類腦芯片廠商aiCTX獲數(shù)千萬元Pre-A輪融資，融資將用于加速研究及技術成果落地??

瑞士類腦芯片廠商aiCTX獲數(shù)千萬元Pre-A輪融資，本輪融資由BV(百度風投)領投。據(jù)悉，本輪融資將用于加速研究及技術成果落地。

aiCTX(ai-CorTeX)是一家在專注神經(jīng)形態(tài)運算及神經(jīng)形態(tài)處理器設計開發(fā)的瑞士高科技公司?；谔K黎世大學及蘇黎世聯(lián)邦理工大學的科技成果，aiCTX創(chuàng)辦于2017年3月，總部落在瑞士蘇黎世。

aiCTX在神經(jīng)形態(tài)運算及擬神經(jīng)形態(tài)處理器設計領域處于領先地位。公司設計研發(fā)的超低功耗神經(jīng)形態(tài)處理器可用于智能機器人、移動便攜設備、安防、智能家居、智慧城市等多種人工智能應用場景。

據(jù)了解，2017年底，aiCTX獲得天使資本十維資本領投的120萬美元種子輪融資。

發(fā)力類腦芯片，研制DynapCNN、DynapSE低功耗專用、通用芯片

成立于2017年3月，基于蘇黎世大學及蘇黎世聯(lián)邦理工大學的科技成果，aiCTX這家年輕的公司，目前致力于類腦芯片研究與開發(fā)，并積極推動研究成果走向商用。

aiCTX目前主要關注兩大業(yè)務方向：一是以動態(tài)攝像頭為輸入的超低功耗，超低延時的實時動態(tài)圖像處理及智能應用，主要應用場景為智能家居及安防領域;二是身體信號，語音等自然信號的超低功耗實時處理，可用于手機、健康監(jiān)測及工業(yè)機械領域。

針對實際應用，aiCTX目前主要芯片研發(fā)包括：專用脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(SCNN)芯片DynapCNN及通用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(SNN)芯片DynapSE系列神經(jīng)形態(tài)處理器研發(fā)及設計;針對公司硬件架構的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡算法、模型的搭建及仿真;及支持系列芯片應用的用戶軟件工具鏈開發(fā)。

其中，專用脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡芯片DynapCNN結合Neuromorphic與傳統(tǒng)Deep-learning的優(yōu)勢，支持脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡這種全新的網(wǎng)絡形態(tài)，可主要用于超低功耗動態(tài)圖像處理和點云信號處理。DynapCNN芯片采用22nm工藝設計，單芯片集成超過一百萬神經(jīng)元，支持多種CNN架構，并在芯片架構上采用可擴展設計來輕松實現(xiàn)多芯片超大規(guī)模脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡板級應用。

在超低功耗動態(tài)圖像處理上，芯片可以直連多種現(xiàn)有的動態(tài)攝像頭，進行臉部識別、手勢識別、移動物體追蹤、歸類、行為識別等。其最大優(yōu)勢是超低功耗、超低延時。作為一款always-on處理器，在通常應用場景下，進行面部/手勢識別時峰值功耗低于10mW，目標呈現(xiàn)到?jīng)Q策判斷的延時低于10ms，而總體平均功耗低于1mW。點云信號處理上，可對LiDAR等點云信號進行實時處理運算，實現(xiàn)圖像分割、區(qū)域劃分、物體識別及行為識別等。

而通用芯片DynapSE系列芯片，具有更靈活的可配置性，可針對各種應用可以實現(xiàn)各種脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡，芯片集成自然信號到脈沖輸入轉換接口電路，可用于便攜設備端側語音信號處理、可佩戴設備的健康監(jiān)測及工業(yè)機械噪聲監(jiān)測等。

在語音信號處理上，可利用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)本地化超低功耗always-on口令識別，應用DynapSE進行口令識別，功耗低于1mW;可佩戴設備的健康監(jiān)測上，可利用reservoir脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)心電信號(ECG)實時監(jiān)測;工業(yè)機械噪聲監(jiān)測上，對機械噪聲等進行本地化實時監(jiān)測判斷，可靠電池驅動數(shù)月。

顛覆傳統(tǒng)芯片架構，擅長處理動態(tài)信息

而aiCTX的系列芯片，之所以相比于傳統(tǒng)芯片，功耗大幅降低，其秘訣在于，這兩款類腦芯片顛覆了傳統(tǒng)芯片的“馮·諾依曼架構”，以模擬人腦神經(jīng)元的方式以及全并行的運算架構來提升計算能力。

在傳統(tǒng)“馮·諾依曼架構”中，計算模塊和存儲單元互相分離，CPU在執(zhí)行命令時必須先從存儲單元中讀取數(shù)據(jù)。每一項任務，如果有十個步驟，那么CPU會依次進行十次讀取、執(zhí)行，再讀取、再執(zhí)行，這就造成了延時，以及大量功耗(80%)花費在了數(shù)據(jù)讀取上。

“類腦芯片”則顛覆了這一傳統(tǒng)計算架構，將數(shù)字處理器當作神經(jīng)元，把內存作為突觸，內存、CPU和通信部件完全集成在一起，采用模擬人腦神經(jīng)元結構來提升計算能力。每個神經(jīng)元計算都是本地的，且從全局來看神經(jīng)元們是分布式在工作。

而且相比較傳統(tǒng)CPU及加速器芯片動輒幾G的時鐘頻率，aiCTX的類腦芯片則是沒有時鐘的?；诩儺惒诫娐返氖录|發(fā)運算及高效的網(wǎng)絡結構保證了DynapCNN及DynapSE系列芯片always-on的特性及超低的功耗。

CEO喬寧也介紹道，除了低功耗外，aiCTX的芯片非常擅長于處理包含時間信息的數(shù)據(jù)，如動態(tài)的傳感器數(shù)據(jù)，自然界的自然信號(溫度，氣壓)，人體信號(ECG，EMG，EEG)，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，股票高速決策等。相比較于把各種傳感器數(shù)據(jù)傳到云上進行處理，aiCTX的類腦處理器及運算技術可以廣泛應用于各種靠近IoT傳感器的，高效，本地，邊緣運算(edge computing)及智能應用，在提高效能以及私密性的同時，極大減少所需傳輸數(shù)據(jù)量及成本。

不過類腦芯片的研究目前還不成熟，對技術的要求也更高。因而，aiCTX作為從蘇黎世大學和蘇黎世聯(lián)邦理工大學的神經(jīng)信息學研究所分離出的初創(chuàng)公司，有強大的學術力量背書，其領頭人CEO喬寧和CSO Giacomo Indiveri教授領導的科研實力也不容小覷。

據(jù)了解，喬寧是中科院微電子研究所博士，后擔任蘇黎世聯(lián)邦理工神經(jīng)形態(tài)處理器開發(fā)項目的領導人，具有10年超低功耗神經(jīng)形態(tài)處理器設計經(jīng)驗，負責歐洲多個類神經(jīng)工程科研項目。其聯(lián)合創(chuàng)始人Kynan Eng也是博士出身，多項專利的成功的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。目前aiCTX研發(fā)團隊約有10人，包含硬件、軟件、算法，仿真、用戶界面等多方面人才。

類腦芯片逐漸成熟，打造第一批走向商用的芯片

雖然類腦芯片整體還處于研究中，但喬寧認為，與傳統(tǒng)機器學習相結合的SCNN(脈沖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)專用芯片已較為成熟。喬寧預計，專注動態(tài)信息處理的SCNN芯片1-2年內即可走向商用。aiCTX研發(fā)的DynapCNN芯片今年年底即可出片，明年第二季度將拿到樣片。屆時，DynapCNN也將成為世界上，第一批走向商用的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡類腦芯片。

基于aiCTX核心技術，與瑞士動態(tài)攝像頭研發(fā)公司inVation合力設計的超低功耗，全仿生(fully-neuromorphic)智能視覺傳感器也在研發(fā)之中。該視覺傳感器主要面向于超低功耗always-on的端側智能感知、分類、面部識別、行為識別等智能應用。經(jīng)過深度優(yōu)化的智能視覺傳感器可允許用戶訓練感知目標，整體平均功耗將低于1mW，而目標呈現(xiàn)到作出識別判斷延時低于10ms。該傳感器將可廣泛用于智能家居以及手機等便攜設備，傳感器樣片可于明年三季度獲取。

而相對于FPGA、ASIC芯片等芯片創(chuàng)企在全球如雨后春筍般涌現(xiàn)來說，類腦芯片的研究門檻更高。喬寧表示，英國曼徹斯特大學的SN仿真平臺、斯坦福大學、海德堡大學、浙江大學、英特爾，IBM等都在研究類腦芯片。但世界范圍內，類腦芯片的科研隊伍也并不多。

并且，相對于aiCTX這類的芯片廠商，英特爾，IBM等科技巨頭以及學界更關注通用芯片的研發(fā)。因而，aiCTX芯片的專用性相對較高，在垂直領域的商用上效果將更好。

對比，喬寧也直言，“我們沒有理由說碾壓IBM，這并不現(xiàn)實。但比較慶幸的是，IBM和英特爾的芯片都是在做基礎研究，更多是通用架構。我們的優(yōu)勢就是，我們在研制針對具體應用的專用芯片，因而在應用場景上，功耗，性能以及集成度方面會有很大提升。”

作為神經(jīng)形態(tài)運算領域技術領先者，aiCTX正積極與UZH、ETHZ，以及專注PC周邊設備研發(fā)，傳感器研發(fā)，工業(yè)監(jiān)測等多家歐洲科研機構及公司展開深入的科研及項目合作。aiCTX也正積極參與及推動歐洲基礎科學研究。2018年初，aiCTX成功獲批了歐盟H2020關于腦機接口的為期4年的科研項目“SYNCH”，并獲得相應經(jīng)費支持。與此同時，多個歐洲科研項目的提案也正在準備之中。