近日，Physical AI研究与数据采集平台头部厂商Trossen Robotics, 与友思特合作伙伴、专业AI立体相机制造商Stereolabs达成深度合作。双方将Stereolabs旗下两款高精度立体视觉相机, 正式集成至Trossen全新中, 重点赋能旗下Workbench固定式双臂平台、Rivet移动式双臂平台, 全方位升级机器人视觉数据采集能力, 为Physical AI模型训练提供

高动态场景的理想选择：友思特IDS新品——Event Camera 事件相机，凭借先进的 IMX636 基于事件的视觉独立传感器，实现低至微秒级的出色时间分辨率，捕捉物体快速运动的最佳先决条件，同时保证完美留存那些传统的基于图像传感器不可避免会丢失的信息。

短波红外成像技术的发展受到了传感器材料种类的限制与推动，从硅基到铟镓砷，从量子点到锗基，丰富的材料影响着短波红外相机的分辨率、质量、成本等性能特征。

无代码和低代码系统通过简化应用程序开发方式，彻底改变了IT界的企业、IT专业人员和“非开发人员”。虹科AI软件平台帮助用户设计、培训、测试和部署自己的AI和计算机视觉插件。

近红外光谱可精准识别有机分子，广泛应用于农业、食品、工业与医疗领域，但传统光谱仪光路复杂、体型庞大，传统小型化方案也存在信噪比低、可靠性不足等瓶颈。为破解这一难题，友思特完成光谱设备三代技术迭代，从硅基手持设备、锗基短波红外模组到全新架构光谱芯片，逐步突破微型化局限。

传感器融合为了使车辆能够自动驾驶，必须借助传感器来感知周围环境：摄像头、雷达、超声波和LiDAR传感器等。传感器如何实现自动驾驶大众甲壳虫看上去很美，但它并不能识别周围的环境。对于汽车实现自动驾驶来说，感知环境就像人类利用感官一样至关重要。因此，现代车辆配备了各种各样的传感器，可以帮助他们检测周围环境，从而为驾驶员提供支持。感知环境最重要的车辆传感器是摄像头，雷达，超声波和LiDAR传感器。除摄像

ChipSense™ 光谱芯片，让机器人实现接触前的材质精准识别

激光雷达太笨重？体积太大？难以安装在无人机上？来看看我们虹科这款轻重量小体积固态激光雷达HK Cube 1！

SWIR技术在水分检测、塑料检测、太阳能电池板检查和矿场开采等领域具有丰富应用，友思特与您一同探索短波红外相机在机器视觉领域广阔的未来发展前景。

谈及户外成像，必然是核心挑战之一。强光直射、浓重阴影、眩光干扰与天气突变，都会以不可预测的方式破坏成像一致性。但这也仅仅是户外场景的挑战之一。在需求下，多重技术难点会进一步叠加：空中平台的振动干扰、现代传感器产生的海量数据流，以及此类数据的高效存储与快速卸载难题，都让系统复杂度层层递增。这些因素交织作用，使得成为了视觉系统领域技术要求最严苛的应用场景之一。