会消失,就像电影仍然存在,而电视被大规模部署。不管反对者如何说,机器人汽车技术将在 零 年之前为Netflix提供移动服务。”
他补充到，“我们 街道和城市正面临混乱 情况。多年来,机动性定义了人类组织社会 方式,我们 世界目前正围绕新 代机器人交通工具重新构想。“MaaS市场预计将在未来 零年内达到 . 万亿美元 价值, 、 、亚马逊和优步是热门公司。加上个体拥有 自动驾驶汽车 销售将产生 . 万亿美元 额外收入,到 零 年,自动驾驶 附加价值将达到 . 万亿美元。
体育，实时 D视频、视频分析和虚拟现实将使下 代个性化体育和娱乐系统成为可能。
动即服务(MaaS)被认为是智能移动 个关键要素,而机器人汽车技术将是智能移动 个重要因素,它又高度依赖于嵌入式传感器。
另外,报告中对市场和收入 预测表明,今年将是首批机器人车队产业化 年。报告预测,在初始机队 制造方面,用于传感设备 支出将占总成本 %,占比新高。到 零 年,传感设备支出仍将占机器人车辆硬件总资本支出 %。固态技术 使用和技术规模化 好处将有助于降低传感设备 价钱,同时提高该设备 性能。Yole预测在去年, 零万美元 机器人汽车,到 零 年,狗粮快讯网昨日记者获悉,机器人汽车 总成本将下降到 . 万美元。
在Yole看来,智能交通 发展面临哪些挑战呢。报告称,目前 交通方式正面临 大限制。
基于手机和嵌入式设备 生物认证，生物认证可以触发下 代移动应用程序,再次是摄像头传感器,结合边缘和云上 视频分析,触发这 趋势。随着技术 成熟,它将扩展到各种嵌入式设备。
媒体，视频智能已经在媒体行业中大量使用。视频分析可让您在大型视频文件中搜索特定主题、场景、对象或面部。
安全/监视，本文并不关注这个传统视频和视频分析占主导地位 领域。这本身就是 个很大 市场。
根据市场研究和战略咨询公司Yo发光 极管evelopmentpement(Yole) 预测,在这种情况下,高端传感器技术和原始计算能力将成为这场正在进行 市场颠覆 中心,用于机器人车辆 传感器将成为它们自己 产业,在未来 年内,CAGR将达到 %。在 份名为《机器人移动传感器 零 零》 新报告中表示,到 零 年,传感器预计将产生 亿美元 收入,到 零 年将达到 亿美元, 零 年将达到 零亿美元,届时将有 零零万辆机器人汽车在我们 街道上行驶。
个问题涉及新脆弱 形式,即行人安全正在恶化。第 ,在人们现在生活 主要城市,公共交通在效率和成本方面面临挑战。第 ,汽车不再像过去那样是解决交通问题 好办法。拥堵和拥有成本正在削弱这 选购。第 ,航空运输目前正在快速扩张,但由于城市到机场 连接仍然很差,旅行仍然很困难。第 ,由于所有现有 交通工具造成 氧化碳排放使得紧急改变变得至关重要。监管者和消费者都愿意在自上而下和自下而上 方式上做出改变。
视觉和视觉智能市场继续快速发展,有 些引人注目 技术趋势正在发生,预计它们将推动多年以来 下 个大规模攀升。这里有几个例子，
解决资料统计稀疏问题 技术是让机器人老师使用“更好 ”资料统计,即传感器,狗粮快讯网持续关注及报道,它会带来产品类型 信息。信息 质量提高了,而不是数量。除了工业级相机和雷达外,它们还大量使用 D传感lidars、导航级GNSS设备和IMU,狗粮快讯网部门获悉,以及新近出现 热红外相机。
边缘和云中 深度学习，基于神经网络 人工智能已经风靡全世界,而今天可用 计算能力又使得深度学习成为可能。还有产品因素促成了神经网络在实际应用中 攀升,包括大学和大型公司用于培训和尖端研发 大量资料统计（视频、照片、文本）,以及它们对开启源代码 贡献。这反过来又引发了神经网络 很多实际应用。事实上,对于机器人、自动驾驶汽车和无人机,在边缘 GPU/SoCs上运行深度学习推理已经成为常态。云将继续用于训练深度学习以及离线存储资料统计 视频处理,只要网络延迟和视频管道延迟被认为是可接受,边缘和云之间 分离架构处理也是可能 。
零售，AmazonGo是 个使用摄像头和高端视频分析 例子。很快,我们将在超市里搭配机器人来帮助人类,所有机器人都配备了多个摄像头和视觉智能以及产品传感器。
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同步定位和测绘(SLAM)在汽车、机器人、无人机中 应用，同步定位和测绘(SLAM)是自动驾驶车辆、机器人和无人机 关键部件,这些车辆、机器人和无人机配备有各种类型 摄像头和传感器,例如雷达、激光雷达、超声波等。
标签，传感器 D机器人
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