物联网的蓬勃开展，树立在设备端感知才能、计算才能不时提升的根底之上，这一趋向让低功耗 AI 芯片的需求不时添加，整个市场也在不时扩展，催生了诸多创业公司。

凭仗着灵敏性更强、开放开源的 RISC-V 计算机指令集架构以及绝对前沿的数据传输技术——硅光（Silicon Photonics），又一家 AI 芯片创业公司杀入战场。

OURS 参加 AI 芯片战局

OURS（Optical Universal RISC Systems）于 2017 年 2 月创建，总部位于美国加州圣克拉拉，此地为硅谷重镇，英特尔、英伟达的总部皆选址于此。

风趣的是，据 OURS 开创人、CEO 谭章熹引见，公司称号是加州大学伯克利分校教授、2017 年新晋图灵奖得主 David Patterson 所取，其中有个字母“R”也是由于 Patterson 自己以往成功的项目名字中都包括这个字母，二者更深的渊源在于，Patterson 还是谭章熹的博士生导师。

依照 OURS 官方的表述，他们是一家“以低功耗端计算（Edge Computing）AI 芯片为中心技术的创业公司”—— 拥有从 3D 传感器、特定范畴 AI 芯片到软件的全栈处理方案。其目的是让机器可以智能地以 3D 的方式感知世界。

浅显来讲，他们的芯片方案将来可用于工业自动化范畴（如分拣货品的机器人/机械臂）、安防范畴（如安防摄像头传感器）、自动驾驶范畴（如激光雷达传感器）以及其他触及到 3D 感知和多传感器交融的垂直行业。

人才、资本及最新停顿

目前，OURS 团队已有近 20 人，大多来自加州大学伯克利分校、清华大学、台湾大学、斯坦福大学等。他们的次要专业范畴包括微处置器设计、RISC-V 计算机指令集架构、硅光技术以及非易失性存储器零碎，其中 70% 的员工拥有博士学位。当然，作为一家创业公司，其团队还在不时扩张中。

不得不说，OURS 属于典型的技术型创业，这和两位结合开创人的背景毫不相关。

据雷锋网新智驾理解，谭章熹本科毕业于清华大学电子工程系，然后前往加州大学伯克利分校进修，拿到计算机迷信博士，是计算机零碎构造和超大规模集成电路（VLSI）设计专家。他师从的导师 David Patterson，正是 RISC 指令集架构的开创人，如今 RISC 架构曾经退化到第五代—— RISC-V，OURS 的 AI 处置器正是基于这一开源指令集架构停止开发的。

用谭章熹的话说，他代表的是公司名中的字母“R”（RISC 架构），而公司的另一位开创人林森则代表的是“O”（Optical）。

林森是清华大学微电子学学士、加州大学伯克利分校电子工程博士，本科和博士与谭章熹都是校友，学的是硅光和混合信号设计专业。在伯克利时期，他研发了世界上第一个直接用光互联的微处置器芯片。

除去两位有着光鲜技术履历的开创人，OURS 还延聘了硅谷著名 CPU 设计公司甲骨文的高管和 David Patterson 一同担任公司技术参谋。

资本方面，OURS 已于去年 6 月完成 A 轮融资，详细数额不详，投资方包括北极光创投、元禾谷风创投（Oriza Ventures）以及创新工场，清一色华人领衔的资本。

有了人才和资本的双重保证，OURS 在潜心研发一年多之后，终于有了阶段性的效果。

其中包括：

• FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，可调频延续波）全固态激光雷达零碎，已有 Demo，正和客户停止结合测试；

• 基于硅光技术的相控阵（Optical Phase Array，OPA）测试芯片；

• 低功耗的 AI 处置器，曾经在 FPGA 上验证和完成，行将停止流片（Tape Out）。

据理解，OURS 产品的第一批试用客户中，有相当一局部在中国。正因而，这家公司宣布进入中国市场。

那么，OURS 的产品究竟有什么共同之处？

数据为中心的端计算架构：RISC-V + 硅光技术

谭章熹通知雷锋网新智驾，OURS 采用的计算架构是以数据为中心的，由于如今是“数据为王”的时代。

详细来看，OURS 的计算架构最底层、最根底的便是数据。在数据之上，是传统的传感器和创新性的数据存储、传输技术，包括硅光模块、非易失性存储器。

硅光技术是一种基于硅光子学的低本钱、高速的光通讯技术，用激光束替代电子信号传输数据。 这一技术很合适于计算机外部和多核之间的大规模通讯，其最大的优势在于拥有相当高的传输速率，可使处置器内核之间的数据传输速度比目前快 100 倍甚至更高。

*硅光芯片

当然，硅光并不是仅限于实验室的“黑科技”，已有几十年开展史，可以完成量产。OURS 结合开创人林森比拟擅长这一技术范畴。

再往上，则是 RISC-V 计算机指令集架构，作为上层软件和下层硬件之间通讯的桥梁/接口；最下面则是几个抢手的垂直使用范畴，包括 3D 图像感知、实时传感器交融以及端上人工智能计算。

这些使用范畴直观对应的市场则包括自动驾驶、安防监控、仓储自动化，也是 OURS 十分注重的几大市场。

这里再着重引见一下 RISC-V 指令集架构。

RISC，中文名“精简指令集计算机”，出自 2017 年两位新晋图灵奖得主 John L. Hennessy 和 David Patterson 之手，由加州大学伯克利分校于 1980 年发布。芯片指令集协助计算机软件与底层硬件设备通讯，是计算机的根本组成局部，RISC-V 是 RI互联网电子商务和移动商务消费渠道的普及，使得支付市场将在不久的将来继续呈现更加美好的增长前景。SC 的第五代版本。

据谭章熹引见，很多硅谷公司将 RISC-V 看作是处置器范畴的 Linux，如今除了 ARM 和英特尔之外，根本上一切相关公司都在为 RISC-V 的基金会提供支持，包括英伟达，也开端在对外供货的 GPU 当中置入 RISC-V 架构。此外，去年 11 月，西部数据（West Digital）公司宣布将在将来 2-3 年内把其一切的 CPU 中心都交换成 RISC-V，这是 10 亿美金量级的生意，影响力很大。

实践上，谷歌外部也在机密停止基于 RISC-V 架构的处置器开发。

目前，整个 RISC-V 的生态零碎中，有 100 多家相关公司，从初创企业到成熟的行业巨头都有。由于这些企业以为基于这个架构的芯片在物联网等范畴的使用将迎来迸发式增长。

OURS 正是由于看到这样的市场时机，也希望从中播种一杯羹。

RISC-V 架构相比于以往行业内运用的 ARM 架构优势分明。谭章熹通知雷锋网 (大众号：雷锋网) 新智驾，RISC-V 自身是开放式的构造，而且是开源的，没有 IP（专利受权）费用的成绩，这对创业公司十分敌对，大大降低了资金门槛。而且，“RISC-V 让开发者有很多的自在度去做一些特殊使用的优化。”谭章熹表示。

另外，OURS 在设计处置器引擎的时分，特意思索到低功耗的要求，也支持其他的一些垂直范畴的使用。假如和 ARM 处置器架构相比，其功耗要低 6 倍、面积效率则提升 5 倍，这关于物联网范畴的一些使用是十分大的利好。

如前所述，OURS 的低功耗 AI 处置器曾经在 FPGA 上验证和完成，行将停止流片，行业可以小小等待一下。

FMCW 全固态激光雷达零碎

受害于 OURS 的芯片处理方案基于 RISC-V 架构和硅光技术，所以其在 3D 感知范畴便有了更多发扬空间。

激光雷达作为自动驾驶范畴极端重要的传感器，其本钱的居高不下成为整个行业的痛点。OURS 正在试图处理这一成绩，他们的方案是 FMCW 全固态激光雷达零碎。

FMCW 中文为“可调频延续波”，是一种高精度雷达测距技术，其原理在于“雷达接纳的回波的频率与发射的频率变化规律相反，都是三角波规律，只是有一个工夫差，应用这个巨大的工夫差可计算出目的间隔。”这一测距技术在毫米波雷达范畴有使用，但是在激光雷达范畴并不罕见。

* FMCW 原理图

在 OURS 之前，运用这一技术的激光雷达公司只要两家，一家是被通用收买的 Strobe，另一家是宝马投资的 Blackmore。

目前，市面上诸多激光雷达厂商采用的测距技术都是 ToF（Time of Flight，意为“飞行工夫”，其原理是传感器经过计算光线发射和反射工夫差或相大多数人都曾因不佳的交通状况而迟过到、叫过苦。经济的快速发展带动的是社会各方面的全面提升，但在此过程中，交通的发展却没跟得上前进的步幅，各类交通难题让交管部门伤透脑筋，如何利用AI来解决相关难题已成当务之急。位差，来换算被拍摄物体的间隔，以发生深度信息”），包括机械旋转式的激光雷达以及走 MEMS、OPA、Flash 技术道路的三类固态激光雷达。

谭章熹引见，采用 ToF 测距技术的激光雷达，会呈现两大成绩：

1、在坚持波动性的状况下，如何控制光停止扫描？比方 Velodyne 的方案次要是旋转，但这招致激光雷达很轻巧；

2、激光雷达接纳端的设计如何让信噪比更高？ToF 技术对接纳端的要求十分高，甚至需求做到单光子检测。

这些成绩招致采用 ToF 测距技术的雷达零碎难做而且本钱高。所以，OURS 便采用了 FMCW 测距技术来设计其激光雷达零碎。

当然，采用 FMCW 方案仍然存在很大应战，由于其自身技术门槛高，而且造价不菲，不合适消费级市场。

迎难而上的 OURS 给出的方案是基于硅光技术来停止光学引擎的设计，同时，经过软件定义的方式，用更多的计算（强无力的数字信号处置才能）加上普通的激光雷达硬件便可以搭建出一套零碎，在探测的深度、精度和间隔方面也有很好的表现，同时还能大大降低本钱。

*OURS 全固态激光雷达零碎

同时，这个零碎也能处置传感器交融，包括将一些普通摄像头的数据和激光雷达数据交融在一同。

这里还不得不提采用 FMCW 方案的激光雷达的几个特性：

• 关于自动驾驶来讲，能给出更重要的目的物信息——速度信息；

• 其信噪比更高，特别是在强光环境和雨天；

• 这类方案的激光雷达可以保证多个雷达一同任务时不会互相搅扰。

需求明晰的是，OURS 做的是基于 RISC-V 指令集架构的软件定义的片上激光雷达零碎（LiDAR-on-a-chip System）—— 产品的 DNA 实践上是芯片，而不是激光雷达硬件。

经过将固态激光雷达传感器、处置器以及软件算法无机整合，谭章熹表示，Ours 将来可将基于激光雷达的汽车自动驾驶现有感知方案本钱降低 99%（数万美金降低到数百美金）。

在 FMCW 全固态激光雷达之外，OURS 还推出了基于硅光技术的 OPA 激光雷达测试芯片，此前 Quanergy 也有相似产品。

市场宽广、“中国优先”

关于商业上的思索，谭章熹表示，虽然 OURS 团队中的少数成员都是做计算机、芯片行业出身的，但他们不想把本人定义成一家传统意义上的半导体公司，他们希望能为客户提供更高附加值的产品和方案——从芯片到软件的完好处理方案。简言之，OURS 并不只是为了“卖芯片”而来。

在 OURS 专注的 3D 感知及 AI 芯片市场前景方面，数据显示，2022 年，3D 感知市场规模无望到达 90 亿美元，复合增长率为 38%，AI 芯片市场规模无望到达 82 亿美元，复合增长率在 9.4% 左右。

这意味着 OURS 及其同行拥有一片肥美的土壤。

在谭章熹口中，中国是其十分注重的一大市场。

首先是由于团队中有很多华人，在中国也有其投资方、供给商还是协作同伴；而且，中国关于半导体产品和技术的渴求很旺盛，曾经超越了石油，成为第一大出口商品。诸如此类的缘由吸引着 OURS 。

谭章熹表示公司正思索在中国成立办公室，目前还在选址。

既然要进入中国市场，OURS 自然要面对很多外乡的竞争对手，谭章熹并不想多谈这个话题，只是表示，“AI 芯片这个范畴如今比拟热，也阐明 OURS 是在‘Do the right thing’。”

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