高速运动场景中，传统CMOS的运动模糊是工业视觉的“隐形杀手”。IDC 2025年报告显示，AGV/机器人抓取因模糊导致误判率高达37%，而事件相机（Event-based Vision）与传统CMOS融合方案将模糊率降至3%以下。晟跞科技32家客户实测数据表明：2026年融合模组成本仅135/台（较纯CMOS135/台（较纯CMOS110高22.7%），但抓取成功率提升31.8%，系统TCO降低24.3%。这不是技术叠加，而是高速场景的生存必需。
技术融合实测：事件相机+CMOS vs 传统方案
晟跞客户案例：某物流巨头部署融合模组后，AGV分拣误判率从37%→3%，月均节省返工成本18,000（50台系统），投资回收期仅4.3个月。传统CMOS方案因模糊导致2025年返工成本增加18,000（50台系统），投资回收期仅4.3个月。传统CMOS方案因模糊导致2025年返工成本增加12,500/月。
为什么融合方案是终极答案？
技术互补：事件相机捕捉运动变化（1μs响应），CMOS处理静态图像，1+1>2。
成本陷阱：纯CMOS成本低（$110），但模糊率高；融合方案成本仅高22.7%，TCO反降24.3%。
ROI陷阱：高速场景ROI提升31.8%，纯CMOS客户将面临37%误判率的持续损失。
行动指南：2025年布局，2026年锁定$135成本
2025年：在高速场景（AGV/机械臂）试点融合模组（成本$135，2026年稳定）。
2026年：将融合方案纳入高速系统标配，误判率↓91.9%。
晟跞支持：免费提供《高速运动检测成本模拟器》（输入速度，输出ROI）。
“模糊不是技术问题，而是高速场景的致命漏洞。”
—— 晟跞科技高速视觉技术总监 张路
