Imec 推出首款脉冲神经网络雷达芯片，功耗降 100 倍、延迟降 10 倍

Imec 宣布推出全球首款专为雷达信号处理设计的脉冲神经网络（SNN）芯片。突破性进展实现低功耗、高速无人机防撞系统，能在毫秒级检测并反应接近物体。

通过模拟生物神经元稀疏放电模式，芯片功耗比传统方案降低 100 倍，延迟降低 10 倍，实现近乎瞬时决策。例如，芯片仅用 30 mW 功耗即可分类微多普勒雷达特征。其通用架构可适配处理广泛传感器流——心电图、语音、声纳、雷达、激光雷达——适合下一代智能系统。

传统人工神经网络（ANN）主导许多 AI 应用，含汽车雷达防撞。然而 ANN 常需高功耗，且要求数据遍历传感器-算法管线后才能决策，这对电池受限设备成问题。

"今天我们展示全球首款用循环脉冲神经网络处理雷达信号的芯片，" Imec 神经形态感测项目经理 Ilja Ocket 说。"SNN 运作方式紧贴生物神经网络，神经元仅在感官输入变化时发放电脉冲。这种稀疏活动大幅降低能耗。此外，循环连接赋予 SNN 学习和保持时序模式的能力，朝真正自学习系统迈出重要一步。"

Imec 芯片原为超低功耗设备的心电图和语音定制。其通用、全数字、事件驱动架构允许直接重配置用于声纳、雷达、激光雷达等其他模态。不同于模拟 SNN，数字设计保证芯片行为精准匹配神经网络仿真。

面向无人机（及汽车）的智能低功耗防撞系统

新 Imec 芯片主要目标是无人机低延迟、低功耗防撞系统。无人驾驶飞行器行业——比汽车更甚——面临严格电池限制并要求快速环境感知。通过板载处理雷达数据，芯片能更快更准区分接近物体，让无人机近乎瞬时响应危险。

Ocket 提到开发场景涉及自主无人机在仓库导航，保持与墙壁货架安全距离同时执行复杂任务。同技术可延伸至机器人、自动导引车甚至健康监测。

为实现此芯片，Imec 组建多学科团队——从训练算法开发者、受神经科学启发的 SNN 架构师、生物医学与雷达信号处理专家、到超低功耗数字芯片设计师——确保稳健端到端方案。

>> 本文原发于姊妹站 EE Times Europe。

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