早在1992年，中国工程院院士许居衍便预测，2014-2017年，人类将进入硅技术生命曲线上的拐点，即将进入“后摩尔时代”。现有冯诺依曼计算系统采用存储和运算分离的架构，存在“存储墙”与“功耗墙”瓶颈，严重制约了系统算力和能效的提升。人工智能的发展已经被算力不足，能效过低所约束和限制。
早年兴起的AR/VR，也因为受限于算力，并未能完全打开市场。今年来全球顶尖大厂又开始开重视AR，继2014年脸书重金收购oculus，今年8月底字节重金收购pico。未来十年，互联网巨头必将在元宇宙这个数十万亿级的巨大市场展开漫长大战。而华为，小米，苹果，百度等，持续重金投入自动驾驶，国内新能源车企的兴盛，与海外特斯拉和传统车企的入局，自动驾驶标配的市场需求及行业布局已经非常明确。
而深度学习的高强度运算，使芯片超高温发热，不仅影响芯片的持续算力稳定，也将影响芯片的使用寿命，影响行车安全，更使得未来的新能源汽车难以实现长效续航。基于精简控制，算力堆叠和数据流优化的微架构AI芯片创新已经难以为继；基于新器件和新架构来开发新的人工智能芯片就显得非常必要和急需，而这样新型架构的AI计算芯片才能满足日新月异的市场需求。
图自云岫资本
九天睿芯基于多年在全球领先的视觉领域感存算一体研究学习和实践积累，并和来自世界顶级图像传感器公司的研发合作和战略投资，已设计出可广泛应用于视觉领域的超高能效比（20Tops/W）基于SRAM的感存算一体架构芯片ADA20X。这是一款可应用于多种视觉场景的模数混合AI视觉芯片。该芯片存算核心单元已于2021年5月首次流片回片，近日已经完成性能验证。
由于神经元仅仅在累积到足够电荷数量之后才会激活，因此在大多数时间处于低功耗的待机状态，从而大大降低了功耗。或者从另一个角度上来说，神经拟态芯片仅仅在检测到有意义的事件后才会进行处理，从而大大降低了能量。所以神经拟态芯片又可以称为“事件驱动处理”芯片，但纯事件驱动的相机和处理会丢失一些静态的高精度信息。而九天睿芯的芯片，可以同时支持高精度的图像及高时间分辨率的事件处理。
可广泛应用于视觉领域的超高能效比（20Tops/W）基于SRAM的感存算一体架构芯片ADA20X。
综合来看，九天睿芯ADA20X具有以下几大优势和特性：
3、可同时支持CNN和 Transformer及以SNN代表的类神经元计算架构，在未来AI发展之路上想象无限。并且具备架构灵活，阵列化计算效率不衰减等等优点。
4、在输入形式上，可以同时支持动态视觉传感器（aka事件相机）的event输入，也可以支持传统相机的图像输入。
5、配有基于存内计算的ISP，可同时支持事件和图像的预处理。
相比传统数字AI视觉芯片，纯数字芯片的存内计算面积大（运算单元大），数据搬运功耗大，而ADA20X则具备数量级级别优势的超低功耗，是传统数字芯片功耗的约1/10, 更可以实现更高的能效比，针对电池供电类设备等一系列对超低功耗，高能效比的应用领域有无与伦比的架构先发技术优势。比如AR场景中的视频处理中的手势识别、眼球跟踪，高能效比的计算芯片可以极大的提高AR设备的使用时长，从而提升用户体验。这是感存算一体技术，作为后摩尔定律时代一个最为重要的技术突破方向，首次有实际商用芯片产品落地。
今年6月九天睿芯也已完成了由韦豪创芯和浦东科创联合领投的亿元级人民币的A轮融资，公司首颗量产芯片ADA100获得国内多个战略级客户的高度认可。团队其他核心成员毕业于瑞士联邦理工、新加坡南洋理工大学、清华大学、北京大学、西安电子科技大学、电子科技大学等，并曾就职于华为、IMEC、Qualcomm、Intel、汇顶等半导体知名企业，在Neuromorphic Engineering(神经拟态工程)、芯片设计开发、神经网络及计算架构领域研发经验十数年。九天睿芯在深圳，上海，成都，瑞士均有研发中心，也期待更多半导体相关的海内外人才的加入，共同开拓后摩尔时代的新篇章。
