神经拟态视觉感知

重新定义时空智能.

基于事件驱动与脉冲神经网络RCSNN的下一代空间智能系统

微秒级响应 · 90% 功耗降低 · 140dB 超高动态范围

探索产品

机器人可自主运行,为何关键决策仍依赖人工.

智能的本质并非离散逻辑的堆砌,而是对高维、连续感官输入流的表征能力。传统视觉方案本质上还是帧式范式:先采满一帧,再去理解。但真实世界的问题是,高速、强反光、弱光、遮挡、震动、低时延闭环,这些条件叠加之后,图像范式开始吃力。


高速动态模糊

高速动态模糊

在快速运动场景中,传统视觉系统易产生严重模糊,关键信息丢失

极端光照失效

极端光照失效

过曝与欠曝环境下感知能力骤降,难以支撑稳定决策

动态环境干扰

动态环境干扰

面对非结构化环境,干扰因素多,噪声与动态变化导致识别与决策不稳定,系统鲁棒性不足

神经拟态感知与计算.

取智于人,用之于人

By ULin AI

By DJI Action

神经拟态感知与计算

打破传统视觉的"不可能三角"

传统视觉难以同时兼顾时间响应、计算效率与系统功耗

神经拟态视觉通过事件驱动机制,实现三者统一


1
1

μs

事件响应速度

95
95

%

数据带宽减少

100
100

x

功耗降低

10000
10000

+

等效帧率

来源生物的神经拟态视觉感知.

取智于人 · 用之于人

无惧抖动

不错过每一个微小瞬间

只在“有变化”时触发事件, 不再采用全局时钟进行帧同步, 让智能感知和计算突破帧率的物理极限。像素独立工作,微秒级捕捉每一个光影变化,彻底消除运动模糊。

从“看清图像”到“理解时空”

模仿生物的事件驱动机制

基于异步事件驱动(event-driven)计算架构,模拟人类神经元的工作机制。稀疏脉冲计算,仅在事件发生时响应,数据处理实时、高效,让边缘设备也能运行复杂视觉任务。

从看见到理解

仿生事件驱动机制

基于异步事件驱动(event-driven)计算架构,模拟人类神经元的工作机制。数据处理实时、高效,仅在事件发生时响应,极大降低功耗,适合边缘 AI 的低功耗实时推理。

从白昼到黑夜

无惧肉眼以外的世界

微秒级时间分辨率,实现高动态范围下的可靠感知。可在复杂光照和动态环境中保证低延迟、高精度、低功耗的感知性能。进出隧道、强光照射等极端场景中依然稳定运行。

全球首款动态视觉空间定位模组.

UAim 精准感知每一寸空间

极速. 超低能耗. 无所妥协.

产品.

现有机器人在敏捷性、通用性、鲁棒性上远不及人类

Lifestyle
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为物理世界而生的动态智能视觉.

我们的类脑系统采用异步事件流和脉冲神经网络(SNN),在端侧独立运行,实现低延迟、高动态范围与低功耗感知。无论在高速动态还是复杂光照环境中,都能精准捕捉微小变化,为自动驾驶、机器人和科研应用提供前所未有的实时智能感知能力。

航空航天

赋能微型机器人在月球极端光照与粉尘环境中实现实时定位与地图构建(SLAM)

具身智能

工业4.0的“手眼协同革命”,赋予机械臂“生物级”视觉感知,实现毫秒级抓取与路径规划

运动感知

超越人类感知的运动科学,无运动模糊,数据精度达微秒级

具身智能

高速非结构化物体的实时感知与自主抓取,提升机械自主动态环境适应能力

工业检测

异物跌落的实时检测与轨迹捕捉,提升安全预警效率与复杂环境下的可靠监测能力

消费娱乐

毫米级空间定位与隔空手势控制,彻底解放双手,为智能家居、娱乐设备打造无感交互体验

AR/vR

眼动追踪、手势交互与实时空间计算,在端侧设备上实现毫秒级虚实融合

智能交通

高速车辆识别:在120km/h车速下精准识别车牌与违章行为

具身飞行器

高速自主避障,在进出隧道、强光照射等极端场景中依然稳定运行

engineered to outperform in the harshest, most demanding environments.

众多客户的选择 .

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