据介绍，在摄像头背后，根据使用目的，可能有多种方法（方案）来处理原始图像数据。这些方法通常可分为图像“查看”或“分析”，以理解摄像头及其系统周围的环境。不过，这些方法都需要不同类型的）推动了视觉系统的硬件发展，并且已对一些细分市场产生了重要影响。图像分析功能增加了很多附加价值，因此

　　如今，图像传感器必须超越“拍摄图像”，能够实现“分析图像”，这就是视觉处理器存在的原因。根据Yole近期出版的《图像信号处理器和视觉处理器市场和技术趋势-2019版》报告，视觉处理器市场正在爆发性增长，2018年至2024年期间的复合年增长率（CAGR）高达13%，市场规模到2024年预计将增长至200亿美元。

　　但是，这并不意味着图像信号处理器（ISP）会逐渐消失。事实上，Yole预计在2018~2024年期间，ISP市场将实现4%的稳定复合年增长率，到2024年总体市场规模将增长至68.7亿美元。图像处理和计算硬件不仅仅需要实现“查看”功能，还要能够支持更复杂的算法，以便提供可用于计算机视觉的图像，特别是深度学习。

　　豪威科技（OmniVision）得益于在汽车和相关ISP领域的图像传感器产品组合而处于市场领先地位。关于其产品的最新案例，可以参阅Yole全资子公司System Plus Consulting最新出版的《采埃孚S-Cam 4系列ADAS单目和三目摄像头》拆解报告。该系列摄像头结合了OmniVision的OV10642图像传感器以及最新的Mobileye EyeQ4视觉处理器。

　　Yohann Tschudi（以下简称YT）：OmniVision作为图像传感器领导者闻名业界。你们为什么选择在产品组合中添加图像处理功能？目前，图像处理功能对于OmniVision的意义是什么？

　　Andy Hanvey（以下简称AH）：OmniVision作为汽车图像传感器市场领导者已超过15年，我们深切地体会到能够同时提供图像传感器和图像处理功能对我们的产品组合非常重要。凭借OmniVision的专业积累，使我们能够利用ISP从我们的图像传感器获得出色的成像质量，这对于汽车应用复杂而广泛的照明条件以及终端应用而言至关重要。因此，我们可以为客户提供更顺畅的整合，加快其产品上市，使客户感受到我们作为图像传感器和图像处理一站式供应商所能提供的巨大附加价值。

　　能够支持最广泛的架构是汽车应用的关键，利用我们的ASIC产品组合便可以实现这一目标。OmniVision引领的架构将ISP处理转移到了ECU用于汽车环视应用。

　　2013年推出的OV490是我们第一款提供双处理功能的ASIC，随后在2016年推出了OV491，后者的图像处理能力得到了大幅改善。

　　YT：多年前，是什么推动OmniVision选择进入汽车市场？该领域图像处理面临的主要挑战是什么？是可视化？还是ADAS？

　　AH：OmniVision作为汽车图像传感器市场的主要供应商已经超过15年，目前在路上行驶的车辆中应用了超过1.6亿颗OmniVision的图像传感器。自1995年以来，我们一直是CMOS成像解决方案的领导者，进入汽车市场，对于我们的图像传感器应用顺理成章。例如，我们率先将BSI像素技术引入了汽车领域。这是OmniVision的另一个关键优势，我们可以将其它领域的研发成果拓展到汽车领域。

　　凭借我们的领先技术，我们将继续应对汽车市场带来的挑战。如今，汽车ISP面临的主要挑战包括需要处理来自更多摄像头、更高分辨率传感器的更多像素，以及应对一系列传感器（不仅仅是图像传感器）的需求。

　　YT：HDR和LED频闪是与ADAS应用相关的典型问题，它们在汽车可视化中有哪些应用？OmniVision是否有意进入ADAS市场？

　　AH：我们看到很多汽车可视化应用，包括摄像头监控系统（CMS）和ADAS，都需要解决LED频闪的功能。此外，OmniVision还推出了一系列针对汽车应用优化的HDR技术，例如SplitPixel和DCG，以及结合我们HALE（HDR和LFM引擎）算法的LFM技术。我们对汽车成像应用提出的挑战有深刻的理解。例如，覆盖120 dB动态范围是常态，但我们的客户要求更宽的140 dB动态范围，我们已经为满足这些需求做好了充分的准备。汽车可视化和ADAS应用都提出了各自相应的需求。我们目前已经立足ADAS市场，与所有ADAS平台展开了密切合作，并已实现量产出货。

　　YT：作为ADAS系统一部分的环视摄像头大部分将绕过ISP，最终通过低压差分信号（LVDS）接口集成到视觉处理器中。您认为摄像头的数量是否会翻一番？还是每个摄像头担负双重任务？

　　目前有许多不同的环视架构，其中一些在摄像头中包括ISP，还有一些架构将ISP整合进入了ECU。

　　随着应用率的迅速提高，我们预计环视摄像头的数量将每2~3年翻一番。我们在OmniVision看到的一个趋势是“传感器融合”，代表一颗摄像头用于多种用例。例如，环视摄像头也可以用于机器视觉处理，在这种情况下，图像处理可能使用不同的CFA（彩色滤波阵列），如RCCB，而不是传统的拜耳格式（RGGB）。

　　AH：OmniVision的产品组合应用非常广泛，除了汽车市场，还包括移动应用、安防、笔记本、医疗以及其它新兴领域。汽车领域存在一些独特的挑战，例如很宽温度范围内的性能要求。在某些情况下，这些细分市场有着共同的需求，例如针对特定尺寸和功耗目标的最优像素和传感器性能。这也为OmniVision在不同领域确立了协同优势，意味着可以针对不同市场、不同阶段的问题共享我们的创新技术。

　　YT：如今，Yole注意到AI已经无处不在，它正迅速进入消费者的日常生活。在您看来，AI为什么以及如何改变图像处理市场？

　　AH：AI确实已经无处不在，它将影响我们生活的方方面面。我们看到的很多新应用令人惊叹。

　　AI可以通过多种途径改变图像处理市场。首先，ISP不仅需要处理图像以实现可视化，还需要处理精确图像数据以供机器操作。这两种应用要求的处理不一定相同。AI切入的最佳位置在哪里？在中心或是边缘？我们可以设想每颗摄像头或许都可以具有一定的AI处理能力？目前，这类设想或其它可能都正在开发中，哪种AI模型将成为主导还有待观察。

　　AH：感谢Yole让我们有机会与读者分享OmniVision的现状及市场策略。我们的产品和服务覆盖了从可视化到ADAS再到AI等许多主题。另一个关键应用是汽车舱内的驾驶员监控系统（DMS）和舱内监控系统（IMS）。该领域也为图像处理带来了广泛的挑战。IMS使用RGB-IR CFA来实现用于可视化的RGB图像，以及用于机器视觉处理的红外（IR）图像。

　　对于DMS应用，主要有三个挑战，低功耗、小尺寸和高近红外量子效率（NIR QE）。通过我们的全局快门产品组合，OmniVision可解决所有这三个挑战。此外，凭借OmniVision令人兴奋的夜鹰（Nyxel®）近红外（NIR）技术，它将成为DMS市场的破局者。

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