作者：电子创新网编辑部
在传统图像传感器（如CMOS、CCD）主导的视觉感知时代中，相机通过周期性地采集完整图像帧来记录外界场景。然而，这种“快照式”采集方式存在天然的瓶颈：高冗余、延迟大、功耗高，尤其在动态检测、低功耗设备、实时响应等场景中效率不高。
事件传感器（Event-based Sensor） 正是为解决这一矛盾而诞生的创新路径。灵感源自生物视觉系统，事件相机不再记录图像，而是仅在像素级感知光强变化事件，并以极低的延迟和极小的数据量进行输出。这使得它具备以下显著优势：
低功耗：只在变化发生时响应，极大降低能耗；
超高时间分辨率：可以达到μs级延迟；
数据量小：仅输出变化数据，减少冗余；
高动态范围（HDR）：适用于复杂光照环境；
原生隐私保护：不记录完整图像，避免泄露。
随着边缘计算、Always-On感知、隐私保护等应用需求快速上升，事件传感器正从实验室走向消费电子、智慧家居、看护设备等主流市场。
据市场调研机构Yole Intelligence预测，到2030年，边缘AI视觉终端出货量将超过100亿颗，尤其是嵌入式设备、智能家居、轻量型机器人等场景，对视觉传感器提出了更高的低功耗、隐私保护与算力友好性要求。
传统图像传感器虽然成熟，但面对Always-On终端（如智能音箱、智能电视、AI摄像头）长期在线工作的特性，其功耗瓶颈与算力需求成为制约。事件传感器因其“仅对变化响应”的独特特性，恰好成为端侧AI视觉的一种新基础设施。
ALPIX-Maloja®：锐思智芯打开事件视觉普及化之门
在这一背景下，锐思智芯（AlpsenTek） 推出其全新事件感知传感器 ALPIX-Maloja®，结合超低功耗、原生隐私保护、硬件融合架构等优势，致力于将事件相机从高端科研场景带入消费级与边缘级设备。
1. 全新IN-PULSE DiADC架构：从像素开始重构感知路径
ALPIX-Maloja最大亮点在于其自研的 IN-PULSE DiADC 架构。该结构创新地将光强变化感知、模数转换、信号处理融合于单个像素单元中，实现了感、存、算的局部集成。这一机制具备以下优势：
提升感知精度与响应速度：在像素内部完成信号转换，缩短信号路径，抗干扰能力强；
大幅降低功耗：总线传输压力减轻，系统能耗更低；
更简化系统设计：无需依赖高算力平台即可完成事件识别；
更适配嵌入式设备：支持如ESP32S3、STM32N6等低功耗MCU。
2. 性能参数全面对标边缘智能需求
参数 | 数值 |
分辨率 | 256×256 |
帧率 | 高达1000fps |
像素尺寸 | 20μm × 20μm |
动态范围 | 120 dB |
功耗 | <4mW（@1000fps） |
光学格式 | 1/4” |
该参数组合特别适用于环境光照复杂但功耗受限的边缘场景，涵盖从室内家电到移动终端。
多元应用场景，适配海量AI终端
凭借其紧凑结构和极低功耗，ALPIX-Maloja可无缝适配多类边缘视觉场景：
AI人机交互：在AI-PC、平板、电视等消费电子中，实现手势控制、位姿检测；
智慧家电与无触控制：空调、马桶盖、智能床架等设备中实现低功耗感知与非接触交互；
看护与康养设备：摔倒检测、姿态追踪，保障居家老人与病患安全；
宠物与轻机器人应用：如喂食器、扫地机器人中的存在感知与运动检测；
智慧交通与商业统计：如公交人流监测、零售客流统计，非侵入隐私保护。
同时，支持搭载锐思自研的事件识别算法模块，进一步释放传感器潜能。
事件感知迈入产品化拐点，ALPIX-Maloja具备颠覆潜力
相较早期事件相机以科研为主、成本居高不下的局面，ALPIX-Maloja® 的推出意味着事件视觉首次实现可量产化、商品化、边缘化应用。在硬件性能、能效比与灵活性上实现三者平衡，为厂商打造差异化视觉能力提供坚实底座。
正如锐思智芯联合创始人谌黎明所言：“我们希望它能在‘从看向感’的趋势中，成为AI终端生态最具性价比的基础组件。”
结语：事件视觉的产业化新时代
随着边缘计算走向深水区，视觉感知技术也正从“看清图像”向“感知变化”演进。ALPIX-Maloja 的发布不仅代表锐思智芯在事件视觉领域的新突破，也意味着边缘AI设备正迎来一个更低功耗、更高效率、更具隐私保护能力的感知新时代。
事件传感器，不再只是未来的想象，而是如今可落地的选择。
* 本文为原创文章，转载需注明作者、出处及原文链接，否则，本网站将保留追究其法律责任的权利