携硅光技术、FMCW全固态激光雷达系统，这家“黑科技”公司杀入AI芯片市场

原标题：携硅光技术、FMCW全固态激光雷达系统，这家“黑科技”公司杀入AI芯片市场

物联网的蓬勃发展，建立在设备端感知能力、计算能力不断提升的基础之上，这一趋势让低功耗 AI 芯片的需求不断增加，整个市场也在不断扩大，催生了诸多创业公司。

凭借着灵活性更强、开放开源的 RISC-V 计算机指令集架构以及相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 加入 AI 芯片战局

OURS（Optical Universal RISC Systems）于 2017 年 2 月创立，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。

有趣的是，据 OURS 创始人、CEO 谭章熹介绍，公司名称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”也是因为 Patterson 本人以往成功的项目名字中都包含这个字母，二者更深的渊源在于，Patterson 还是谭章熹的博士生导师。

按照 OURS 官方的表述，他们是一家“以低功耗端计算（Edge Computing）AI 芯片为核心技术的创业公司”—— 拥有从 3D 传感器、特定领域 AI 芯片到软件的全栈解决方案。其目标是让机器能够智能地以 3D 的方式感知世界。

通俗来讲，他们的芯片方案未来可用于工业自动化领域（如分拣货品的机器人/机械臂）、安防领域（如安防摄像头传感器）、自动驾驶领域（如激光雷达传感器）以及其他涉及到 3D 感知和多传感器融合的垂直行业。

人才、资本及最新进展

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。他们的主要专业领域包括微处理器设计、RISC-V 计算机指令集架构、硅光技术以及非易失性存储器系统，其中 70% 的员工拥有博士学位。当然，作为一家创业公司，其团队还在不断扩张中。

不得不说，OURS 属于典型的技术型创业，这和两位联合创始人的背景息息相关。

据雷锋网新智驾了解，谭章熹本科毕业于清华大学电子工程系，而后前往加州大学伯克利分校深造，拿到计算机科学博士，是计算机系统结构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 指令集架构的创始人，如今 RISC 架构已经进化到第五代—— RISC-V，OURS 的 AI 处理器正是基于这一开源指令集架构进行开发的。

用谭章熹的话说，他代表的是公司名中的字母“R”（RISC 架构），而公司的另一位创始人林森则代表的是“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。在伯克利期间，他研发了世界上第一个直接用光互联的微处理器芯片。

除去两位有着光鲜技术履历的创始人，OURS 还聘请了硅谷著名 CPU 设计公司甲骨文的高管和 David Patterson 一同担任公司技术顾问。

资本方面，OURS 已于去年 6 月完成 A 轮融资，具体数额不详，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障，OURS 在潜心研发一年多之后，终于有了阶段性的成果。

其中包括：

• FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，可调频连续波）全固态激光雷达系统，已有 Demo，正和客户进行联合测试；

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

• 低功耗的 AI 处理器，已经在 FPGA 上验证和实现，即将进行流片（Tape Out）。

据了解，OURS 产品的第一批试用客户中，有相当一部分在中国。正因此，这家公司宣布进入中国市场。

那么，OURS 的产品到底有什么独特之处？

数据为中心的端计算架构：RISC-V + 硅光技术

谭章熹告诉雷锋网新智驾，OURS 采用的计算架构是以数据为中心的，因为现在是“数据为王”的时代。

具体来看，OURS 的计算架构最底层、最基础的便是数据。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成本、高速的光通信技术，用激光束代替电子信号传输数据。 这一技术很适合于计算机内部和多核之间的大规模通信，其最大的优势在于拥有相当高的传输速率，可使处理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”，已有几十年发展史，能够实现量产。OURS 联合创始人林森比较擅长这一技术领域。

再往上，则是 RISC-V 计算机指令集架构，作为下层软件和上层硬件之间通信的桥梁/接口；最上面则是几个热门的垂直应用领域，包括 3D 图像感知、实时传感器融合以及端上人工智能计算。

这些应用领域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 非常重视的几大市场。

这里再着重介绍一下 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。芯片指令集帮助计算机软件与底层硬件设备通信，是计算机的基本组成部分，RISC-V 是 RISC 的第五代版本。

据谭章熹介绍，很多硅谷公司将 RISC-V 看作是处理器领域的 Linux，现在除了 ARM 和英特尔之外，基本上所有相关公司都在为 RISC-V 的基金会提供支持，包括英伟达，也开始在对外供货的 GPU 当中置入 RISC-V 架构。此外，去年 11 月，西部数据（West Digital）公司宣布将在未来 2-3 年内把其所有的 CPU 核心都替换成 RISC-V，这是 10 亿美金量级的生意，影响力很大。

实际上，谷歌内部也在秘密进行基于 RISC-V 架构的处理器开发。

目前，整个 RISC-V 的生态系统中，有 100 多家相关公司，从初创企业到成熟的行业巨头都有。因为这些企业认为基于这个架构的芯片在物联网等领域的应用将迎来爆发式增长。

OURS 正是因为看到这样的市场机会，也希望从中收获一杯羹。

RISC-V 架构相比于以往行业内使用的 ARM 架构优势明显。谭章熹告诉雷锋网新智驾，RISC-V 本身是开放式的结构，而且是开源的，没有 IP（专利授权）费用的问题，这对创业公司非常友好，大大降低了资金门槛。而且，“RISC-V 让开发者有很多的自由度去做一些特殊应用的优化。”谭章熹表示。

另外，OURS 在设计处理器引擎的时候，特意考虑到低功耗的要求，也支持其他的一些垂直领域的应用。如果和 ARM 处理器架构相比，其功耗要低 6 倍、面积效率则提升 5 倍，这对于物联网领域的一些应用是非常大的利好。

如前所述，OURS 的低功耗 AI 处理器已经在 FPGA 上验证和实现，即将进行流片，行业可以小小期待一下。

FMCW 全固态激光雷达系统

受益于 OURS 的芯片解决方案基于 RISC-V 架构和硅光技术，所以其在 3D 感知领域便有了更多发挥空间。

激光雷达作为自动驾驶领域极其重要的传感器，其成本的居高不下成为整个行业的痛点。OURS 正在试图解决这一问题，他们的方案是 FMCW 全固态激光雷达系统。

FMCW 中文为“可调频连续波”，是一种高精度雷达测距技术，其原理在于“雷达接收的回波的频率与发射的频率变化规律相同，都是三角波规律，只是有一个时间差，利用这个微小的时间差可计算出目标距离。”这一测距技术在毫米波雷达领域有应用，但是在激光雷达领域并不常见。

* FMCW 原理图

在 OURS 之前，使用这一技术的激光雷达公司只有两家，一家是被通用收购的 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“飞行时间”，其原理是传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄物体的距离，以产生深度信息”），包括机械旋转式的激光雷达以及走 MEMS、OPA、Flash 技术路线的三类固态激光雷达。

谭章熹介绍，采用 ToF 测距技术的激光雷达，会出现两大问题：

1、在保持稳定性的情况下，如何控制光进行扫描？比如 Velodyne 的方案主要是旋转，但这导致激光雷达很笨重；

2、激光雷达接收端的设计如何让信噪比更高？ToF 技术对接收端的要求非常高，甚至需要做到单光子检测。

这些问题导致采用 ToF 测距技术的雷达系统难做而且成本高。所以，OURS 便采用了 FMCW 测距技术来设计其激光雷达系统。

当然，采用 FMCW 方案依然存在很大挑战，因为其本身技术门槛高，而且造价不菲，不适合消费级市场。

迎难而上的 OURS 给出的方案是基于硅光技术来进行光学引擎的设计，同时，通过软件定义的方式，用更多的计算（强有力的数字信号处理能力）加上普通的激光雷达硬件便可以搭建出一套系统，在探测的深度、精度和距离方面也有很好的表现，同时还能大大降低成本。

*OURS 全固态激光雷达系统

同时，这个系统也能处理传感器融合，包括将一些普通摄像头的数据和激光雷达数据融合在一起。

这里还不得不提采用 FMCW 方案的激光雷达的几个特性：

• 对于自动驾驶来讲，能给出更重要的目标物信息——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能够保证多个雷达一起工作时不会相互干扰。

需要明晰的是，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系统（LiDAR-on-a-chip System）—— 产品的 DNA 实际上是芯片，而不是激光雷达硬件。

通过将固态激光雷达传感器、处理器以及软件算法有机整合，谭章熹表示，Ours 未来可将基于激光雷达的汽车自动驾驶现有感知方案成本降低 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 也有类似产品。

市场广阔、“中国优先”

关于商业上的考虑，谭章熹表示，虽然 OURS 团队中的多数成员都是做计算机、芯片行业出身的，但他们不想把自己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——从芯片到软件的完整解决方案。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 感知市场规模有望达到 90 亿美元，复合增长率为 38%，AI 芯片市场规模有望达到 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沃的土壤。

在谭章熹口中，中国是其非常重视的一大市场。

首先是因为团队中有很多华人，在中国也有其投资方、供应商还是合作伙伴；而且，中国对于半导体产品和技术的渴求很旺盛，已经超过了石油，成为第一大进口商品。诸如此类的原因吸引着 OURS 。

谭章熹表示公司正考虑在中国成立办公室，目前还在选址。

既然要进入中国市场，OURS 自然要面对很多本土的竞争对手，谭章熹并不想多谈这个话题，只是表示，“AI 芯片这个领域现在比较热，也说明 OURS 是在‘Do the right thing’。”