诺磊科技解决AI应用落地，“小”芯片也能办大事情

发布时间：2023-12-18 21:51:42 所属栏目：动态来源：DaWei

导读： 诺磊科技推出的集成CIS+AI+MCU光谱识别功能的感算一体AI光谱分析芯片阵列技术“Eye with Brain”，能做到“1个眼睛照顾8个大脑”，还能实现对多频段光谱的检测与分析。

诺磊科技推出的集成CIS+AI+MCU光谱识别功能的感算一体AI光谱分析芯片阵列技术“Eye with Brain”，能做到“1个眼睛照顾8个大脑”，还能实现对多频段光谱的检测与分析。有别于AI业界的传统算法，诺磊科技的产品配合高度集成机器影像辨识传感器，能独立运行实现影像侦测、追踪及识别。

Raymond Wu还提到曾经一枝独秀的影像解决方案CCD由于系统体积大、成本高、功耗大、落地难逐渐被CIS（CMOS图像传感器）取代。这与当下AI应用有相似性，他认为高算力并不是能百分之百解决所有AI应用的手段，AI应用的算力需求取决于具体应用的场景，单一化应用没有必要做复杂的AI芯片。

一、大算力非唯一解，“小芯片”也能加速AI应用落地

一直到了1995年，CIS出来了，CIS就把这四个最大的问题：体积、成本、功耗、落地一次全解决了。当然你可以说，1996年就有奇迹出现了吗？其实不是，CIS替代CCD大概花了15年的时间，差不多到了2005年左右，CCD慢慢就消失了，取代的全是CIS。

我今天讲的是边缘计算，我相信大家一定都知道AI应用，我们现在很多的AI应用，人工智能的应用，你会发现跟CCD有同样的问题：功耗大、体积大、又贵、落地难，这些问题跟CCD是一样的，只是CCD是1995年发生的，人工智能的应用是我们现在看到的。

我认为，人工智能应用的存在绝对不是靠算力，人工智能的应用完全取决于应用。比如我今天走进门的时候，门要自己开，门开了以后门关起来了，就这么简单，我需要20T的算力吗？当然不用，需要多少T？像这种简单的应用，大概0.1T、0.2T就做完了。所以这些算力取决于你的应用，应用很单一化的话，真的没有必要去做这么复杂的芯片，简单的就可以了。

我今天要讲的是，我这110nm的只有0.3T的，我能做什么，大家有空可以到外面看一下，我们有一些方案，就是用单一芯片就可以达到人眼的追踪、手势识别，我们都可以做到。

我们的解析度现在是320×320 CIS，像素尺寸是3um×3um，Always on工作模式功耗300mW，内存288K SRAM，就跟刚才存算一体的有很大的差别，里面除了这288K以外，我们在外面是没有任何芯片的，就是单一芯片。我也不要说把所有东西存在内存，所有的一颗芯片全搞定。

这是两个完全不同的方向，一个追求高算力，另一个是怎么集成，以诺磊首款量产芯片NB1001为例，这个芯片连镜头都做在里面了，所以只需要在PCB上面打印，就可以做人脸（识别）。外面有展示，你们可以看。

我们公司做的就是把信息输入眼睛里，因为我们的眼睛已经放在IC里面了，所以眼睛可以看到所有的东西，然后眼睛看到的东西传到IC里面来，大脑也在里面，记忆也在里面，所有的判断也在里面，算法也在里面，最后就是输出一个结果，比如说做剪刀石头布，它就直接跟你说剪刀石头布，外面什么都不要。所以这个做法跟想法，和现在高算法的AI SoC有很大的不同。

其中144k是里面的Operation用的。它的开发时间很短，功耗当然很低，需求量就会做得很大，因为它是最基础的IoT的解决方案。如果是现在不能想到的，或者是不想做的重复的动作，几乎这颗人工智能芯片都轻而易举的帮你一个一个的做掉了。

我们公司因为是卖IC的，所以我们把我们的SDK完全公布出来了，不管任何一个人想要研发任何一个应用，想要用我们的芯片，可以来我们公司，我们会给你们一个SDK，不收钱，也会教你怎么用，目的就是我们是卖IC的。

二、解密AI光谱分析芯片阵列，鉴定黄金和猪肉其实是“一回事”

我刚才讲的是很简单的，接下来讲的更专业。因为（芯片）面积很小，我们可以做出一个阵列，就跟麦克风阵列一样的，我们这个是光的阵列，这个在外面也有展示，大家等下可以去看，因为这是一个非常新的想法。

这个芯片有一个优点，它是WLO（Wafer Level Optic），怎么做呢？大家知道我们的IC都是一片一片的，现在就是把一片8寸的镜片直接叠在晶圆上，连续两片，就相当于两片重叠，然后胶水一浇，一切，切完就是大家手上看到的东西。

所以它的生产变得非常快，而且非常准，它不用再调焦了，因为上面有眼睛，可是需要镜头，镜头需要调焦，用这种做法都不需要调焦了，只要拿来以后，SMT打在板上就可以用了，连镜头都含在里面了。这是一个预估，这是一个最快最好最准的解决方案。我们现在做的就是这样的一个预估，然后在实际操作中不断地优化，最终达到我们想要的效果。

（编辑：宁德站长网）

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