在充滿挑戰的真實應用場景中——無論是塵土飛揚的建筑工地、霧氣彌漫的田野還是崎嶇不平的地形，自動設備需要具備可靠且實時的感知能力。為了解決這一難題，恩智浦與Au-Zone Technologies攜手合作，推出了Raivin模塊，一個集成了雷達傳感、視覺處理和邊緣AI推理的3D感知系統，旨在滿足復雜操作環境下的實時數據處理需求，并確保系統的穩定性和靈活性。

Raivin模塊：復雜環境下的感知革命

Raivin模塊專為應對極端條件而設計，使機器能夠在惡劣環境中實時處理復雜的環境數據并作出決策。該模塊不僅融合了多種傳感器的數據，還結合了預訓練的AI感知模型和統一的軟硬件架構，極大地簡化了智能感知系統的部署過程。這標志著向可擴展自主系統的邊緣發展邁出了關鍵一步。

據Au-Zone Technologies首席執行官Brad Scott介紹：“自主系統的下一步發展需要更強大、更精準且更具成本效益的實時3D空間感知能力。我們與恩智浦的合作正是為了滿足這一需求。”

實時感知的新時代

傳統的感知解決方案往往依賴單一傳感器協議棧，難以在復雜多變的環境中提供穩定的感知支持。例如，僅使用攝像頭的系統在低能見度或光照不足的情況下性能會顯著下降；激光雷達雖然精度高但成本昂貴且能耗大；雷達雖然在惡劣天氣下表現良好，但分辨率不足限制了其對物體分類的能力。

恩智浦運輸與移動細分市場市場總監Altaf Hussain指出：“只有將雷達和視覺技術與邊緣AI處理整合于同一個單元，我們才能打造足夠快速、可靠且強大的系統，以滿足下一代自主應用的需求。”

統一的軟硬件協議棧

Raivin模塊采用了從芯片到軟件全棧式的設計理念，通過恩智浦提供的高性能計算和傳感基礎，以及Au-Zone提供的邊緣AI軟件協議棧與開發工具，實現了高效的協同工作。i.MX 8M Plus應用處理器提供了高達2.3 TOPS的計算能力，而S32R294雷達微控制器則確保了實時雷達信號處理及傳感器融合能力。

此外，EdgeFirst Studio?開發平臺使得工程師無需深厚的專業知識即可輕松實現雷達與視覺的融合，大大降低了開發門檻。這種端到端的方法不僅加速了開發進程，還減少了設計人員實現復雜多模態AI感知系統的難度。

真實應用場景中的突破性表現

在CES 2025上的現場演示中，Raivin展示了其在各種嚴苛環境下的卓越表現。無論是在霧霾環境下進行目標檢測、跟蹤，還是在強光條件下保持精準的目標跟蹤，甚至在模擬降雨環境中保持高精度感知，Raivin都展現出了其強大的適應能力和穩定性。

特別是在低能見度環境下，雷達與AI的緊密協作補償了視覺退化，確保了系統依舊具備可靠的感知能力。

大規模簡化傳感器融合

Raivin顛覆了傳統傳感器融合復雜、耗時的過程。通過集成預訓練的AI模型和優化后的即用型硬件解決方案，Raivin大幅簡化了傳感器融合的部署流程，降低了定制化實現的難度，為OEM廠商提供了經過驗證的可擴展3D感知系統。

總之，Raivin模塊不僅代表了技術上的創新，也體現了恩智浦與Au-Zone之間深度合作的成功。通過將雷達、視覺和邊緣AI深度融合至同一平臺，Raivin加速了智能感知系統的部署，提升了系統的可擴展性，并確保了其在真實世界中的實用性。無論是應用于移動機器人、精準農業還是車隊車輛管理，Raivin都能通過單一平臺快速集成AI驅動的感知能力，助力各行各業邁向智能化新時代。