“为了以最好的方式帮助客户应对设计挑战，采用全面的解决方案非常重要。从硬件的角度来看，Tensilica IP 和架构的持续创新非常关键，有助于推动领先的智能手机制造商和物联网系统以及下一代联网汽车供应商持续向前发展，”Cadence Tensilica Vision 和 AI DSP 产品管理、营销和业务开发总监 Amol Borkar 说，“一个强大的软件生态系统也必不可少，通过与 Kudan 和 Visionary.ai 这样的行业领导者合作，我们可以引入最先进的 SLAM 和 AI ISP 解决方案，并在基于 Tensilica IP 的设备上高效运行，同时实现最佳的功耗性能。”
Kudan 是视觉测距领域的行业领导者，也是 SLAM 算法的早期实施者。SLAM 被广泛应用于基于摄像头或传感器的系统，能够以高精度确定目标对象在环境中的位置和方向。SLAM 相当复杂，并已在许多家用产品中得到了应用，包括吸尘器机器人和 AR/VR 设备，甚至更复杂的系统如自动驾驶汽车和自动导航无人机。Kudan 在 Tensilica Vision Q7 DSP 上完成了 SLAM 的专属实现，使前端特征提取阶段的性能提高了 10 倍，与基于 CPU 的实现相比，整个 SLAM 管道的速度提高了近 15%。
“我们与 Cadence 建立了合作伙伴关系，并与 Tensilica 平台一起加速了 Kudan 的 SLAM 方案，对此我们感到非常兴奋，”Kudan USA 首席执行官 Juan Wee 说，“Cadence 的 Tensilica Vision DSP 提供专门的指令用于优化 SLAM 算法的各个阶段，为最终客户提供了显著的收益，并降低了功耗。我们期待着能与 Cadence 一起，共同提高我们 SLAM 解决方案的支持范围和采用率。”
在大多数具有图像或视频功能的系统中，ISP 功能集的应用非常成熟，通常作为一个硬件模块提供，这能帮助提高性能，但缺乏灵活性，难以适应当下的使用场景。
Visionary.ai 独辟蹊径，使用人工智能取代传统的“硬接线”ISP 功能，能够实时生成高质量的视频，即使在光线条件不佳的情况下也是如此。Visionary.ai 的高效 AI-ISP 使客户能够实现分辨率超越全高清水平的摄像头管道，同时在 Tensilica NNA110 加速器上以超过 30fps 的速度运行。
“我们开发了一种利用 AI 实时大幅提高图像质量的方法，特别是在光线欠佳的条件下，”Visionary.ai 首席执行官 Oren Debbi 表示，“为了让这项技术发挥真正的潜力，我们需要使用快速高效的神经网络计算。对我们来说，加入 Cadence 的 Tensilica 生态系统有助于确保客户获得极具竞争力的解决方案，并能在更高效的视觉和 AI 平台上运行，真正实现开箱即用。”
