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，而是通过独立像素异步检测场景中的亮度变化，仅当像素亮度变化超过阈值时才输出事件信息。每个事件包含像素坐标、时间戳和极性（亮度增减），这种工作方式使其具有微秒级延迟、高达120dB的动态范围以及极低的功耗等显著优势，特别适合处理高速运动或高动态范围的场景。
在自动驾驶领域，事件相机为解决传统视觉传感器的局限性提供了突破性方案。其高时间分辨率特性能够精确捕捉车辆急刹时周围环境的瞬时变化，而高动态范围则让车辆在进出隧道或面对强光照射时保持稳定的环境感知能力。目前已有研究团队将事件相机与深度学习结合，开发出能够实时处理事件流数据的神经网络架构，为自动驾驶系统在极端条件下的可靠感知开辟了新途径。特斯拉在2021年公布的Dojo超算系统中就透露了采用类事件相机数据的研究方向，预示着该技术在量产自动驾驶中的应用前景。