隨著信息時代的蓬勃發展，智能系統的高度集成性與強大信息處理能力，使其廣泛應用于民用和軍用領域。其中，多種傳感和處理模塊的集成不斷增加了智能系統的整體功耗。同時，隨著更多功能需求的增加，智能系統需要處理的數據量也隨之增加。因此，如何控制智能系統的功耗問題變得愈發嚴峻。

為了滿足上述智能系統降低功耗的需求，可使用專用集成電路（ASIC）的來代替傳統的通用集成電路。與批量生產的通用集成電路相比，ASIC具有體積更小、功耗更低、可靠性更高、性能更高、機密性更高以及成本更低的優點。ASIC設計主要分為數字信號處理（DSP）和模擬信號處理（ASP）兩種類型。對于DSP，基于神經網絡的處理單元（NPU）數字加速器是提高處理效率的常見選擇。但是，隨著傳感器數據吞吐量的增加，基于NPU的數字加速器仍然遭受高功耗的困擾。智能系統的時鐘在計算時無法平衡系統能效和整體功耗。與DSP相比，ASP更加節能。ASP不依賴系統時鐘的上升沿或下降沿來觸發，可以隨時處理傳入的傳感信號。這種處理包括在模擬端直接將原始信號相乘和相加等運算操作，然后再將模擬特征值傳遞至模數轉換器（ADC）。

據麥姆斯咨詢報道，近期，華東師范大學通信與電子工程學院吳幸教授與清華大學喬飛副研究員、華南師范大學李昕明研究員合作，通過組合柔性二維（2D）材料和模擬計算芯片，開發了一款基于定制ASIC芯片設計的低功耗柔性智能手勢識別系統（Analog Sensing and Computing Systems with Low Power Consumption for Gesture Recognition）。該成果在線發表于本領域重要期刊Advanced Intelligent Systems。在此項工作中，吳幸教授課題組成員使用帶有石墨烯填充物的壓敏海綿傳感器，制備了一種柔性手套，該手套可用于檢測和識別不同的手勢。同時，為了消除系統時鐘帶來的功耗，提出了一種采用近傳感器處理架構的新型模擬計算定制ASIC芯片。它通過模擬電路實現了二進制神經網絡算法，并在硬件級別完成了對傳輸信號的識別。該ASIC芯片具有低于1.8 mW的低功耗，用于高壓感應材料組裝的手套可以識別包括阿拉伯數字0~9在內的啞語手勢，識別率高達98.5%。此項研究工作為智能可穿戴電子領域中超低功耗定制智能芯片的發展前景提供了全新方向。

基于定制ASIC芯片設計的低功耗柔性智能手勢識別系統

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