据美国专利商标局（USPTO）最新公布的信息，苹果公司日前提交了一项有关基于事件相机（Event Camera）实现手势识别的新专利申请。这一技术有望应用于未来的Mac电脑，并显著提升设备对空中手势的识别效率和准确性。
传统相机局限明显，事件相机应运而生
苹果在专利申请中指出，传统帧式相机在捕捉快速手势动作时常常受到帧率限制，难以实时准确识别用户动作。而“事件相机”则不同，它能够逐像素记录动态变化，显著提升数据采集速度。每个像素独立感知亮度变化，并在亮度变化超过设定阈值时，生成一个包含像素坐标和时间戳的“事件”。这种优势使其在处理快速、复杂的手部动作时更具潜力。
不过，事件相机的“灵敏”也带来了新挑战——它在记录用户手势的同时，特别是在复杂环境下，可能记录大量无关事件，增加了数据处理的难度，导致识别效率降低。因此，如何从大量事件数据中筛选出有意义的信息，成为技术攻关的关键。
苹果提出新方案：多相机协同 + 分块识别路径
为解决这一问题，苹果设计了一套新型的手势识别系统，结合事件相机与帧式相机的协同工作机制。具体而言，系统会利用帧式相机的视场与事件相机重叠的区域，来帮助筛选和限定事件数据的处理范围，从而提高识别效率。
专利中提到，这一系统通过“事件分块”的方式追踪手势路径。每个“事件块”代表一定时间内在某一区域内发生的一组事件。系统会以空间距离或时间间隔为依据，将这些事件块进行分组，从而更精准地识别出类似“手掌挥动”或“手指滑动”等动作的路径。
此外，该技术支持在如MacBook这样的单一设备上运行，也可以与其他设备（如iMac或头显HMD）协作，通过共享事件数据完成识别任务。
专利图展示手部轨迹追踪细节
从苹果公布的专利图中可以看到，这项系统配备了专门的“手势识别单元”，并展示了如何通过事件相机检测手部动作，以及如何在某一时刻将事件分块并进行路径分析。
具体来说，系统会利用帧相机数据定义感兴趣区域(Region of Interest)，例如通过边界框(Bounding Box)排除背景干扰，仅分析用户手部对应的事件数据。此外，事件相机还可调谐至红外光(IR Light)，以减少噪声干扰。系统还能通过追踪事件数据块(Blocks of Events)来确定手部移动路径，这种方法比追踪单个事件更准确高效。
值得注意的是，从苹果近年来持续布局手势识别与混合现实（MR）设备的趋势来看，这项技术并不仅限于在MacBook上应用。苹果表示，该事件相机系统还可应用于Apple Watch、iPhone、iPad、头显以及智能家居设备等领域，以为用户提供更自然、更精准的交互体验。
苹果加码事件视觉，动微视觉展现前沿优势
苹果此次对事件相机技术的关注，进一步验证了该领域在未来人机交互和空间感知中的巨大潜力。在全球范围内，真正具备将事件视觉技术落地为产品能力的企业寥寥无几，而动微视觉（北京）科技有限公司正是其中的佼佼者。
作为一家专注于超高速视觉感知的前沿科技初创企业，动微视觉提供集成软件、硬件与处理算法于一体的完整解决方案。其核心创新——感算一体的仿生视觉芯片，通过全球领先的事件流处理技术，实现了微秒级延迟、毫瓦级功耗的视觉感知处理，赋能视觉检测、机器人、消费电子、自动驾驶等多个高技术场景。
动微视觉的研发团队来自世界顶尖的苏黎世联邦理工学院，由仿生视觉奠基人 Tobi Delbruck 教授指导。其深厚的学术背景和工程转化能力，使公司在事件相机技术的商用化进程中处于领先地位。
在苹果不断加码事件视觉布局的背景下，动微视觉凭借其技术成熟度与系统整合能力，有望成为全球事件相机产业链中的关键力量。未来，随着行业巨头与核心技术企业的深入合作，事件视觉有望引发第三次机器视觉革命，开启更智能、更高效的人机交互新时代。
苹果此次对事件相机技术的关注，进一步印证了该领域在未来人机交互与空间感知中的巨大潜力。动微视觉（北京）科技有限公司在该技术方向上同样布局已久，其所提出的解决方案与苹果有所不同：动微视觉充分挖掘事件相机的稀疏性优势，并融合传统RGB图像的高分辨率特性，设计出兼具高实时性与高精度的手势识别算法，目前相关核心发明专利已进入申请阶段。
此外，动微视觉还自主研发了基于事件相机的纯2D手势识别方案，在3D手势追踪和2D手势识别两个维度均具备完整的技术研发能力与知识产权布局。这一全面性在业界尚属少见，展现出其在事件视觉交互领域的深厚积累与领先地位。
目前，动微视觉的手势识别解决方案已与多家头部厂商达成初步合作意向，覆盖XR、智能家电、PC等多个应用场景。未来，动微视觉将继续深耕事件视觉与人机交互融合技术，致力于成为全球范围内领先的交互感知解决方案供应商。
