事件相机（Event Camera）是一种新型的视觉传感器，其工作原理与传统相机有着本质区别。它不像传统相机那样以固定帧率捕捉完整图像，而是异步检测场景中每个像素的亮度变化，仅当像素亮度变化超过阈值时才输出事件数据。每个事件包含像素坐标、时间戳和极性（亮度增减）信息，这种工作方式使其具有微秒级延迟、高动态范围（140dB以上）和极低功耗等独特优势。
在具身智能领域，事件相机为机器人提供了更接近生物视觉的感知方式。其高时间分辨率特别适合高速运动场景下的实时控制，如无人机避障、高速抓取等应用；而高动态范围则能应对复杂光照环境。当前业界已开始探索事件相机与深度学习结合的创新架构，如事件表征神经网络（EV-FlowNet）等，这类技术有望解决传统视觉系统在动态场景中的滞后性问题。延伸阅读推荐《Event-Based Vision: A Survey》（Gallego et al., 2020）这本权威著作。