電子發燒友網報道（文/李彎彎）隨著技術發展，AI應用將會無處不在，AI芯片作為支撐算力的基石，具有至關重要的作用。然而在傳統的馮諾依曼架構下，AI芯片功耗大，算力利用率低。為了解決這些問題，業界積極探索新的架構形式。

在這樣的背景下，九天睿芯獨創的模擬感知前處理+數模混合存內計算的感存算一體架構，可以在成本極低的情況下，將芯片的功耗降到uW級別。基于此全新的架構，九天睿芯的研發團隊設計了多款芯片，并且已經實現量產應用。

功耗只有其他芯片產品的十分之一

九天睿芯片成立于2018年，專注神經擬態感存算一體芯片研發。公司創始人劉洪杰博士從事神經仿生工程領域的科研研發工作多年，圍繞類腦芯片和視覺處理芯片，已發表數篇國際一流會議/期刊論文，是事件及幀融合處理芯片發明人以及6T SRAM存內計算發明人。

團隊核心成員畢業于瑞士聯邦理工、新加坡南洋理工大學、清華大學、北京大學、電子科技大學等，并曾就職于華為、IMEC、高通、騰訊等名企/單位，在芯片設計開發、神經網絡及計算架構領域研發經驗超過十年，在頂級會議和期刊上發表文章。

該公司推出的第一代芯片ADA100，可應用于語音命令詞識別、人聲監測、噪聲環境識別，以及角速度傳感器的識別和處理等。該芯片已經于今年5月量產，現在已經應用于TWS耳機、手表、助聽器等可穿戴產品中，以及照明、開關、遙控器等IoT領域。

九天睿芯感存算一體芯片有一個很大的特點，就是具有超低的功耗。該公司銷售總監袁野在接受電子發燒友采訪的時候表示：“ADA100在KWS語音識別等應用上，功耗都可以保持在微安級別（70-150微安）。公司的芯片功耗，與同行產品相比只有其十分之一。同時在成本方面，同樣芯片的算力，也只有數字芯片的三分之一。”

為什么功耗可以做到如此低？據袁野介紹，可以分為兩部分來看：第一，九天睿芯的芯片采用的是感存算一體架構。在前端就有一個模擬的處理單元，可以對感知信號進行特征提取，再傳輸給ADC進行數據轉換。也就是說，轉換的不是所有感知到的信號，而只是特征信號，這樣轉換的數據量，就只有原始數據的十分之一，甚至是二十分之一。

而本身ADC進行數據轉換，在整個芯片里面的功耗占比就很高，當它的功耗大幅降低的話，整個芯片的功耗也就會有很大幅度的下降。

第二，九天睿芯的芯片，在后端計算部分采用的是基于SRAM的存內計算。存內計算，也就是在存儲內直接做計算，減少了數據搬運，功耗會比傳統的馮諾依曼架構降低很多。九天睿芯基于SRAM的存內計算的芯片，與傳統的數字NPU相比，功耗只有其五分之一。

這樣，從前端的數模轉換到后端的計算，功耗都很低，整個芯片的功耗也就非常低了。

在商用進程方面，目前九天睿芯已經與歌爾等六家企業合作，合封智能麥克風，即基于九天睿芯第一代芯片ADA100的裸Die，與上述幾家公司的MEMS，合封在一個基板上，做成智能麥克風，讓其可以實現語音識別功能。現在與這幾家合作的智能麥克風都已經合封完成，測試也已經通過，將會在今年11月份左右進行大批量生產。

另外ADA100單獨芯片的應用，也已經在華為、小米、OPPO等廠商推廣，目前都處于DEMO測試階段。在其他客戶的合作方面，ADA100已經接到100多萬pieces的訂單，預計將在今年11月份左右完成初期交付。公司計劃明年能達到千萬級出貨，在更多產品中實現應用。

九天睿芯感存算一體，超低功耗、低成本的特性，切實地在幫助客戶解決面臨的痛點問題。比如，在助聽器上的應用。現在的助聽器，主要有兩個模式：一個是需要去醫院適配，調好增益幅度，給老人帶上。但是大部分老人，當時的感受跟平時的感受可能不一樣，佩戴的時候其實并不舒服，可能增益開太大了，但是他又沒有辦法做調整。

另一個是比較新的一種助聽器，用的是藍牙主控跟手機連接，通過APP調節它的增益狀態，如果覺得聲音大，就調小一點。不過它也有一個痛點，就是很多老年人，操作智能手機并不熟練，需要年輕人幫他先調好。同樣的問題是，在調的時候用的舒服，并不代表他一直用著舒服，比如他現在在外面，環境吵，而它的增益還是開很大，就會對耳朵有損傷。

所以，現在所有新興的助聽器客戶都會提出，在內部增加一顆環境噪聲識別感知的芯片，幫助助聽器自適應的調節增益幅度。比如說，外面比較安靜的時候，增益就可以開大一點，讓用戶可以聽得更清楚。外面聲音很吵的話，就可以把降噪開大一些，屏蔽噪聲，把人聲放大。

袁野向電子發燒友介紹：“我們的芯片可以感知到外部環境的變化，之后推送一個指令給主控，主控再自適應地調節它的降噪和增益幅度，這樣就可以實現，老年人佩戴的智能化，體驗會更好。這算是助聽器真正意義上的智能化升級。”

九天睿芯在與客戶交流的時候發現，這些助聽器的廠商普遍認為，他們的助聽器產品迫切需要這個功能。而且更重要的是，對于助聽器產品來說，超低功耗是剛需，不然的話，電量堅持不了24小時也很麻煩。九天睿芯芯片超低功耗特性的作用在這里就很好的體現出來了。

一款可直接連接事件相機單獨存在的SoC

除了第一代ADA100，九天睿已經規劃設計了多款產品，包括第二代芯片ADA200，第三代芯片ADA300，以及一顆高性能ADC產品。其中ADA200已經流片成功，ADA300在規劃中。

ADA200同樣是采用數模混合+存內計算的架構模式，不過與ADA100不同的是，ADA200算力更大，可以達到4-10TOPS。九天睿芯市場總監Johney Lu向電子發燒友介紹：“到了這么高算力后，ADA200就可以接大量的視覺及其他傳感器，比如傳統的CIS、雷達，以及事件相機（DVS）。同時可以接多路（4路或者8路）的視覺信號。”

這顆芯片可以有好幾種用法：一是作為單獨的邊緣計算SoC，成為一個相機模組，或者一個單獨運作的產品；二是在AR/VR上做協處理器，完成一些功能，比如做slam，ISP的圖像增色、渲染；三是做不同傳感器接入時的處理和預處理，還可以接事件相機，目前在市面上，九天睿芯是唯一可以直接接事件相機的單獨存在的SoC。

基于此，也就可以面向三個市場：一是在汽車上，做碰撞預警，或鬼探頭等視覺的邊緣計算；二是在AR/VR上做協處理器；三是在IoT產品上作為獨立存在的SoC。

上面提到的事件相機（Event Camera），也稱神經形態像機，或動態視覺傳感器（DVS，Dynamic Vision Sensor)，是一種能夠響應局部亮度變化的成像傳感器。事件相機不像常規相機那樣使用快門捕獲圖像。相反，事件相機中的每個像素都獨立且異步地運行，并在發生亮度變化時輸出這些變化，否則保持沉默。

據Johney Lu介紹，事件相機有幾個很典型的特點：一是它的動態范圍非常高，可以達到140dB；二是因為它只輸出有效信息，不輸出無效信息，它的數據量非常小；三是它的速度非常快，可以達到1/10000s，甚至更高。

因為這三個特點，行業普遍認為，事件相機可以應用于在汽車上做鬼探頭或者碰撞預警。自動駕駛是未來的必然趨勢，如今乘用車基本還處在L2自動駕駛階段，現在已經有很多廠商在做碰撞預警，不過相對來說，它還不是必須的功能。然而到L3/L4之后，基本就不需要駕駛員參與了，汽車需要自己去駕駛，這時候汽車都需要具備碰撞預警功能。在低光照、或者突發狀況下，汽車需要依靠各種傳感器、計算芯片，以及各種算法，自己進行處理。

然而問題是，對于L3/L4自動駕駛來說，還是有5%-15%的corner case，傳統視覺非常難以處理，事件相機卻沒有問題。相對來說，在低光照下，高動態范圍，或者突發事件的情況下，事件相機的效果會比傳統視覺好很多。

目前市面上已經有事件相機產品量產，比如索尼。而九天睿芯的ADA200是一款可以直接事件相機的單獨存在的SoC。Johney Lu表示：“我們的SoC可以和傳感器廠商的事件相機一起，幫助汽車在L3之后的自動駕駛階段，實現對這5%-15%的corner case的處理。”

這是在汽車上面的應用，目前九天睿芯已經與國內外幾家主流車企達成合作。另外在AR/VR上面的應用，ADA200可用來做視覺上的slam，接RGB或DVS做眼球追蹤。完成定位、手勢識別，還有多重不同傳感器的融合等功能。

現在一些主流的AR/VR公司對這方面都非常感興趣，包括Meta。現在的趨勢是，用主芯片加一顆協處理器，來解決AR/VR上所有傳感器的融合。很多時候，主芯片的迭代速度比較慢，沒有辦法引入最新的技術，而協處理器迭代比較快，正好可以解決這個問題。另外協處理器也分擔主芯片的功能，降低它的功耗和成本。

九天睿芯規劃中的ADA300，算力將會更大，可以達到24TOPS以上，可以作為一顆主芯片SoC，應用在非常多的場景中。并且ADA300可以和很多大廠合作，做成超大算力的產品。

Johney Lu表示，很多大廠非常認可，存內計算+數模混合這樣的架構，面效比、能效比都比較有優勢，因此九天睿芯會以存內計算的IP、以及design一部分的方式跟大廠合作。

除了ADA100、ADA200、ADA300三款產品，九天睿芯還有一顆激光雷達ADC，已經流片成功，會在明年實現量產。

小結

整體來看，九天睿芯創新架構的特性非常明顯，芯片產品功耗低、面積小、成本低，在可穿戴、AR/VR、自動駕駛上都有其獨特的優勢，因此獲得了不同領域客戶的認可。ADA100今年會逐漸在更多產品中應用，隨著明年ADA200、ADC的量產，基于九天睿芯創新架構的芯片產品，將會更多更好的服務于各個行業和客戶。