类脑芯片开发商时识科技进军智能座舱赛道，将与宝马展开技术探索

随着类脑技术的不断发展，以应用需求为驱动，支持多模态、低功耗、高集成度的类脑芯片成为类脑领域发展的重要趋势。

被视为“下一代人工智能”的类脑智能正日益受到关注。在自动驾驶、智能家居、可穿戴设备、物联网、机器人等应用领域，国际巨头与创新企业相继着眼包括类脑芯片在内的顶尖技术研发布局，加快推动前沿科技融合创新。

2022年3月31日，类脑智能与应用解决方案提供商SynSense时识科技宣布与宝马展开技术探索，推进类脑芯片与智能座舱应用场景的深度融合。这标志着SynSense时识科技超低功耗、超低延迟、保护隐私的类脑技术入局智能座舱赛道。

“感算一体”+超低功耗+隐私安全

类脑技术探路智能座舱

近年来，众多汽车企业加速数字化创新，在智能系统、智能座舱等多个领域不断提升前沿技术比重，对突破性解决方案的需求呈现出爆发式增长。

“与传统技术解决方案不同，类脑技术是一种仿生的技术，通过模拟生物大脑脉冲神经网络结构及其感知与计算方式，创新芯片架构，具备事件驱动、端到端超低延迟、超低功耗、实时感知及计算等特点，”SynSense时识科技创始人兼CEO乔宁博士介绍。

据了解，SynSense时识科技于2017年成立于瑞士苏黎世，2020年，SynSense时识科技将总部迁至中国。创始团队主要来自类脑领域的代表性研究所——苏黎世神经信息研究所INI，SynSense时识科技是世界名校苏黎世大学唯一境外孵化企业，针对IoT实时信号处理及AI边缘运算，专注于类脑技术相关算法开发及硬件设计。

对于当前正在与宝马进行的类脑领域相关探索，据介绍，双方将主要围绕SynSense时识科技基于类脑技术的“感算一体”动态视觉智能SoC——Speck，探索汽车内外相关车载智能应用创新。

据悉，这款SoC以单芯片集成了动态视觉处理器AI运算内核及动态视觉传感器，也是全球首款集类脑感知及计算于一体、纯异步电路设计、针对设备端的亚豪瓦级动态视觉智能SoC，在具体应用中，可用于视觉信息实时捕捉、目标物识别及判断等。

值得注意的是，动态视觉技术与传统识别在成像方式上有极大差异，其核心在于事件驱动，即并非按固定帧率记录整个场景，而是捕捉场景中的变化（事件），基于点阵数据的视觉应用处理，仅在事件触发运算时产生功耗，不仅减少数据冗余及延迟，还更能保护隐私。

“在具体应用中，Speck感算一体的纯端解决方案无需缓存或额外相机，能够在5-10毫秒端到端超低延时的响应下，进行视觉事件信息数据捕捉和高速实时运算、完成智能场景分析，且整体功耗可低于1毫瓦，”乔宁道。

宝马相关负责人说：“期待类脑智能带来新的未来驾驶体验。”

“类脑技术能够在提升智能系统集成度的同时降低功耗与成本。”乔宁道，“SynSense时识科技聚焦智能座舱核心技术，针对汽车领域短、中、长期应用需求及痛点，旨在探索对未来汽车行业具有重大价值的解决方案，带来驾驶安全性的进一步提升。”

市场需求驱动科技研发

SynSense时识科技开拓类脑商用

近十余年来，世界各国企业及研发机构加速类脑技术研究。随着类脑技术的不断发展，以应用需求为驱动，支持多模态、低功耗、高集成度的类脑芯片成为类脑领域发展的重要趋势。

据悉，SynSense时识科技创始人乔宁2012年中科院博士毕业后，前往瑞士苏黎世神经信息研究所进行博士后研究。公司联合创始人Giacomo Indiveri师从神经形态工程提出者CarverMead。Giacomo现为苏黎世神经信息研究所（INI）所长，也是苏黎世大学、苏黎世联邦理工学院终身教授。

以苏黎世大学与苏黎世联邦理工学院数模混合神经形态处理器与神经形态算法经验为根基，SynSense时识科技在创立伊始就与研发驱动型机构形成差异，并未将研发停留在实验室，而是选择发展可商用类脑技术，旨在以市场需求驱动研发，让类脑芯片变成具有适配性的商用解决方案。

2020年SynSense时识科技总部迁至中国后，以市场为导向的发展路线愈发清晰。为实现仿生低功耗、强智能的类脑技术，SynSense时识科技国内外研发团队在芯片架构、电路设计等方面进行了大量研究，将神经形态处理器及算法经验与市场需求融合，已开发一系列类脑产品矩阵。包括“感算一体”动态视觉智能SoC——Speck、全球首颗动态视觉专用处理器DYNAP-CNN、世界首款低维度类脑处理器XYLO等，已获得世界人工智能大会、CES、Tech-G等科技创新奖项。

据专业机构预测，2035年，类脑计算市场将占人工智能总收入的15%-20%。面向已开启的下一代人工智能新趋势，SynSense时识科技产品矩阵将对准可穿戴设备、人机交互、智慧家居、智慧农业、机器人等万亿级边缘计算市场，推动类脑智能朝向商业化落地实现跨越。

媒体联系：media@synsense.ai，028-62073881

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