-

安霸推出兩款新系列產品以擴大其保全AI視覺SoC產品組合;採用先進AI技術的4K多成像器攝影機解析度提高一倍,達到32MP30

新型CV5S和CV52S系列具有4K編碼、先進AI性能和極低功耗的業界領先功能組合

加州聖克拉拉--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)-- (美國商業資訊)--人工智慧(AI)視覺晶片公司安霸(Ambarella, Inc., Nasdaq: AMBA)今天推出新型CV5S和CV52S保全系列產品,以擴大其AI視覺系統單晶片(SoC)產品組合。新型SoC採用CVflow®架構和先進的5奈米製程技術,支援在單一的低功耗設計中同時進行4K編碼和先進AI處理,具有產業領先的每瓦特邊緣AI SoC性能。CV5S系列非常適合需要多個感測器以實現360度覆蓋的保全攝影機應用,例如寬廣、開闊的戶外城市環境或大型建築。CV52S系列專為具有先進AI性能的單感測器保全攝影機(例如ITS交通攝影機)而設計,這種攝影機需要更清楚地識別場景中的人物或物體,包括遠距離外的人臉和車牌號碼。

Yole Développement (Yole)運算部先進技術與市場分析師John Lorenz解釋道:「保全系統設計人員需要更高的解析度、不斷增加的通道數量,以及速度更快、更普遍的AI功能。安霸用於安全領域的新型AI視覺SoC——CV5S和CV52S,是能夠滿足保全IC產業不斷增長的需求且富有競爭力的解決方案,我們預計到2025年,其市場規模將超過40億美元,其中三分之二將由具有AI功能的晶片創造。」(1)

新型CV5S SoC系列支援多成像器攝影機設計,可同時對四個高達800萬畫素或4K解析度的成像器通道進行處理和編碼,其中每個通道每秒30個畫面(fps),在此過程中還能對每個4K成像器執行先進AI操作。這些SoC將編碼解析度和記憶體頻寬提高了一倍,功耗比安霸上一代產品降低了30%。

新型CV52S SoC系列專門用於單感測器保全攝影機,支援60fps的4K解析度,同時可提供四倍的AI電腦視覺效能、兩倍的CPU效能,記憶體頻寬比上一代產品增加了50%。這種神經網路(NN)效能的提升使更多的AI處理能夠在邊緣而非雲端執行。

安霸資深行銷總監Jerome Gigot表示:「全球保全業正在迅速轉向使用更高的4K解析度,並且在不斷提高AI演算法能力,以便更有效地識別人員和物體,透過多個成像器獲得更寬廣的視野和更開闊的範圍。我們的新型CV5S和CV52S保全AI視覺SoC系列分別支援4K多成像器或高畫面更新率4K單成像器設計,具有高效能邊緣AI處理功能,能夠開發無需損失影像解析度和AI處理精度的攝影機。」

除了保全應用,還有多種其他AIoT應用也可以利用新SoC系列產品提供的高解析度和先進AI處理功能。例如,智慧城市可以利用邊緣AI的高效能和高影像解析度來改善交通管理、事故偵測和自動速度控制,以及遺失和遭竊車輛的快速定位。智慧零售營運行業同樣可以使用這種解析度和先進AI來有效管理產品擺放、調整收銀人員配置以實現即時生產線管理、強化倉庫產品追蹤,並在商店和公司層面提供更多可行的情報。

新型CV5S和CV52S系列的其他功能包括:

  • 專為保全攝影機市場打造的強大SDK
  • 相容所有保全系列的CVflow工具
  • 雙核心Arm® A76 1.6GHz CPU,1MB L3記憶體;比上一代產品效能提高2倍,適用於速度更快的客戶應用
  • 增強型ISP,具有出色的HDR、ISO低光、扭曲修正和旋轉功能
  • 晶載隱私遮蔽,可遮擋部分拍攝場景
  • 新型PCIe和USB 3.2介面,支援比上一代產品更複雜的多晶片保全系統設計
  • 構成保全網路攝影機的強大晶載網路安全硬體,包括安全開機、OTP和Arm TrustZone技術
  • 多視訊輸入,最多支援14台使用MIPI虛擬頻道的攝影機
  • CV5S上的SLVS-EC介面,可降低系統設計的複雜度
  • 支援LPDDR4x、LPDDR5和LPDDR5x DRAM

供貨

CV5S和CV52S SoC系列預計將於10月提供貨樣。如需瞭解更多資訊,請聯絡Ambarella:https://www.ambarella.com/contact-us/.

關於安霸

安霸的產品廣泛用於人機視覺應用,包括視訊安全、先進駕駛輔助系統(ADAS)、電子後視鏡、行車記錄器、駕駛員/駕駛室監控、自動駕駛和機器人應用。安霸的低功耗系統單晶片(SoC)提供高解析度的視訊壓縮、進階影像處理,以及強大的深度神經網路處理功能,從而使智慧攝影機能夠從高解析度視訊串流中擷取影像的資料。如需瞭解更多資訊,請造訪www.ambarella.com

所有品牌名稱、產品名稱或商標均屬於其各自的所有者。安霸保留隨時更改產品和服務方案、規格和價格的權利,恕不另行通知。© 2021 Ambarella版權所有。保留所有權利。

1. 來源:《攝影機與監控和安全計算報告》(Cameras and computing for surveillance and security report),Yole Développement,2020年

免責聲明:本公告之原文版本乃官方授權版本。譯文僅供方便瞭解之用,煩請參照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

Contacts

媒體聯絡人:Eric Lawson,安霸,elawson@ambarella.com, (480) 276-9572
投資人聯絡人:Louis Gerhardy,安霸,lgerhardy@ambarella.com, (408) 636-2310

Ambarella, Inc.

NASDAQ:AMBA


Contacts

媒體聯絡人:Eric Lawson,安霸,elawson@ambarella.com, (480) 276-9572
投資人聯絡人:Louis Gerhardy,安霸,lgerhardy@ambarella.com, (408) 636-2310

More News From Ambarella, Inc.

Motional為其無人駕駛汽車選擇安霸CVflow® AI視覺處理器

加州聖克拉拉--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)--人工智慧(AI)視覺晶片公司安霸(Ambarella, Inc., Nasdaq: AMBA)今天宣布,無人駕駛技術的全球領導者Motional為其無人駕駛汽車選擇了安霸CVflow®系列AI處理器。該系列處理器可與Motional的雷射雷達(LiDAR)、相機和雷達感測器網路搭配使用,以確保汽車在各種具有挑戰性的路況下安全行駛。 安霸的CVflow系統單晶片(SoC)將成為Motional無人駕駛汽車中央處理模組的一部分,為傳感套件中的相機(包括前置相機)提供影像和電腦視覺處理。CVflow AI引擎將使Motional AI演算法能夠以產業領先的能效執行複雜的電腦視覺任務,例如如物體偵測、分類和影像分割。安霸的進階影像處理技術將使車輛能夠在具有挑戰性的光照條件下(包括低光照和高對比的情況)正常行駛。這款SoC的H.264編碼將能夠有效記錄車輛中所有相機的視訊資料。 Motional在實現無人駕駛汽車方面處於產業領先地位;公司最近成為全球首家部署公路無人駕駛汽車的公司,並宣布與Lyft簽訂了代表性協議,以在主要拼...

安霸宣布推出用於先進駕駛輔助系統(ADAS)的CV22FS和CV2FS汽車相機SoC

拉斯維加斯--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)--人工智慧(AI)視覺晶片公司安霸公司(Ambarella, Inc., Nasdaq: AMBA)今日宣布推出CV22FS和CV2FS汽車相機系統單晶片(SoC),這兩款產品均採用CVflow® AI處理技術,並符合ASIL B要求,可實現安全攸關的應用。這兩款晶片均適用於單眼和立體視覺前向ADAS相機,以及適用於L2+或更高等級自動駕駛的電腦視覺電子控制單元(ECU)。CV22FS和CV2FS具有極低的功耗,讓一級供應商和原始設備製造商(OEM)能夠在單箱式擋風玻璃安裝的前視ADAS相機的功耗限制內,超出新車評價計畫(NCAP)的性能要求。這兩款處理器的其他潛在應用包括含盲點偵測(BSD)的電子後視鏡、內部駕駛員和駕駛室監控相機,以及含停車協助工具的全景監視器(AVM)。 這兩款新的SoC是安霸成功的CVflow SoC系列的最新產品,該系列為汽車OEM、一級供應商和軟體開發合作夥伴提供用於差異化高性能汽車系統的開放平臺。 全球技術一級供應商及客車和商用車系統供應商采埃孚(ZF),將與安霸合作開發視覺和傳感系統:...

安霸利用Amazon SageMaker Neo在眾多互聯攝影機上實現人工智慧

拉斯維加斯--(BUSINESS WIRE)--(美國商業資訊)--人工智慧(AI)視覺晶片公司安霸股份有限公司(Ambarella, Inc., Nasdaq: AMBA)今日宣佈,安霸和Amazon Web Services, Inc. (AWS)的客戶即日起可按一下使用Amazon SageMaker Neo來訓練機器學習(ML)模型,並可在配備Ambarella CVflow®技術支援的AI視覺晶片系統 (SoC)的任何裝置上運行。 直至現在,開發人員仍必須以人工方式為採用安霸AI視覺SoC的裝置進行ML模型最佳化。此步驟可能增加應用程式開發過程的延遲和錯誤。安霸和AWS合力將安霸工具鏈與Amazon SageMaker Neo雲端服務相整合,進而簡化了流程。現在,開發人員只需將他們訓練有素的模型引入Amazon SageMaker Neo,即可為Ambarella CVflow支援的SoC自動進行模型最佳化。 客戶可利用MXNet、TensorFlow、PyTorch或XGBoost建構ML模型,並使用Amazon SageMaker在雲端或本機電腦上訓練模型。然後,他們可...
Back to Newsroom