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在后摩爾時代，發揮多功能、異質集成技術的優勢和特點，面向存儲系統應用，集成DDR3/DDR4、FLASH、LDO、IPD元件以及阻容元件等，構成具有多功能的存儲微系統芯片。

LED具有長壽命、節能環保、微型化等優點，是目前最具競爭力的新一代綠色照明光源。突破高發光效率的功率型高端LED芯片技術，將加快實現LED在通用照明、可見光通信、高端顯示等領域的應用。在國家863計劃、廣東省戰略性新興產業LED專項等重大項目的支持下，項目團隊成功開發出效率超過130lm/W的高壓LED芯片、大尺寸垂直LED芯片和新型倒裝薄膜LED芯片，相關技術指標處于國內領先水平。相關成果發表在Nanoscale Research Letters等國際權威期刊上，申請了22 項國家專利，其中已授

利用超表面與圖像傳感器集成的新方案實現快照式光譜成像芯片，結合計算光譜分析原理及重建算法，研制出了可見光波段、高精度的光譜成像芯片。

本發明公開了一種紅外聚光芯片。該芯片包括圓柱形的液晶調相架構，其包括液晶材料層，依次設置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向層、第一電隔離層、圖形化電極層、第一基片和第一紅外增透膜，以及依次設置在液晶材料層下表面的第二液晶初始取向層、第二電隔離層、公共電極層、第二基片和第二紅外增透膜；圖形化電極層由圓形導電膜和同心設置在圓形導電膜外圍的至少一個圓環形導電膜構成，圓形導電膜的直徑大于與其相鄰的圓環形導電膜的徑向寬

芯片是信息科技的基礎與推動力。然而，現有的硅基芯片制造技術即將觸碰其極限，碳納米管技術被認為是后摩爾技術的重要選項。相對于傳統的硅基CMOS晶體管，碳納米管晶體管具有明顯的速度和功耗綜合優勢。IBM的理論計算表明，若完全按照現有二維平面框架設計，碳納米管技術相較硅基技術具有15代、至少30年以上的優勢。此外，Stanford大學的系統層面的模擬表明，碳納米管技術還有望將常規的二維硅基芯片技術發展成為三維芯片技術，將目前的芯片綜合性能提升1000倍以上，從而將物聯網、大數據、人工智能等未來技術提升到一個全新高度。

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成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術在信息世界中將占據著極其重要的地位。半導體圖 像傳感器相比傳統的膠片成像具有可實時處理和顯示、數字輸出、便于儲存和管 理等諸多優勢，正在迅速成為圖像傳感器發展的主導力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監控等諸多領域 已經取代了 CCD 圖像傳感器。 技術原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分擴展動態范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應用前景分析及效益預測： ?該領域開始向著高清專業攝像、高精度工業和醫療成像、抗輻射太空成像等 專業高端領域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應用領域： CMOS 圖像傳感器廣泛應用于消費類、工業和科技等各個領域。民用領域： 拍照手機、數碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業領域：生產監控、 安全監控等。 技術轉化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數字電視傳輸標準 DTMB、有線數字電視傳輸標準、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學是 DTMB 的重要技術提供方，已經于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調芯片的 MPW 流片，主要性能與國內最好產品的指標相當，一 些指標國內領先，當前正在完成國家重大專項數字電視 SoC 設計和產業化項目。清華大學 同時也是工信部確定的《數字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術規范》和《數字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規范》兩項標準的牽頭研發單位。在電視機產業面臨升級換代的 關鍵時刻，我們愿意充分發揮自己的技術優勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數 字電視芯片 SoC 設計為契機，開發出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當地電 子信息產業的發展盡微薄之力。

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。