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智能開關芯片
GaN系列材料具有低的熱產生率和高擊穿電場，是制作大功率電子器件的重要材料。利用GaN材料制造的功率管擁有承受大電流、耐高壓、抗輻射，耐高溫而且開關速度快的特點，非常適用于高功率微波器件。隨著5G毫米波通信、工業4.0和新一代雷達的發展，這種功率微波器件將會得到更廣泛的應用。但是，對于這種半導體器件的負載開關驅動提出了非常高的要求。要求負載開關驅動封裝尺寸小，便于大陣列集成。并且對可靠行的要求也極高。智能功率集成電路（Smart Power Inte
南京大學
2021-04-14
智能視覺感知芯片
1.痛點問題
元宇宙時代三維成像基礎設備和數字終端成像及顯示設備都將需要革命性的提升。同時，工業智能和基礎科學的快速發展也對感知和成像極限提出了更高的需求。
現有的成像技術，即攝像頭模組和3D成像模組，存在諸多技術和經濟的缺陷，如抗擾動性能差、占據空間大、功耗大、成本高等，特別是隨著傳感芯片像素數的增加，傳統光學成像系統需要多級較大的昂貴鏡片才能實現高分辨率的成像性能，很難應用于手機等小型化設備上，不足以適應科技的高速發展。
“智能視覺感知芯片”將達成光學感知的技術革新并有效解決現存問題。通過數字自適應光學技術矯正系統像差和環境像差、實現高速重構目標景物高精度三維信息，進而實現使用普通的低成本小型化單鏡片即可實現高分辨率成像，同時該芯片能夠適用于不同的光學系統，包括大口徑天文成像，實現高分辨率遠距離成像，克服大氣湍流干擾。
2.解決方案
團隊提出“智能視覺感知芯片”概念，該種芯片擁有多項優勢：全球領先的4D感知技術，自適應抗干擾；創新的透鏡設計方案結合自主知識產權算法，可通過單攝像頭模組實現原多攝像頭模組功能，大幅降低現有成本、體積和功耗，顯著提升分辨率。通過對目標場景進行多維度的密集采樣，將多維度的耦合信息解耦，重構傅里葉面的非期望相位分布，實現高速大范圍的自適應光學矯正，顯著降低光學成像系統尺寸與成本，提升成像效果，同時具備三維深度感知能力。
合作需求
尋求消費電子等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。
清華大學
2022-05-19
智能視覺感知芯片
1. 痛點問題
元宇宙時代三維成像基礎設備和數字終端成像及顯示設備都將需要革命性的提升。同時，工業智能和基礎科學的快速發展也對感知和成像極限提出了更高的需求。
現有的成像技術，即攝像頭模組和3D成像模組，存在諸多技術和經濟的缺陷，如抗擾動性能差、占據空間大、功耗大、成本高等，特別是隨著傳感芯片像素數的增加，傳統光學成像系統需要多級較大的昂貴鏡片才能實現高分辨率的成像性能，很難應用于手機等小型化設備上，不足以適應科技的高速發展。
“智能視覺感知芯片”將達成光學感知的技術革新并有效解決現存問題。通過數字自適應光學技術矯正系統像差和環境像差、實現高速重構目標景物高精度三維信息，進而實現使用普通的低成本小型化單鏡片即可實現高分辨率成像，同時該芯片能夠適用于不同的光學系統，包括大口徑天文成像，實現高分辨率遠距離成像，克服大氣湍流干擾。
2. 解決方案
團隊提出“智能視覺感知芯片”概念，該種芯片擁有多項優勢：全球領先的4D感知技術，自適應抗干擾；創新的透鏡設計方案結合自主知識產權算法，可通過單攝像頭模組實現原多攝像頭模組功能，大幅降低現有成本、體積和功耗，顯著提升分辨率。通過對目標場景進行多維度的密集采樣，將多維度的耦合信息解耦，重構傅里葉面的非期望相位分布，實現高速大范圍的自適應光學矯正，顯著降低光學成像系統尺寸與成本，提升成像效果，同時具備三維深度感知能力。
合作需求
尋求消費電子等領域有相關技術開發、市場推廣經驗，能推廣本技術落地的高科技企業，可以進行深度合作。
清華大學
2022-03-03
人工智能視覺芯片
人工智能技術飛速發展,我國大體上能夠與世界先進國家發展同步。我國擁有自主知識產權的文字識別、語音識別、中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛汽車等很多智能科技成果已進入市場,但是9%以上是軟件、算法產品，在人工智能神經網絡芯片研發方向上,我國又是落后于美國5-10年左右，可以預見的是,將來我國的人工智能神經網絡硬件又將進口大量的IBM、Google、NVIDA、Braodcom等公司的產品,遵循的標準又將按美國的標準,在市場上處于弱勢地位。
電子科技大學
2021-04-10
人工智能語音識別芯片轉讓
人工智能物聯網時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內環境下,當距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設備的回聲及其他環境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯網時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現，市面上僅有少數國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數據挖掘,基于人工智能神經網絡的深度學習開始在語音識別領域進行推廣運用,相對于傳統的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經網絡計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠場語音麥陣降噪和神經網絡識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。
電子科技大學
2021-04-10
寒武紀深度學習智能芯片
研發階段/n主要研究設計可擴展至1024 核的眾核智能處理器架構。研究面向智能處理的 存儲一致性模型；研究異構智能處理器的非對稱片上網絡；研究超大規模智能任務 的核間分割；研究多智能處理任務的動態調度；研究眾核智能處理器的層次化物理 設計；研究存算一體化的眾核智能芯片結構；研究智能處理器芯片的異構并行；研 究多智能芯片的高速片間互聯。到2020年，以實現人工神經網絡智能計算速度和能 效的指數性增長為目標，取得超大規模人工神經網絡芯片架構、智能芯片指令集、 新型智能編程語言及編譯器、自主智能算法等方面
中國科學院大學
2021-01-12
智能機器人視覺識別芯片
在信息時代，機器視覺在實現智能社會方面發揮著重要作用。視覺特征提取是機器視覺的一項關鍵技術，該技術可以提取圖像中具有鮮明特征的信息，諸如邊緣、角點、圓以及圖像形狀等特征，這些特征是標定機器視覺系統模型參數和運用機器視覺技術進行實際應用的前提和基礎。視覺特征提取技術廣泛應用于自主移動智能機器人、無人駕駛和無人機等場景，這些應用場景對視覺特征提取算法的魯棒性和幀率提出了巨大挑戰。
具體來說，視覺特征提取算法包括SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不變特征轉換算法）、SURF（Speeded-Up Robust Features，加速穩健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征點提取描述）、HOG（Histogram of Oriented Gradient，方向梯度直方圖）、LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）等。在SURF、ORB、HOG、LBP這些經典的特征提取算法中，SURF的魯棒性相對較高，但是過于依賴主方向的選取，使得其方向變化魯棒性不足。SIFT算法可以從圖像中提取具有不變性的魯棒局部特征，對方向變化、光照變化、噪聲、雜物場景及遮擋影響等方面的魯棒性最強，滿足無人駕駛技術的需求。SIFT算法的運算量大從而導致的系統幀率低、功耗高的問題可以通過設計具有高并行度的專用硬件加速器芯片來解決。
華中科技大學
2022-10-11
芯片熱設計自動化系統
TDA（芯片熱設計自動化）軟件是清華航院曹炳陽教授團隊全自主研發的國際首個芯片跨尺度熱仿真與設計系統。TDA軟件可實現芯片從納米至宏觀尺寸的熱設計與仿真，支持芯片微納結構內部熱輸運過程的模擬研究，直接提高芯片熱仿真精度與結溫預測準確度，進而提高芯片性能、壽命和可靠性。
清華大學
2025-05-16
智能應用片上系統（SOC）系列芯片
項目簡介：
針對設備如何正確理解人類的邏輯和時序知識，并將獲得的知識便捷的轉換為當前計算機體系的執行代碼的問題，設計了用于智能應用的SOC芯片。此芯片由當前通用微處理器和相應的固件構成，固件由操作系統、類似人腦樹突學習和推理的新型思維模型和通用通信模塊構成，SOC系列芯片可以解決認知人類邏輯、時序思維的問題，具備了一定的認知智能。系列芯片可分無帶代碼編程的控制芯片，無代碼編程的總線與網絡通信芯片，低代碼編程的運動控制芯片，制造業核心控制設備本質安全芯片等幾個系列的芯片。
技術的創造性與先進性、創新要點：
01）、提出了類人思維計算理論方法
02）、有別于馮諾曼和哈弗結構的計算機運行架構
a、傳統的計算機程序由程序員完成，新的框架和機制要求計算機
程序由使用者經過簡單培訓便可完成，改變了目前程開發模
式。
b、應用開發過程可直接認知和理解以人類思維描述的開發目標
幾乎無需編寫代碼，與現有單片機、PLC等開發模式完全不同，
具備了認知人類知識和經驗的高等級人工智能功。
c、與現有的開發模式和開發工具相比，對開發人員專業技能要求大大降低，應用開發效率極大提高。
03）、以人類思維的視角而非二進制運算的模式進行計算機數據的處理。
獲獎情況：
獲2016年山東省科技進步一等獎
山東大學
2021-05-11
智能應用片上系統（SOC）系列芯片
項目成果/簡介:項目簡介：針對設備如何正確理解人類的邏輯和時序知識，并將獲得的知識便捷的轉換為當前計算機體系的執行代碼的問題，設計了用于智能應用的SOC芯片。此芯片由當前通用微處理器和相應的固件構成，固件由操作系統、類似人腦樹突學習和推理的新型思維模型和通用通信模塊構成，SOC系列芯片可以解決認知人類邏輯、時序思維的問題，具備了一定的認知智能。系列芯片可分無帶代碼編程的控制芯片，無代碼編程的總線與網絡通信芯片，低代碼編程的運動控制芯片，制造業核心控制設備本質安全芯片等幾個系列的芯片。技術的創造性與先進性、創新要點：01）、提出了類人思維計算理論方法02）、有別于馮諾曼和哈弗結構的計算機運行架構 a、傳統的計算機程序由程序員完成，新的框架和機制要求計算機程序由使用者經過簡單培訓便可完成，改變了目前程開發模式。 b、應用開發過程可直接認知和理解以人類思維描述的開發目標幾乎無需編寫代碼，與現有單片機、PLC等開發模式完全不同，具備了認知人類知識和經驗的高等級人工智能功。c、與現有的開發模式和開發工具相比，對開發人員專業技能要求大大降低，應用開發效率極大提高。03）、以人類思維的視角而非二進制運算的模式進行計算機數據的處理。獲獎情況：獲2016年山東省科技進步一等獎應用范圍:2019年工信部的報告中提到，2019年工業互聯網產值達4800億，并拉動2萬億的增長，而我們的芯片可以直接應用于工業互聯網物聯網，我們的SOC芯片是支撐物聯網的基礎。此芯片不僅能夠為智能制造、高端裝備提供不同功能的智能SOC，又可以以此為核心生產智能設備，還可以提供工業互聯網物聯網領域的整體解決方案；方案已經應用于智能樓宇綜合管理系統，智慧建造智能管控系統，辦公樓宇智能節能管理系統，智慧氣象綜合管理系統等，不僅能解決客戶的智慧應用問題，還能完全替代國外控制領域的核心產品，從而不被卡脖子。技術成熟度:可以量產
山東大學
2021-04-10