红外图像处理领域新进展，睿创微电子发布第三代红外AI图像处理芯片—Falcon500

随着红外热成像技术在户外、工业、低空、汽车等领域的渗透持续加深，"看清画面、理解画面"成为行业共识级技术目标。2026年9月9日，在中国国际光博会现场（CIOE），睿创微纳旗下探测器及模组品牌睿创微电子发布第三代红外AI图像处理芯片—Falcon500，在画质、智能感知、多模态融合、精准测温等多个维度完成系统性升级，重构红外图像芯片处理能力，引领红外系统从单纯“成像设备”向“智能感知”转变。

什么是红外AI图像处理芯片？

红外AI图像处理芯片（红外AI-ISP ASIC）是新一代面向热成像领域的专用单芯片智能成像方案。受探测器自身物理特性的制约，原始红外图像信号先天存在温漂、非均匀性等固有问题，因此必须依赖专用架构的ISP（图像信号处理器）来完成非均匀性校正、降噪及画质还原，才能输出清晰、稳定的图像。在此基础上，AI模块的引入可以提升整体方案的能力边界——不仅进一步优化了画质表现和场景自适应能力，还赋予了系统智能感知能力。相较于CPU、GPU等通用型芯片，专为此类应用进行架构定制的ASIC（专用集成电路），能够实现更极致的处理性能、更高的集成度与能效比，并在规模化量产后展现出显著的成本优势。

一句话理解：红外专用AI图像处理芯片（红外AI-ISP ASIC）把红外探测器输出的原始数据，加工成可看、可分析、可测温的图像——如果把探测器比作红外热成像的眼睛，那么红外专用AI图像处理芯片就是红外的大脑。眼睛负责捕捉画面，大脑负责理解画面。

红外专用AI图像处理芯片Falcon500

Falcon500是睿创微电子自研的第三代红外专用AI图像处理芯片。突破传统红外ISP的功能的局限，集成高性能硬件算力、专业红外AI-ISP、智能感知、多模态融合、精准测温五大核心能力，并大幅提升了产品的适配性。

1、高性能算力底座

Falcon500依托强劲 CPU 运算能力，搭配浮点计算与大容量缓存，让图像处理、测温计算运行更高效；配合高速存储与运存配置，为 AI 算法运行提供充足算力底座。内置硬件视频压缩加速，同等画质下减少数据体积，降低远程传输的带宽消耗。可承载超高分辨率图像输出，即便多路画面同步传输也能保持流畅不卡顿，充分释放高清成像与智能分析的综合性能。

2、专业红外AI-ISP

依托新一代成像处理架构，对图像细节、噪声、纹理实现一体化优化，抑制水波纹、涂抹感与异常噪点，保留真实纹理，画面边缘锐利干净，明暗层次过渡自然。采用多模式校正策略，针对运动变化、场景切换、大温差等复杂工况专项调优，降低拖影、画面闪烁，提升动态场景成像稳定性。

3、智能感知

数据集涵盖千万级真实样本，通过海量训练充分挖掘硬件性能，使NPU识别精度显著跃升。同时，自研异构NPU通过软硬件协同优化，高效适配自有检测模型，满足实时推理需求。

4、多模态融合

采用像素级图像对齐技术，实现可见光细节纹理与红外温度信息的深度融合。动态功耗调节适配不同工况，兼顾性能与续航。同时能集成5路多类型视频流、畸变矫正、高速接口、硬件加密与故障保护等系统功能，新增彩色CVBS/MIPI/DSI/IN接口。

5、精准测温

通过重塑测温全链路，针对性解决设备测温不准、温度读数波动痛点，优化测温算法，采用更灵活的 KT 量化机制，实现量化精度与测温量程的良好平衡；针对光学孔洞效应开展算法修正，有效缩小不同尺寸目标带来的测温偏差；同时将环境修正、等温去噪等功能进行硬件固化，进一步降低测温延迟，提升测温数据稳定性，也大幅简化量产标定工作，有效缩短整机开发周期。

Falcon500赋能多种场景产品力升级

户外运动场景：多种封装方案适配小型化设计，集成度更高、功耗更低，兼具高清成像、精准测温与AI智能能力。卓越画质，和上一代产品相比，典型场景MOS评分提升15%，极端场景提升30%，适配各类便携巡检设备。

低空经济场景：支持超高分辨率成像与 AI 超分放大，创新DCL算法，远距离小目标也能看得清；低功耗架构同时兼顾高清侦测与续航需求，适配民用行业无人机等长航时平台。

工业测温场景：像素级图像对齐技术，实现可见光细节纹理与红外温度信息的深度融合。硬件固化专业测温链路，配合光学校正与环境智能修正，有效规避环境干扰与温度漂移，测量精度稳定可靠。适配工业精密检测、设备隐患排查等场景。

辅助驾驶场景：强降噪配合高动态成像，有效抑制路况杂讯与动态画面拖影闪烁；AI目标识别，成像和智能分析两不误，为行人检测、车辆识别和智能预警提供坚实的片上处理基础。

Falcon500 将高清成像、精准测温、本地 AI 识别三大核心能力整合至单颗芯片内，大大降低红外终端的研发与制造门槛。设备厂商可以用更短周期、更可控的成本，打造性能更完备的热成像整机，推动电力巡检、安防消防、车载、工业检测、低空经济等应用场景的智能化落地。

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