安霸推出两个新系列产品以扩大其安防AI视觉SoC产品组合；采用高级AI技术的4K多成像器摄像头分辨率提高一倍，达到32MP30

新型CV5S和CV52S系列具有4K编码、高级AI性能和极低功耗的业界领先功能组合

加州圣克拉拉--(BUSINESS WIRE)--(美国商业资讯)-- (美国商业资讯)--人工智能(AI)视觉芯片公司安霸(Ambarella, Inc., Nasdaq: AMBA)​今天推出新型CV5S和CV52S安防系列产品，以扩大其AI视觉片上系统(SoC)产品组合。新型SoC基于CVflow^®架构和先进的5纳米工艺技术，支持在单一的低功耗设计中同时进行4K编码和高级AI处理，具有行业领先的每瓦特边缘AI SoC性能。CV5S系列非常适合需要多个传感器以实现360度覆盖的安防摄像头应用，例如宽广、开阔的户外城市环境或大型建筑。CV52S系列专为具有高级AI性能的单传感器安防摄像头（例如ITS交通摄像头）而设计，这种摄像头需要更清楚地识别场景中的人物或物体，包括远距离外的人脸和车牌号。

Yole Développement (Yole)计算部高级技术与市场分析师John Lorenz解释道：“安防系统设计人员需要更高的分辨率、不断增加的通道数量，以及速度更快、更普遍的AI功能。安霸用于安全领域的新型AI视觉SoC——CV5S和CV52S，是能够满足安防IC行业不断增长的需求且富有竞争力的解决方案，我们预计到2025年，其市场规模将超过40亿美元，其中三分之二将由具有AI功能的芯片创造。”(1)

新型CV5S SoC系列支持多成像器摄像头设计，可同时对四个高达800万像素或4K分辨率的成像器通道进行处理和编码，其中每个通道每秒30帧(fps)，在此过程中还能对每个4K成像器执行高级AI操作。这些SoC将编码分辨率和内存带宽提高了一倍，功耗比安霸上一代产品降低了30%。

新型CV52S SoC系列专门用于单传感器安防摄像头，支持​​60fps的4K分辨率，同时可提供四倍的AI计算机视觉性能、两倍的CPU性能，内存带宽比上一代产品增加了50%。这种神经网络(NN)性能的提升使更多的AI处理能够在边缘而非云端执行。

安霸高级营销总监Jerome Gigot表示：“全球安防行业正在迅速转向使用更高的4K分辨率，并且在不断提高AI算法能力，以便更有效地识别人员和物体，通过多个成像器获得更宽广的视野和更开阔的范围。我们的新型CV5S和CV52S安防AI视觉SoC系列分别支持4K多成像器或高帧率4K单成像器设计，具有高性能边缘AI处理功能，能够开发无需损失图像分辨率和AI处理精度的摄像头。”

除了安防应用，还有多种其他AIoT应用也可以利用新SoC系列产品提供的高分辨率和高级AI处理功能。例如，智慧城市可以利用边缘AI的高性能和高图像分辨率来改善交通管理、事故检测和自动速度控制，以及丢失和被盗车辆的快速定位。智能零售运营行业同样可以使用这种分辨率和高级AI来更好地管理产品摆放、调整收银人员配置以实现实时生产线管理、强化仓库产品跟踪，并在商店和公司层面提供更多可操作的情报。

新型CV5S和CV52S系列的其他功能包括：

• 专为安防摄像头市场打造的强大SDK
• 兼容所有安防系列的CVflow工具
• 双核Arm^® A76 1.6GHz CPU，1MB L3内存；比上一代产品性能提高2倍，适用于速度更快的客户应用
• 增强型ISP，具有出色的HDR、ISO低光、扭曲修正和旋转功能
• 片上隐私遮蔽，可遮挡部分拍摄场景
• 新型PCIe和USB 3.2接口，支持比上一代产品更复杂的多芯片安防系统设计
• 构成安防IP摄像头的强大片上网络安全硬件，包括安全启动、OTP和Arm TrustZone技术
• 多视频输入，最多支持14台使用MIPI虚拟频道的摄像头
• CV5S上的SLVS-EC接口，可降低系统设计的复杂度
• 支持LPDDR4x、LPDDR5和LPDDR5x DRAM

供货

CV5S和CV52S SoC系列预计将于10月提供货样。如需了解更多信息，请联系Ambarella：https://www.ambarella.com/contact-us/.

关于安霸

安霸的产品广泛用于人机视觉应用，包括视频安全、高级驾驶辅助系统(ADAS)、电子后视镜、行车记录仪、驾驶员/驾驶室监控、自动驾驶和机器人应用。安霸的低功耗片上系统(SoC)提供高分辨率的视频压缩、高级图像处理，以及强大的深度神经网络处理功能，从而使智能摄像头能够从高分辨率视频流中提取图像的数据。如需了解更多信息，请访问www.ambarella.com

所有品牌名称、产品名称或商标均属于其各自的所有者。安霸保留随时更改产品和服务产品、规格和价格的权利，恕不另行通知。© 2021 Ambarella版权所有。保留所有权利。

1. 来源：《摄像头与监控和安全计算报告》(Cameras and computing for surveillance and security report)，Yole Développement，2020年

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