人工智慧(AI)成為未來科技產業發展的核心，應用領域幾乎無所不包，發展已久的機器/電腦視覺與AI最成熟的影像辨識技術結合理所當然，機器/電腦視覺須進一步處理資料輸入，此處理過程應乾淨俐落並準確無誤，而在工業、汽車和消費性電子等應用皆掀起一股熱潮；未來機器視覺將成為提升品質和生產力的主要驅動力，與AI結合後更將如此，低功耗FPGA可達成機器和電腦視覺等嵌入式視覺系統所需的互連和運算效能，成為可編程元件的新藍海。
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| Lattice資深行銷經理Dirk Seidel說明，機器/電腦視覺強調終端即時處理與反應，有必要將處理過程移到網路邊緣進行，以增加即時決策效率。 |
嵌入式視覺系統逐漸取代各種傳統感測器，Lattice資深行銷經理Dirk Seidel說明，目前倒車攝影鏡頭已成為北美汽車出售的標準配件，不久的將來，每輛車都將標配十個以上的攝影鏡頭；而隨著工業4.0快速發展，電腦視覺廣泛部署於工廠自動化應用，進行質量檢定、提高生產力和流程自動化等任務；同時，電腦視覺在安全監控、娛樂、農業以及醫療等領域也越來越重要。AI將在網路邊緣應用中扮演更重要的角色，以低延遲實現多維度資料處理，並保護重要隱私資料。
AI、深度學習、3D深度繪圖應用必須依賴運算密集型演算法，而機器/電腦視覺處理技術會是這類演算法的最重要要素。Dirk Seidel表示，機器/電腦視覺強調終端即時處理與反應，即使預置顏色轉換、圖元缺陷校正、色彩增益高動態範圍(HDR)等傳統演算法就可以實現，這些複雜視覺演算法必須靠近網路邊緣設備才能夠實現高效率。由於雲端傳輸複雜漫長，增加了延遲性和安全隱憂，資料更有可能在傳遞過程中遭到篡改，有必要將處理過程移到網路邊緣進行，以增加即時決策效率。
未來工業物聯網(IIoT)、自駕車、自動農場設備、無人機、輔助手術儀器等應用都將導入電腦視覺，3D深度繪圖有助於簡化測量、判斷物體方位的過程並實現碰撞迴避並須要機器視覺提供必要的資料輸入。然而，龐大的資料流程產生許多新挑戰，而基於延遲性和安全考量，不可能把所有資料都上傳到雲端。Dirk Seidel表示，Lattice因此推出了一系列低功耗、小尺寸、低成本產品，能夠適用於網路邊緣應用的智慧運算，其中，CrossLink元件為嵌入式視覺系統提供行動產業處理器介面(MIPI)橋接，實現各種圖像感測器和顯示器互連。同時，ECP5產品系列為圖像訊號處理(ISP)等運算密集型演算法提供充足資源，此外，更偕同合作夥伴為本系列產品提供優化的ISP演算法。