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硬科技，是科技競(jìng)賽的焦點(diǎn)。其中，半導(dǎo)體芯片更是吸引了全國(guó)乃至全球民眾的目光。
很少人知道，除了SoC 5G芯片、AI專用芯片這類“卡脖子”產(chǎn)品，還有一種半導(dǎo)體芯片也大有可為——光譜芯片。
在我們生活的物理世界中，光照射到物質(zhì)上，就會(huì)形成特定的光譜。就像人的指紋一樣，每種物質(zhì)的光譜特征都是獨(dú)特的，甚至一個(gè)農(nóng)作物在不同生長(zhǎng)階段的光譜都不一樣。通過(guò)光譜儀，可以拿到物體的光譜信息，用于研究分析。
而光譜芯片，實(shí)際上就是由千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)微型光譜儀組成的一個(gè)傳感器sensor。借助半導(dǎo)體材料的光電效應(yīng)，在一個(gè)方寸大小的芯片上，就能拿到以往靠光學(xué)精密儀器才能獲取的光譜信息。
從實(shí)驗(yàn)室到田間地頭，一顆光譜芯片的民用化之路，是與AI相映生輝的。本文就來(lái)聊一聊，讓光譜技術(shù)走進(jìn)消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，AI究竟對(duì)一枚芯片做了什么。
光譜技術(shù)與民用市場(chǎng)，相逢在AI
科研級(jí)技術(shù)走向民用消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)，從來(lái)都是一件不容易的事。此前，光譜技術(shù)是一朵實(shí)驗(yàn)室里的“高嶺之花”，在民用市場(chǎng)一直是空白。
有兩個(gè)原因，限制了光譜技術(shù)的民用潛力：
一是用不起。傳統(tǒng)光譜信息的采集，需要使用光譜儀器，體積龐大，價(jià)格高昂，動(dòng)輒幾萬(wàn)、十幾萬(wàn)一臺(tái)，不僅普通家庭用不起，農(nóng)業(yè)等低利潤(rùn)行業(yè)也只能望而卻步。
二是用不好。光譜分析以前主要用于實(shí)驗(yàn)室，研究場(chǎng)景很干凈，信噪比很低。然而一旦用到民用市場(chǎng)，處于開(kāi)放的環(huán)境中，會(huì)面臨很多噪聲，信噪比不好，直接影響到光譜信息的分析效率與精度。所以在民用場(chǎng)景下，實(shí)驗(yàn)室里采用的物理解決辦法并沒(méi)有太好的效果。
來(lái)到AI時(shí)代，AI技術(shù)與光譜芯片的相輔相成，終于讓光譜技術(shù)和民用市場(chǎng)有了相遇的可能。
一方面，硬件負(fù)責(zé)調(diào)制，AI負(fù)責(zé)解調(diào)，解決了傳統(tǒng)光譜分析“用不好”的問(wèn)題。
光譜芯片的底層是CMOS，借助光譜調(diào)制技術(shù)，可以了解入射光場(chǎng)的光譜情況，然后再由AI算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，并自動(dòng)從光譜數(shù)據(jù)中提取特征，去除各種噪聲，進(jìn)行基線校正。所以，消費(fèi)級(jí)設(shè)備所拿到的圖像信息和光譜信息，其實(shí)是經(jīng)由AI“算出來(lái)”的。
另一方面，光譜的物理信息+機(jī)器視覺(jué)的數(shù)字信息，共同投喂給AI，解決了行業(yè)智能化“用不起”的問(wèn)題。
AI算法的性能表現(xiàn)十分依賴于數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量，而很多行業(yè)沒(méi)有信息或信息微弱，不得不采用規(guī)模效應(yīng)來(lái)提高模型性能，導(dǎo)致算力要求高、成本大。而光譜信息具有無(wú)損檢測(cè)、高效精準(zhǔn)的特性，有了光譜信息，可以簡(jiǎn)化模型，降低模型的復(fù)雜度，自然也就不需要過(guò)大的算力，從而減少應(yīng)用部署的難度。
可以說(shuō)，AI技術(shù)與光譜技術(shù)的交相輝映，為光譜芯片在消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)的廣泛應(yīng)用鋪開(kāi)了路。
AI加持的光譜芯片，驅(qū)動(dòng)消費(fèi)電子之變
光譜芯片的應(yīng)用場(chǎng)景廣闊，其中，消費(fèi)電子領(lǐng)域的受眾規(guī)模大、商業(yè)價(jià)值高，無(wú)疑是最具商用潛力的領(lǐng)域之一。目前，AI加持的光譜芯片，已經(jīng)在消費(fèi)電子領(lǐng)域市場(chǎng)探索出了不少應(yīng)用場(chǎng)景：
1.高端手機(jī)。高端旗艦手機(jī)尤為重視成像功能，光譜芯片可以發(fā)出多種顏色的光線，為照明和顯示領(lǐng)域提供更豐富的色彩選擇和更高的色彩還原度。
2.智能家居。光譜芯片正逐步應(yīng)用于智能家居產(chǎn)品，包括冰箱、掃地機(jī)器人、智能門(mén)鎖、智能攝像頭等。其中，冰箱可以基于光譜相機(jī)和AI模型，自動(dòng)檢測(cè)食材的新鮮度，提醒用戶更換食材；投影儀利用光譜相機(jī)和顏色校正算法，解決墻面顏色導(dǎo)致的投影畫(huà)面顏色失真問(wèn)題；智能安防領(lǐng)域，利用光譜芯片對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行快速識(shí)別和追蹤，由于光譜信息采集到的是純物理信息，不容易被假頭套、假面具所欺騙，打造出安全性更高的智能門(mén)鎖；掃地機(jī)器人，利用光譜芯片+識(shí)別算法，精準(zhǔn)判斷出污漬情況、地板材質(zhì)，智能調(diào)整清掃策略……
3.汽車(chē)電子。汽車(chē)智能化方興未艾，其中智能座艙、智能駕駛，是車(chē)企較量的技術(shù)焦點(diǎn)。光譜芯片在這兩個(gè)領(lǐng)域都能發(fā)揮作用。
在智能座艙，光譜相機(jī)可以感知到駕駛員的安全健康狀況，提高車(chē)內(nèi)安全性；在智能駕駛，光譜信息可以精準(zhǔn)反映出路面障礙物的特征，比如泡沫、石頭、路障等，判斷策略完全不同，幫助智駕系統(tǒng)做出不同的判斷策略。
4.低空經(jīng)濟(jì)。AI光譜相機(jī)+無(wú)人機(jī)，共同在低空拍照、攝影時(shí)獲取更準(zhǔn)確的顏色信息，帶來(lái)更優(yōu)質(zhì)的拍攝效果。
5.其他。AI光譜芯片還可以與可穿戴設(shè)備結(jié)合，實(shí)現(xiàn)皮膚健康監(jiān)測(cè)……
一顆商用AI光譜芯片，要經(jīng)過(guò)哪些考驗(yàn)？
光譜芯片，不僅在消費(fèi)電子市場(chǎng)潛力巨大，隨著各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)深入，光譜信息作為一種高可靠的數(shù)據(jù)類型，能夠準(zhǔn)確地反映出物理世界的一些關(guān)鍵指標(biāo)，在B端行業(yè)市場(chǎng)中的應(yīng)用價(jià)值也越來(lái)越高。
有機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，光譜芯片產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模大約在百億到千億，但從設(shè)計(jì)、流片到量產(chǎn)、最終商用，中間有很長(zhǎng)的周期和不確定性，一顆AI光譜芯片要經(jīng)歷哪些考驗(yàn)?zāi)兀?/p>
吉林求是光譜的負(fù)責(zé)人告訴我們，它們?cè)?017探索出了“OCF光譜調(diào)制+算法解調(diào)”的技術(shù)創(chuàng)新，2019年就第一顆光譜芯片就流片成功，如今已經(jīng)與國(guó)內(nèi)頭部手機(jī)廠商、家電企業(yè)達(dá)成了合作。與AI的結(jié)合，也是公司的重點(diǎn)布局方向。
淬煉一顆AI光譜芯片，首要難題就是資金。
芯片半導(dǎo)體領(lǐng)域是典型的資源密集型產(chǎn)業(yè)，十分依賴資金與人才，創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)又很高。因此民間資本大多不敢投，以前主要依靠政府補(bǔ)貼、項(xiàng)目制。求是光譜成立之后，相繼獲得了中科創(chuàng)星、吉林省科投、長(zhǎng)興基金等產(chǎn)業(yè)基金的投資，讓初創(chuàng)企業(yè)不用為資金發(fā)愁。
然后是數(shù)據(jù)。
光譜數(shù)據(jù)源自物理世界，采集難度大、成本高，業(yè)內(nèi)已有的開(kāi)源數(shù)據(jù)集根本不夠用，大多數(shù)都要自己從頭采集。目前，求是光譜在開(kāi)發(fā)光譜芯片、光譜技術(shù)行業(yè)解決方案的過(guò)程中，根據(jù)項(xiàng)目需求，逐步采集了大量光譜數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練。未來(lái)還需要進(jìn)一步采集南方地區(qū)、極端環(huán)境、沙塵天氣等數(shù)據(jù)，預(yù)計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)模會(huì)是現(xiàn)在的4-5倍。
數(shù)據(jù)規(guī)模增大之后，隨之而來(lái)的就是算力挑戰(zhàn)。
以前該公司使用自己購(gòu)買(mǎi)的海外N卡自建算力，價(jià)格昂貴、維護(hù)困難，遇到問(wèn)題比如顯存小、掉顯卡等解決不了，十分影響研發(fā)效率。后來(lái)當(dāng)?shù)氐臄?shù)字基礎(chǔ)設(shè)施有所升級(jí)，有了本省第一座AI算力中心。接入長(zhǎng)春算力中心的算力服務(wù)之后，多任務(wù)并行開(kāi)發(fā)不用排隊(duì)。以前模型在N卡上做一次調(diào)優(yōu)，需要2～3天時(shí)間，如今當(dāng)晚掛上去，第二天早上就能返回結(jié)果，對(duì)研發(fā)效率有了很大的提升。
不過(guò)，制造環(huán)節(jié)并沒(méi)有太大的挑戰(zhàn)了。據(jù)負(fù)責(zé)人透露，光譜芯片主要集中在28nm、40nm、55nm等成熟制程，國(guó)內(nèi)制造能力能夠支撐光譜芯片的規(guī)?；慨a(chǎn)。所以，2019年光譜芯片流片成功，很快就進(jìn)入到商用階段，如今大眾已經(jīng)能夠在頭部手機(jī)廠商的手機(jī)中，感受到光譜芯片帶來(lái)的更逼真的成像效果。
從這個(gè)角度看，一張可商用的AI光譜芯片，背后是科創(chuàng)投資模式的革新、半導(dǎo)體和光學(xué)產(chǎn)業(yè)能力的不斷夯實(shí)，以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的升級(jí)。硬科技的突破，從來(lái)不是一蹴而就的，而是根深葉茂后的瓜熟蒂落。
當(dāng)AI的輝光，灑落在一枚光譜芯片上，數(shù)字世界與物理世界的融合就多了無(wú)數(shù)種可能性。
