颠覆传统！普诺飞思如何推动机器视觉革命？

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普诺飞思对于电影胶片感兴趣的读者可能会知道，一秒钟的画面需要有至少要有24帧连续的胶片，才不会导致画面卡顿。而我们的图像传感器也正是基于这个原理进行设计的，基于帧阵列的逻辑，通过预设好的帧率触发，记录下大量的原始数据，以生成连续的画面。这种设计对于拍摄视频而言，相对比较实用，并且每秒钟记录下的帧数越多，画面的流畅度也就越高。然而，这种采样机制对于现在的某些应用场景却未必是优势。就拿当下关注最多的辅助驾驶为例，现在都基于传统传统图像传感器研发出来的算法，需要依赖一定程度的高算力才能处理采集的大量原始图像数据。法国一家名为普诺飞思（Prophesee）的企业提出了一种新解决方案：神经拟态视觉。以人眼为灵感，研发出了「硅视网膜」。仅「采样」动态帧，算力要求大幅下降与传统图像传感器有着本质的区别，普诺飞思基于事件的视觉传感器突破了传统机器视觉的局限，从「Frame-based」转变为「Event-based」，补全了传统传感器每帧图像之