传统的图像传感器在面对动态、多变和不可预测的环境时，往往会面临许多挑战。这些挑战主要包括动态范围有限、数据冗余、感知延迟等几个主要方面。
动态范围它是指图像或视频中可以捕捉到的最暗、最亮的可见范围内的所有像素范围。动态范围越大，设备就能捕捉到更多的像素变化，从黑暗到明亮的细节也能更清晰地显示出来。然而，传统传感器的动态范围非常有限，在强光和弱光环境下很难同时捕捉到清晰的图像。
数据冗余这意味着高分辨率和高速传感器会产生大量数据，增加处理和传输的负担。感知延迟由于处理速度的限制，传感器在快速变化的环境中容易出现感知延迟，影响决策的及时性。
这些问题在自动驾驶、机器人和人工智能领域尤为明显。例如，在自动驾驶中，传感器必须能够快速准确地识别路况和潜在危险，但传统传感器在处理复杂场景（如突然行人或车辆）时往往表现不佳。
这些技术障碍限制了图像传感器在复杂环境中的应用，并迫切需要更先进的视觉感知技术。基于对人类视觉系统的模仿，清华大学的研究团队开发了世界上第一个类脑互补视觉芯片-天眼芯片，它突破了传统视觉感知芯片的缺点，提供了前所未有的高效、准确的视觉感知解决方案。
并行异构读取架构是天眼芯片的核心部分。它的功能是将来自不同像素（如锥体和杆状像素）的电信号以高速和高精度转换为数字数据。该架构的优点是能够同时处理高动态范围和高速感知需求，有效减少数据冗余，在复杂光照条件下保持高性能。
天眼芯片通过这些新技术的应用，具有高速感知能力、宽动态范围和带宽优化三个特点，解决了传统传感器的缺点。
高速感知能力：天眼芯片每秒高达1万帧，确保在快速变化的环境中仍能捕捉到清晰的图片。这种高帧率感知能力对于需要实时感知和反应的应用场景非常重要，如自动驾驶和机器人。
宽动态范围：动态范围的计算单元是DB（分贝），传统传感器的动态范围通常在60到80dB之间，而人眼的动态范围约为120dB。天眼芯片具有高达130dB的动态范围，可以在强光和弱光环境下同时提供清晰的图像。这意味着天眼芯片可以提供细腻的图像细节，即使在阳光直射和阴影共存的复杂光环境中。
带宽优化：天眼芯片通过自适应技术，可以减轻90%的带宽需求，有效减轻数据传输和处理的负担。这种带宽优化技术不仅提高了数据传输效率，而且降低了能耗，使天眼芯片更适合移动设备和物联网应用。
天眼芯片在自动驾驶系统中的应用是其强大性能的重要体现。即使在角落里，它也能在复杂的道路环境中提供准确、快速、稳定的感知。例如，天眼芯片在自动驾驶测试中显示出其在应对突发行人和车辆时的优越性能，显著降低了事故发生的可能性。这对提高自动驾驶系统的安全性和可靠性具有重要意义。
天眼芯片除自动驾驶外，还可广泛应用于无人机、安全监控等领域。例如，在安防监控在中国，天眼芯片可以在光线变化剧烈的环境中提供高质量的视频图像，帮助及时发现潜在的安全威胁。在无人机应用中，天眼芯片的高动态范围和高速感知能力使无人机能够在复杂的地形和光照条件下有效地导航和监控。
未来，当天眼芯片与人工智能技术的深度融合将给智能城市建设、医疗影像分析、工业自动化等领域带来哪些颠覆性的变化？它将如何引导我们进入一个更智能、更互联的世界？悬念依然存在，我们拭目以待。