全球首顆高精度3D-AI雙引擎SOC芯片進(jìn)入最終流片階段

傳統(tǒng)機(jī)器人只有“手”，只能在固定好的點(diǎn)位上完成既定操作，而新一輪人工智能技術(shù)大大推動(dòng)了機(jī)器和人的協(xié)作，這也對(duì)機(jī)器人的靈活性有了更高要求。

要想像人一樣測(cè)量、抓娶移動(dòng)和避讓物體，機(jī)器人首先需要對(duì)周邊世界的距離、形狀、厚薄有高精度的感知，而3D視覺(jué)芯片可以引導(dǎo)機(jī)器人完成上述復(fù)雜的自主動(dòng)作，它相當(dāng)于機(jī)器人的”眼睛”和”大腦”。

近日，中科融合感知智能研究院（蘇州工業(yè)園區(qū)）有限公司（以下簡(jiǎn)稱中科融合）的全球首顆高精度3D-AI雙引擎SOC芯片，已經(jīng)在國(guó)內(nèi)一家芯片代工廠進(jìn)入最終流片階段。這顆芯片將和中科融合已經(jīng)進(jìn)入批量的MEMS微鏡3D結(jié)構(gòu)光芯片，共同成為全國(guó)產(chǎn)高精度機(jī)器視覺(jué)的“3D之眼和腦”。

從原子的物理世界到0和1的數(shù)字世界，3D視覺(jué)“感知智能”技術(shù)是第一座橋梁。我國(guó)放量增長(zhǎng)的工業(yè)級(jí)、消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)對(duì)3D芯片的剛性需求也處在爆發(fā)前夕。

中科融合這顆擁有全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的MEMS感知芯片技術(shù)和新一代低功耗3D人工智能芯片引擎技術(shù)，填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)高精度3D視覺(jué)芯片的空白，將滿足3D芯片存在的巨大剛需缺口，讓中國(guó)制造、物流、安防、金融，甚至醫(yī)療行業(yè)都用上國(guó)產(chǎn)化的“3D之眼、腦”。

兩顆芯片滿足中國(guó)“3D之眼、腦”剛需

5G的未來(lái)在于“萬(wàn)物互聯(lián)”。與人具有五官類似，萬(wàn)物互聯(lián)的機(jī)器必須由各種傳感器實(shí)現(xiàn)感知。而在各種感官中，人類的“3D視覺(jué)”，提供了我們對(duì)于世界的70%以上的感官信息。在智能制造，金融安全，混合現(xiàn)實(shí)等眾多新興領(lǐng)域，3D視覺(jué)芯片技術(shù)都屬于核心基矗據(jù)知名國(guó)際調(diào)研企業(yè)Yole的報(bào)告，2023年，全球3D視覺(jué)產(chǎn)業(yè)將接近200億美元。

然而，所有的高精度機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的“3D視覺(jué)”入口都采用了美國(guó)德州儀器公司100%壟斷的DLP芯片技術(shù)（3D成像市場(chǎng)），作為3D動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)光光源。過(guò)去一年，包括疫情期間的2020第一季度，超過(guò)數(shù)十億的資金投入智能機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，如果沒(méi)有這顆“DLP”芯片，以上所有的機(jī)器視覺(jué)設(shè)備都會(huì)“失明”，基于這一技術(shù)的系統(tǒng)投入都將付之東流。

而美國(guó)NVDIA公司的GPU芯片則作為算力芯片，被廣泛用于3D建模計(jì)算和AI識(shí)別，讓機(jī)器“聰明”運(yùn)轉(zhuǎn)。如果沒(méi)有以上兩種芯片，機(jī)器就像失去視力和大腦的人一般“失靈”。

中科融合是國(guó)內(nèi)實(shí)現(xiàn)全國(guó)產(chǎn)替代DLP芯片在3D視覺(jué)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊。據(jù)CEO、中科院蘇州納米所AI實(shí)驗(yàn)室主任王旭光介紹，目前市場(chǎng)上并不存在專用于3D的AI芯片，中科融合首次實(shí)現(xiàn)了AI-3D雙引擎集成SOC芯片，將高精度3D建模算法引擎和基于深度學(xué)習(xí)的智能引擎，同時(shí)在單顆芯片中完成。

通過(guò)MEMS感知芯片（眼睛）和超低功耗專用AI處理器（大腦），實(shí)現(xiàn)高速度和高精度3D重構(gòu)和識(shí)別，完成從三維物理世界到3D數(shù)字世界的轉(zhuǎn)化。打通了自MEMS底層核心制造工藝和驅(qū)動(dòng)控制技術(shù)，到頂層核心架構(gòu)和深度學(xué)習(xí)算法的全感知智能技術(shù)鏈。

而直接控制MEMS，同時(shí)整合了高精度動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)光建模引擎和自研NPU雙引擎的SOC芯片，全世界第一顆高精度3D-AI芯片，不僅成本低，單價(jià)只有國(guó)外同類指標(biāo)產(chǎn)品的三分之一上下，而且功耗低至毫瓦級(jí)，“插上充電寶就能跑起來(lái)”?！巴瑯邮歉呔?，DLP光機(jī)模組像磚頭，我們的芯片模組只有大拇指大小，體積小功耗小，這是通過(guò)技術(shù)的代差實(shí)現(xiàn)的?！?/p>

電子科技大學(xué)教授周軍一直專注于智能感知算法與芯片協(xié)同設(shè)計(jì)，在他看來(lái)，“人工智能芯片技術(shù)需要為應(yīng)用場(chǎng)景服務(wù)，中科融合以中國(guó)科學(xué)院蘇州納米所的核心芯片技術(shù)為基礎(chǔ)，集成了自研的高精度MEMS微鏡芯片驅(qū)動(dòng)、高精度3D建模算法引擎以及基于深度學(xué)習(xí)的AI加速引擎，是全世界第一次創(chuàng)新性地把AI芯片和高精度3D技術(shù)用芯片化的手段實(shí)現(xiàn)。”而且這枚高精度3D智能視覺(jué)芯片完全實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)，在機(jī)器視覺(jué)、生物識(shí)別、智能家居、自動(dòng)駕駛、游戲影視等眾多需要3D建模和空間識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景，有廣闊的應(yīng)用空間。

填補(bǔ)國(guó)產(chǎn)3D感知芯片空白

作為國(guó)內(nèi)第一家專注于“AI+3D”自主核心芯片技術(shù)的科技創(chuàng)新型企業(yè)，中科融合的創(chuàng)業(yè)史可以追溯到2006年設(shè)立的中國(guó)科學(xué)院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所。

2009年，國(guó)產(chǎn)第一代半導(dǎo)體芯片技術(shù)的先驅(qū)中科院王守覺(jué)院士（牽頭）在蘇州納米所成立高維仿生信息學(xué)實(shí)驗(yàn)室，為蘇州納米所播下了人工智能的種子。

數(shù)年內(nèi)，多位美國(guó)，日本，新加坡海歸博士加入納米所芯片專業(yè)團(tuán)隊(duì)，從SOI的晶圓開始，歷經(jīng)七年開發(fā)了包含工藝，驅(qū)動(dòng)，算法，設(shè)計(jì)和光機(jī)電整合等一系列自有知識(shí)產(chǎn)權(quán)工藝技術(shù)，用王旭光的話說(shuō)，“團(tuán)隊(duì)是從燒磚頭開始蓋房的”。

2018年，在蘇州工業(yè)園區(qū)管委會(huì)和清華啟迪金控的共同支持下，中科融合正式成立，立足傳感器和深度學(xué)習(xí)融合、芯片底層硬科技，助力國(guó)家實(shí)現(xiàn)以具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的MEMS微鏡芯片對(duì)DLP芯片的國(guó)產(chǎn)替代。

這是一支國(guó)內(nèi)少有的跨AI芯片設(shè)計(jì)、算法和MEMS芯片工藝的綜合性人才團(tuán)隊(duì)。90%以上為研發(fā)人員，平均芯片研發(fā)資歷超過(guò)10年。依托蘇州園區(qū)頂級(jí)的MEMS芯片代工線，公司具有完整的光機(jī)電研發(fā)實(shí)驗(yàn)室、芯片組裝超凈實(shí)驗(yàn)室和深度學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)室等完備研發(fā)條件。

據(jù)王旭光介紹，目前的國(guó)外芯片大多數(shù)是低成本、低精度。在3-30萬(wàn)個(gè)3D點(diǎn)云，類似早期的數(shù)碼相機(jī)的低分辨率，“而我們的國(guó)產(chǎn)自研芯片可以做到上百萬(wàn)以上的高精度3D點(diǎn)云，相當(dāng)于直接到了高分辨率3D相機(jī)時(shí)代。更加重要的是，在提供如此高精度的同時(shí)，可以做到和低精度相機(jī)相同的低成本、小體積。這是目前國(guó)外的DLP芯片做不到的?！?/p>

“作為產(chǎn)業(yè)鏈上游的基礎(chǔ)層技術(shù)廠商，我們將在5G時(shí)代，賦能具有邊緣智能的3D感知設(shè)備，推動(dòng)具有百億美元規(guī)模的智能3D產(chǎn)業(yè)鏈的爆發(fā)，趕超國(guó)際頂尖水平?！蓖跣窆獗硎荆瑫r(shí)，已經(jīng)過(guò)幾個(gè)月測(cè)試核心3D智能相機(jī)模組及相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)在多家企業(yè)的物流分揀自動(dòng)機(jī)器、高精度醫(yī)療用掃描設(shè)備等導(dǎo)入應(yīng)用，預(yù)計(jì)在2020年第三季度將陸續(xù)正式上市。
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