攜硅光技術、FMCW全固態激光雷達系統，這家「黑科技」公司殺入AI晶元市場

物聯網的蓬勃發展，建立在設備端感知能力、計算能力不斷提升的基礎之上，這一趨勢讓低功耗 AI 晶元的需求不斷增加，整個市場也在不斷擴大，催生了諸多創業公司。

憑藉著靈活性更強、開放開源的 RISC-V 計算機指令集架構以及相對前沿的數據傳輸技術——硅光（Silicon Photonics），又一家 AI 晶元創業公司殺入戰場。

OURS 加入 AI 晶元戰局

OURS（Optical Universal RISC Systems）於 2017 年 2 月創立，總部位於美國加州聖克拉拉，此地為矽谷重鎮，英特爾、英偉達的總部皆選址於此。

有趣的是，據 OURS 創始人、CEO 譚章熹介紹，公司名稱是加州大學伯克利分校教授、2017 年新晉圖靈獎得主 David Patterson 所取，其中有個字母「R」也是因為 Patterson 本人以往成功的項目名字中都包含這個字母，二者更深的淵源在於，Patterson 還是譚章熹的博士生導師。

按照 OURS 官方的表述，他們是一家「以低功耗端計算（Edge Computing）AI 晶元為核心技術的創業公司」—— 擁有從 3D 感測器、特定領域 AI 晶元到軟體的全棧解決方案。其目標是讓機器能夠智能地以 3D 的方式感知世界。

通俗來講，他們的晶元方案未來可用於工業自動化領域（如分揀貨品的機器人/機械臂）、安防領域（如安防攝像頭感測器）、自動駕駛領域（如激光雷達感測器）以及其他涉及到 3D 感知和多感測器融合的垂直行業。

人才、資本及最新進展

目前，OURS 團隊已有近 20 人，大多來自加州大學伯克利分校、清華大學、台灣大學、斯坦福大學等。他們的主要專業領域包括微處理器設計、RISC-V 計算機指令集架構、硅光技術以及非易失性存儲器系統，其中 70% 的員工擁有博士學位。當然，作為一家創業公司，其團隊還在不斷擴張中。

不得不說，OURS 屬於典型的技術型創業，這和兩位聯合創始人的背景息息相關。

據雷鋒網新智駕了解，譚章熹本科畢業於清華大學電子工程系，而後前往加州大學伯克利分校深造，拿到計算機科學博士，是計算機系統結構和超大規模集成電路（VLSI）設計專家。他師從的導師 David Patterson，正是 RISC 指令集架構的創始人，如今 RISC 架構已經進化到第五代—— RISC-V，OURS 的 AI 處理器正是基於這一開源指令集架構進行開發的。

用譚章熹的話說，他代表的是公司名中的字母「R」（RISC 架構），而公司的另一位創始人林森則代表的是「O」（Optical）。

林森是清華大學微電子學學士、加州大學伯克利分校電子工程博士，本科和博士與譚章熹都是校友，學的是硅光和混合信號設計專業。在伯克利期間，他研發了世界上第一個直接用光互聯的微處理器晶元。

除去兩位有著光鮮技術履歷的創始人，OURS 還聘請了矽谷著名 CPU 設計公司甲骨文的高管和 David Patterson 一同擔任公司技術顧問。

資本方面，OURS 已於去年 6 月完成 A 輪融資，具體數額不詳，投資方包括北極光創投、元禾穀風創投（Oriza Ventures）以及創新工場，清一色華人領銜的資本。

有了人才和資本的雙重保障，OURS 在潛心研發一年多之後，終於有了階段性的成果。

其中包括：

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，可調頻連續波）全固態激光雷達系統，已有 Demo，正和客戶進行聯合測試；

基於硅光技術的相控陣（Optical Phase Array，OPA）測試晶元；

低功耗的 AI 處理器，已經在 FPGA 上驗證和實現，即將進行流片（Tape Out）。

據了解，OURS 產品的第一批試用客戶中，有相當一部分在中國。正因此，這家公司宣布進入中國市場。

那麼，OURS 的產品到底有什麼獨特之處？

數據為中心的端計算架構：RISC-V + 硅光技術

譚章熹告訴雷鋒網新智駕，OURS 採用的計算架構是以數據為中心的，因為現在是「數據為王」的時代。

具體來看，OURS 的計算架構最底層、最基礎的便是數據。在數據之上，是傳統的感測器和創新性的數據存儲、傳輸技術，包括硅光模塊、非易失性存儲器。

硅光技術是一種基於硅光子學的低成本、高速的光通信技術，用激光束代替電子信號傳輸數據。這一技術很適合於計算機內部和多核之間的大規模通信，其最大的優勢在於擁有相當高的傳輸速率，可使處理器內核之間的數據傳輸速度比目前快 100 倍甚至更高。

*硅光晶元

當然，硅光並不是僅限於實驗室的「黑科技」，已有幾十年發展史，能夠實現量產。OURS 聯合創始人林森比較擅長這一技術領域。

再往上，則是 RISC-V 計算機指令集架構，作為下層軟體和上層硬體之間通信的橋樑/介面；最上面則是幾個熱門的垂直應用領域，包括 3D 圖像感知、實時感測器融合以及端上人工智慧計算。

這些應用領域直觀對應的市場則包括自動駕駛、安防監控、倉儲自動化，也是 OURS 非常重視的幾大市場。

這裡再著重介紹一下 RISC-V 指令集架構。

RISC，中文名「精簡指令集計算機」，出自 2017 年兩位新晉圖靈獎得主 John L. Hennessy 和 David Patterson 之手，由加州大學伯克利分校於 1980 年發布。晶元指令集幫助計算機軟體與底層硬體設備通信，是計算機的基本組成部分，RISC-V 是 RISC 的第五代版本。

據譚章熹介紹，很多矽谷公司將 RISC-V 看作是處理器領域的 Linux，現在除了 ARM 和英特爾之外，基本上所有相關公司都在為 RISC-V 的基金會提供支持，包括英偉達，也開始在對外供貨的 GPU 當中置入 RISC-V 架構。此外，去年 11 月，西部數據（West Digital）公司宣布將在未來 2-3 年內把其所有的 CPU 核心都替換成 RISC-V，這是 10 億美金量級的生意，影響力很大。

實際上，谷歌內部也在秘密進行基於 RISC-V 架構的處理器開發。

目前，整個 RISC-V 的生態系統中，有 100 多家相關公司，從初創企業到成熟的行業巨頭都有。因為這些企業認為基於這個架構的晶元在物聯網等領域的應用將迎來爆髮式增長。

OURS 正是因為看到這樣的市場機會，也希望從中收穫一杯羹。

RISC-V 架構相比於以往行業內使用的 ARM 架構優勢明顯。譚章熹告訴雷鋒網新智駕，RISC-V 本身是開放式的結構，而且是開源的，沒有 IP（專利授權）費用的問題，這對創業公司非常友好，大大降低了資金門檻。而且，「RISC-V 讓開發者有很多的自由度去做一些特殊應用的優化。」譚章熹表示。

另外，OURS 在設計處理器引擎的時候，特意考慮到低功耗的要求，也支持其他的一些垂直領域的應用。如果和 ARM 處理器架構相比，其功耗要低 6 倍、面積效率則提升 5 倍，這對於物聯網領域的一些應用是非常大的利好。

如前所述，OURS 的低功耗 AI 處理器已經在 FPGA 上驗證和實現，即將進行流片，行業可以小小期待一下。

FMCW 全固態激光雷達系統

受益於 OURS 的晶元解決方案基於 RISC-V 架構和硅光技術，所以其在 3D 感知領域便有了更多發揮空間。

激光雷達作為自動駕駛領域極其重要的感測器，其成本的居高不下成為整個行業的痛點。OURS 正在試圖解決這一問題，他們的方案是 FMCW 全固態激光雷達系統。

FMCW 中文為「可調頻連續波」，是一種高精度雷達測距技術，其原理在於「雷達接收的回波的頻率與發射的頻率變化規律相同，都是三角波規律，只是有一個時間差，利用這個微小的時間差可計算出目標距離。」這一測距技術在毫米波雷達領域有應用，但是在激光雷達領域並不常見。

* FMCW 原理圖

在 OURS 之前，使用這一技術的激光雷達公司只有兩家，一家是被通用收購的 Strobe，另一家是寶馬投資的 Blackmore。

目前，市面上諸多激光雷達廠商採用的測距技術都是 ToF（Time of Flight，意為「飛行時間」，其原理是感測器通過計算光線發射和反射時間差或相位差，來換算被拍攝物體的距離，以產生深度信息」），包括機械旋轉式的激光雷達以及走 MEMS、OPA、Flash 技術路線的三類固態激光雷達。

譚章熹介紹，採用 ToF 測距技術的激光雷達，會出現兩大問題：

1、在保持穩定性的情況下，如何控制光進行掃描？比如 Velodyne 的方案主要是旋轉，但這導致激光雷達很笨重；

2、激光雷達接收端的設計如何讓信噪比更高？ToF 技術對接收端的要求非常高，甚至需要做到單光子檢測。

這些問題導致採用 ToF 測距技術的雷達系統難做而且成本高。所以，OURS 便採用了 FMCW 測距技術來設計其激光雷達系統。

當然，採用 FMCW 方案依然存在很大挑戰，因為其本身技術門檻高，而且造價不菲，不適合消費級市場。

迎難而上的 OURS 給出的方案是基於硅光技術來進行光學引擎的設計，同時，通過軟體定義的方式，用更多的計算（強有力的數字信號處理能力）加上普通的激光雷達硬體便可以搭建出一套系統，在探測的深度、精度和距離方面也有很好的表現，同時還能大大降低成本。

*OURS 全固態激光雷達系統

同時，這個系統也能處理感測器融合，包括將一些普通攝像頭的數據和激光雷達數據融合在一起。

這裡還不得不提採用 FMCW 方案的激光雷達的幾個特性：

對於自動駕駛來講，能給出更重要的目標物信息——速度信息；

其信噪比更高，特別是在強光環境和雨天；

這類方案的激光雷達能夠保證多個雷達一起工作時不會相互干擾。

需要明晰的是，OURS 做的是基於 RISC-V 指令集架構的軟體定義的片上激光雷達系統（LiDAR-on-a-chip System）—— 產品的 DNA 實際上是晶元，而不是激光雷達硬體。

通過將固態激光雷達感測器、處理器以及軟體演算法有機整合，譚章熹表示，Ours 未來可將基於激光雷達的汽車自動駕駛現有感知方案成本降低 99%（數萬美金降低到數百美金）。

在 FMCW 全固態激光雷達之外，OURS 還推出了基於硅光技術的 OPA 激光雷達測試晶元，此前 Quanergy 也有類似產品。

市場廣闊、「中國優先」

關於商業上的考慮，譚章熹表示，雖然 OURS 團隊中的多數成員都是做計算機、晶元行業出身的，但他們不想把自己定義成一家傳統意義上的半導體公司，他們希望能為客戶提供更高附加值的產品和方案——從晶元到軟體的完整解決方案。簡言之，OURS 並不只是為了「賣晶元」而來。

在 OURS 專註的 3D 感知及 AI 晶元市場前景方面，數據顯示，2022 年，3D 感知市場規模有望達到 90 億美元，複合增長率為 38%，AI 晶元市場規模有望達到 82 億美元，複合增長率在 9.4% 左右。

這意味著 OURS 及其同行擁有一片肥沃的土壤。

在譚章熹口中，中國是其非常重視的一大市場。

首先是因為團隊中有很多華人，在中國也有其投資方、供應商還是合作夥伴；而且，中國對於半導體產品和技術的渴求很旺盛，已經超過了石油，成為第一大進口商品。諸如此類的原因吸引著 OURS 。

譚章熹表示公司正考慮在中國成立辦公室，目前還在選址。

既然要進入中國市場，OURS 自然要面對很多本土的競爭對手，譚章熹並不想多談這個話題，只是表示，「AI 晶元這個領域現在比較熱，也說明 OURS 是在『Do the right thing』。」

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