思特威邵科：CIS+SoC融合方案正加速端侧视觉AI全场景落地
在5月底的上海，2026第十届集微大会刚刚落下帷幕。思特威车载事业群总经理兼飞凌微电子CEO邵科，在大会“端侧AI峰会”上现场做了一场题为《CIS+SoC融合方案助力端侧视觉AI全场景应用》的分享，梳理了端侧视觉AI的应用趋势、行业痛点，也揭开了思特威在CIS+SoC融合这条技术路线上的实际进展。
邵科提到，端侧视觉AI的核心价值在于，它能让设备真正“看见”周围环境、识别动态事件，应用空间非常广阔。首先，从应用层面来看，思特威的主战场集中在三个方向：智能安防、车载电子、智能手机。三大领域深耕多年，出货量稳居行业前列。但除了这些主业，端侧视觉的应用其实早已渗透进更日常的场景——机器人、工业视觉、AR/VR……几乎无处不在。 但话说回来，当前端侧视觉AI在落地过程中，依然面临着不少痛点。痛点来源于两端：一方面是CIS自身的成像性能问题，另一方面是CIS与后端SoC之间的适配协同不畅。你可以想象一下，视觉系统不只是CIS一个部件，还牵涉主控和各种SoC。不同应用对算力的需求千差万别，SoC的选择和适配稍有不慎，就会直接影响最终的效果。 针对这些问题，思特威在成像层面一直在做的，就是持续投入CIS性能的提升。比如高动态范围成像——在车载和手机应用里，思特威用自研的SFCPixel®技术，让单帧曝光就能获得更好的成像效果。夜视成像方面，则通过提升像素感光度和优化噪声控制，一步步改善弱光表现。此外还开发了多种贴近行业需求的特色技术，比如车载场景下需要的LED闪烁抑制、手机端需要的相位对焦，以及面向电池供电设备的低功耗快启技术——这些才真正支撑了AI应用在更多场景中落地。 接下来看具体的融合方案。思特威针对车载和工业视觉推出了一系列CIS+端侧SoC的整合方案。车载领域覆盖非常全面：前视、后视、舱内监测（DMS/OMS）、电子后视镜（CMS/E-Mirror），以及哨兵模式等等。这些方案都可以在端侧完成图像增强，并为后端处理提前准备好高质量的预处理图像数据。
举个例子，思特威已经实现大规模量产的舱内OMS方案就很有代表性。随着智能驾驶的逐步演进，座舱里不仅需要监测驾驶员状态的DMS，OMS的应用也越来越关键。这个方案既要输出高质量的视频图像用于交互和娱乐，也要通过近红外成像完成舱内识别与感知。思特威的解决方案是把一颗500万像素的RGB-IR图像传感器与轻量级SoC集成在模组端，同时输出RGB和IR信号，然后用ISP技术做图像增强。 还有一个很实用的场景——哨兵模式。目前越来越多的新能源车开始支持这一功能，不仅提升了用户体验，也增强了车辆的安全性。思特威基于CIS和轻量级SoC，实现了全天候、低功耗的哨兵模式。传感器以低功耗、低帧率持续输出，模组端借助轻量级算法逐帧检测。一旦识别到异常，系统会唤醒后端的域控制器，并将预存的异常图像数据传过去做后续处理。而在非车载领域，思特威则聚焦单目和双目模组端侧的智能感知，可以应用到智能硬件、智能家居、工业检测，以及各种需要图像增强的场景中。 站在技术发展的角度，思特威对于端侧视觉AI的未来也有清晰的路径规划。邵科提到，CIS技术会持续迭代，同时视觉能力也要和更多AI功能深度结合。未来主要有两个方向：第一是AI Sensor——通过3D集成将CIS和SoC合在单芯片上，在芯片内部实现高质量的ISP核心功能，并支持AI加速；第二是AI SoC——持续研发高性能的近存计算，通过“NPU+ASIC异构”一体化，实现多传感器融合，同时也在探索未来把大模型部署到端侧的可能性。 最后，邵科总结道：思特威始终以图像传感器和视觉技术为出发点，持续与AI深度融合，覆盖从数据采集、处理、传输到最终感知的完整链条，构建起“3+AI”的战略格局。
Postman是一套面向API全生命周期的开发与测试平台，可在Mac上发送和调试多种协议请求，管理集合、环境及认证信息，并完成脚本测试、模拟服务、监控、文档发布和团队协作。它适合开发、测试及运维人员使用，提供个人免费方案。
Docker Desktop 是 Docker 官方为 Mac 提供的容器开发环境，集成 Docker Engine、命令行工具、Compose、Build、Kubernetes 与图形化管理界面。
Android Studio 是 Google 面向安卓应用开发提供的官方集成开发环境，基于 IntelliJ IDEA 构建。它整合智能代码编辑、Gradle 构建、界面预览、设备模拟、性能分析、调试测试及 APK 分析等工具。
Xcode 是苹果面向 Mac 提供的官方集成开发环境，将代码编辑、项目构建、SwiftUI 实时预览、设备模拟、自动化测试、断点调试、性能分析和应用分发整合在同一套工作流中，适合开发与维护 iPhone、iPad、Mac、Apple Wa
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