嵌入式视觉，是把“眼睛”和“大脑”同时做进设备里的技术。它不需要把视频传到云端等待分析，而是在本地完成图像采集、处理、决策的完整闭环。从自动驾驶汽车的行人识别，到工厂机械臂的瑕疵检测，这项技术正在让机器真正“看见”世界。
为什么必须在“边缘”被看见？
5G、工业 4.0 和智能基础设施的兴起，让“数据在哪里产生，就在哪里处理”成为刚需。在本地处理视觉数据，意味着毫秒级响应、带宽大幅节省（只传结果，不传视频）、敏感数据不出设备，以及断网也能持续运行。这些特性对汽车、工业和医疗设备至关重要。
系统是怎么“看见”的？
一个嵌入式视觉系统由三个环节精密协作：
1）感知层
采集环境数据。摄像头是最常见的"眼睛"，激光雷达、雷达等传感器也能提供更丰富的环境信息。
2）处理层
在数据送入主机 SoC 前，FPGA 可完成协议转换、格式标准化、滤波降噪、感兴趣区域（ROI）提取与数据精简。经过预处理与聚合封包，传输带宽可降低 up to 10 倍，显著卸载主机算力，使系统可采用规格更小、架构更简单的处理器完成同等任务。
3）分析层
通过计算机视觉算法或机器学习模型，完成物体检测、运动跟踪、缺陷识别等任务，最终输出可供设备直接执行的指令。
三个环节必须在本地无缝衔接，任何一环的延迟或功耗失控，都会直接影响整个系统的体验。
为什么FPGA是最佳拍档？
嵌入式视觉需要在高算力、低功耗、实时性之间取得精准平衡。
FPGA 内部由海量可编程逻辑单元组成，能够同时处理多路视频流与 AI 推理，功耗远低于 CPU/GPU；更重要的是，它可以在现场重新编程，算法迭代时无需更换硬件。同时，FPGA 原生支持 MIPI CSI-2、PCIe、USB 等高速接口，大幅简化摄像头集成。对于汽车和工业场景，其硬件级安全特性和极低软错误率更是关键加分项。
嵌入式视觉已渗透工业自动化、汽车电子、医疗设备、机器人等领域。莱迪思提供从传感器接口（CrossLink™-NX）、高性能视觉链路（Avant™）到功耗低至 1mW 的边缘 AI 推理（sensAI™）的完整方案。
来源：莱迪思
