项目推介 | 类脑结构AI视觉芯片
文章来源：中科智汇工场 | 发布时间：2024-09-04
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图像、视频、声音是人类感知世界的最直接途径。受环境影响和器件本身条件约束，高动态、实时的数据采集往往会导致不精确、非完整、含错的模糊图像、无效数据大量产生，并在大数据系统中占据主导地位。遗憾的是，即便在人工智能技术高速发展的当下仍然没有很好的手段来对不精确、非完整、含错的数据进行有效处理和及时处理，导致海量的未处理数据在逼近存储极限时通常只能采取删除和覆盖操作。中国科学院半导体所研制的视听联想智能感知芯片在空间信息处理的基础上增加了时间维，可以利用CNN的卷积层实现空间信息特征提取，利用LSTM的循环网络结构实现特征信息的时序关联，从而在处理图像、语音、视频等型号时获得更高的目标识别率。芯片模仿了人脑“看”与“想”的联动过程，即在看事务的同时还能通过联想记忆获得更多信息，从而提高目标识别成功率。芯片架构方面，物理实现了CNN处理内核与RNN处理内核，针对边缘端视频处理进行专门优化，极大的提高了资源利用效率，打破现有智能处理器不支持混合网络或只能低效率分时复用的局面。计算体系结构方面，通过模仿人脑多功能区结构、大脑皮层的分层结构，引入局域子域设计思想，提高了计算阵列的并行度。存储体系结构方面设计了分级、分层的分布式存储结构，充分利用神经网络的数据复用特点减少数据搬运，提高计算效率。低功耗设计方面，开发了基于传输门技术的神经计算底层单元库，并利用数据驱动型异步控制技术有效降低了芯片功耗。短期内聚焦汽车辅助驾驶与低空经济领域，并在后期拟逐步拓展至虚拟现实、智慧安防、盲人导航、机器视觉等领域。本项目面向边缘端的视听联想智能感知芯片主要定位于嵌入式设备和边缘计算领域，主打无人机、无人车、自动驾驶、智能安防等高动态应用场景，通过发挥本项目芯片时空信息处理特点实现高识别率、感知精度的优势，依据用户反馈、与用户共同开发的模式加速芯片迭代，在特定应用场景形成竞争力优势。本项目现阶段主要面向中国区市场，将视市场需求与盈利情况再考虑逐步拓展至国外市场。本项目以所开发的边缘端视听联想智能感知芯片为基础，拟设计并研制出至少5款面向边缘端的计算产品。产品形式为计算模块或嵌入式计算系统，集成领域多种通用接口，支持二次开发，并提供相应的开发套件。本项目收入来源主包括边缘端计算模块、边缘端视听联想智能感知芯片的销售，边缘端智能计算系统的定制化设计，边缘端计算模块的适配与维护，算法开发等。
项目负责人是中国科学院半导体研究所CASSANN系列神经网络芯片的奠基人之一，主持或作为核心成员成功研制出了CASSANN-V、CASSANN-X、CASSANN-T等系列神经网络芯片与计算系统，主要研究领域是类神经计算芯片、计算系统，神经网络算法及其应用研究。团队内成员包括类脑神经计算技术学术带头人，提出了基于神经网络的不完全、非完整信息处理方法和理论，提出了基于概率计算的神经网络信息处理方法与计算技术；中国科学院半导体研究所CASSANN系列神经网络芯片的奠基人之一，参与研制了中国科学院半导体所的CASSANN系列神经网络芯片与计算系统；中国科学院先导专项总体组专家，中国科学院战略高技术专家及拥有二十余年的市场推广经验，在汽车、安防等领域具有丰富经验的专业人员。中科智汇工场
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（文字：中科智汇工场 产业促进中心 编辑：卢晔 审核：娄雪松）
