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          新型智能超低功耗物聯網視覺傳感芯片研發

          A~B輪融資輪次

          • 融資項目介紹

          1、項目背景

              隨著物聯網時代的到來,基于視覺的智能感知需求呈現爆炸式的增長,市場需要更低功耗和更小面積的視覺終端來滿足在線教育、智能醫療、工業4.0以及車聯網等多個應用領域對視覺感知的智能性、規模性和實時性的組網需求,目前視覺傳感器芯片在這些應用領域年銷售額超過150億人民幣,并以每年20%增速持續增長。而現有傳統的視覺傳感器芯片將越來越不能滿足物聯網市場迅速發展的需求。這類CIS產品,功能要求特殊、技術含量高,行業競爭壓力小,單價高,利潤空間大。雖然目前總量需求不如手機、消費產品和移動電腦,不過隨著物聯網的爆發,市場增長迅猛。

          2、項目內容

          項目精確定位于上述市場導向和痛點,研發了一系列能應用于廣域和無處不在的視覺監測需求的超低功耗物聯網視覺傳感器芯片(內部命名:IOVS),目標能夠以毫瓦級的功率持續進行特征提取和模式識別,相對現有技術的視覺傳感器芯片功耗明顯降低,具備專用性強、小面積、超低功耗等特點,應用于廣域和無處不在的物聯網視覺監測需求,特別針對在線教育、智能醫療、工業4.0以及車聯網等多個視覺傳感的應用領域。

          該芯片項目在蕪湖市2018年度第二批高層次科技人才團隊項目評審中被評為一類項目,并獲得蕪湖經濟技術開發區600萬投資入股。同時該項目獲得 2020第九屆中國創新創業大賽安徽賽區總決賽榮獲一等獎和最具人氣獎、2021年第六屆創客中國創新創業大賽安徽省三等獎。

          3、技術先進性

          本項目技術創新是建立在對物聯網視覺傳感器本質任務的重新定義上實現的,不同與目前所有的視覺傳感器都是建立需要一個更清晰的圖像作為傳輸和處理的理念上,我們的視覺傳感器通過在傳感器端對原始圖像數據進行運算來實現對目標特征參數、狀態預警、危險告警等有效信息的提取,然后只需要將提取出的有效信息傳送到云端進行進一步的加工和處理,從而不僅大大減少了終端功耗和芯片尺寸,更有助于大幅降低物聯網通信和云端數據處理的壓力。

          該項技術擯棄傳統視覺傳感器將大部分芯片面積和功耗放在圖像處理和圖像編解碼上,而轉移到對原始圖像的有用信息或特征的直接抽取和智能分析上。通過我們特有的“功耗和推理品質(Power-Inference Scalable: PISCALE)”按比例調整實現的,它在能耗和對提取特征推理的品質之間進行權衡調整。它模擬了人類觀察視覺場景的關注程度和推理的慣性思維的動態變化,根據手頭任務的細節和推理品質水平處理它??梢栽谟捎谀繕送评砥焚|退化引發大量的特征丟失的情況下,功耗與推理品質按比例調整,并糾正對于物體的識別。

          本項目產品具備背照式、全局曝光和堆棧等常規國際最為先進的CIS設計技術外,還針對IoT和移動設備市場研發了更為獨特和先進的技術,包括:

          a)決策級低功耗技術:一種決策級的低功耗技術--功耗和推理品質比,利用深度學習的方法智能地在能耗和對提取特征推理的品質之間進行權衡,并決定視覺傳感器需要獲取、處理和傳輸的信息量的多少。這種技術模擬了人類觀察視覺場景的關注程度和推理的慣性思維的動態變化,根據手頭任務的細節和推理品質水平處理它。

          b) 基于堆棧技術的功能前置:限制當代視覺傳感器使用瓶頸是功耗和數據量問題,超80%的功耗在后端圖像處理上。得益于3D堆棧技術在CIS上的發展,我們讓VIOS集成對應的功能模塊,使其能智能地提取圖像中的有用信息,進一步在云端人工智能的幫助下,完全實現拋棄ISP獨立使用,從根本上減少了功耗。

              c) 結合深度學習技術:結合深度學習和神經網絡技術,我們開發了自己獨特的云端深度學習算法。為了解決帶寬、儲存空間和處理能力等問題,我們的IOVS只向云端傳輸有用的信息數據。云端的深度學習算法也必須在這種低質量或更為抽象的圖像上進行訓練。我們融合了目前一些最為先進的神經網絡,并針對我們的特有數據級進行重構和優化。


          • 項目商業計劃書

          新型智能超低功耗物聯網視覺傳感芯片研發及產業化商業計劃書

          目錄

          1. 項目概要闡述

          1.1、項目背景闡釋

          1.2、項目核心定位

          2. 市場需求解讀

          2.1、傳統CIS分析

          2.2、CIS新需求分析

          3. 項目核心優勢

          3.1、核心優勢

          4. 成功因素分析

          5. 盈利模式分析

           

          1. 項目概要闡述

          1.1、項目背景闡釋

          截止2017年,全球CMOS圖像傳感器芯片市場達到135億美金的規模,比2016年的116億美金增長了16.38%。其中,96%的市場份額都是由12名非中國廠商占據,當前日本索尼、韓國三星、美國OV合計占據了全球CMOS圖像傳感器72%的市場份額。跟據國際半導體權威機構IC Insights最新報告到2021年,全球CMOS 圖像傳感器銷售金額將達到160億美元,年出貨量達到80億顆,2016~2022年10.5%的復合年增長率。另一方面,除了傳統市場,隨著IoT市場和新興嵌入式應用終端市場的不斷發展,其對更低功耗、更智能的新型CIS芯片的需求也曾爆發式增長,而目前國內外并沒有一種針對這類應用的CIS芯片解決方案??梢灶A計,隨著新興市場的不斷完善,智能超低功耗物聯網視覺傳感器芯片如果能在這個技術和市場中占到先機,對企業、對此前所未有的行業,都具有不可估量的作用。 

          1.1.1、市場政策依據:經濟政策大勢利好

          集成電路(IC)產業是國民經濟和社會發展的戰略性、基礎性和先導性產業,是培育發展戰略性新興產業、推動信息化和工業化深度融合的核心與基礎,是調整經濟發展方式、調整產業結構、保障國家信息安全的重要支撐。發展集成電路產業既是信息技術產業發展的內部動力,也是工業轉型升級的內部動力,同時還是市場激烈競爭的外部壓力,已上升為國家戰略。其中,集成電路設計是該產業的龍頭和核心,我國大力加快集成電路設計技術創新、逐漸縮小我國與世界集成電路的技術差距,瞄準前沿關鍵技術,通過整合創新資源,推進創新成果共享與產業化,引領并帶動產業鏈上下游合作,推動企業做大做強,促進中國集成電路產業實現跨越式發展。

          《國家集成電路產業發展推進綱要》明確則提出,到2020年,我國集成電路產業與國際先進水平的差距逐步縮小,全行業銷售收入年均增速超過20%,企業可持續發展能力大幅增強。到2030年,產業鏈主要環節達到國際先進水平,實現跨越發展。并要在移動智能終端、網絡通信、云計算、物聯網、大數據等重點領域集成電路設計技術達到國際領先水平,產業生態體系初步形成。隨著《國家集成電路產業發展推進綱要》的頒布實施,今年,集成電路被列為我國實體經濟發展首位,各地不斷加大發展集成電路,出臺了不少鼓勵政策,同時推出集成電路產業發展基金。因此,從企業發展角度來看,目前正是我國集成電路設計企業發展、創新和突破的最佳時機。

          1.1.2、國家需求依據:是國家和民生發展的剛性需求

          由于CMOS圖像傳感器芯片的使用是無處不在的,它不但被民用市場廣泛應用,更是滲透到國家安防、社會民生的各個方面。比如,軍事監控、微星遙感、環境監控、反恐安防和民用市場,都大量的使用到CMOS圖像傳感器芯片。因此,CMOS圖像傳感器芯片技術是國家的核心技術競爭力、占有國家安全和在信息產業中的核心戰略地位。

          不過,從全球CIS市場來看,96%的市場份額都是由12名非中國廠商占據,當前日本索尼、韓國三星合計占據了全球CMOS圖像傳感器70%的市場份額,索尼更是獨占了全部份額的42%。國內過去主要在高校等研究機構進行一些圖像傳感器相關研究,但我國尚未掌握高端CMOS圖像傳感芯片的核心技術,國外則對該類芯片完全封鎖,一直未能實現高端CMOS圖像傳感器芯片國產化,同其他眾多電子信息產業一樣,未能擺脫對國外核心技術及芯片的嚴重依賴,長期處于只能生產低附加值產品的產業鏈下游。我國的信息產業急需“中國芯”,國產化的CMOS圖像傳感芯片的研發和生產有助于提高我國民用、軍用CMOS芯片的研制水平,縮短研制周期,降低成本,為我國的國防軍事提供可靠的CMOS圖像傳感器芯片,打破CMOS芯片主要依賴進口的不利局面。建立具有自主知識產權的制造技術和芯片結構,為快速開發和批量生產提供高效和有力的技術支撐。該研究方向的成果對于國家軍事和民用信息化產業建設與發展具有重要的政治意義和經濟效益。

          1.1.3、市場行業需求依據:存在市場需求多樣性,發展前景良好

          中國國務院發文宣布,將在2020年全面啟動5G商用。隨著5G時代的到來,除了傳統的手機通訊市場迎來的巨大的商機,同時在引發了自動駕駛汽車、無人機、機器人、工業應用、零售、交通運輸、安全和監控、家用電器、醫療/保健、體育和娛樂、消費者增強和虛擬現實、移動設備等應用市場的快速增長。高通認定,到2035年,5G引領的產品和服務總價值,將達到創紀錄的12萬億美元(約為80萬億人民幣)。

          在這場5G引領的商業革命中,可以看到并明確的是,在不同的應用市場中,作為視覺感知的主要終端設備的CIS產業,也將迎來巨大的商業機遇。就目前市場看,一部手機大概會搭載2至6個,一輛自動駕駛的車輛需要搭載幾十個攝像頭,而大范圍的分布式城市監控、工業自動化等都需要大量的CIS。因此,伴隨著5G的發展,市場對于CIS的需求將在2020年左右迎來爆發性增長。有專家預測,未來十年,全球對CIS的需求將突破百億級。

          1.1.4、市場提出新型CIS需求:對新技術提出要求,未來將產生顛覆效應

          對新型CIS的需求主要來自于物聯網(IoT)的發展。目前,隨著物聯網時代的到來,互聯設備正以300%的速率增長,到2015年為止,互聯設備達到了150億臺,預計到2020年,互聯設備將達到2000億左右。這些互聯的設備通過不同的傳感器探測收集周圍環境信息,并將探知的信息傳遞給其他設備或云端服務器。而其中,正如人類超過80%的信息獲得來自于眼睛,物聯網里最多的應用是視覺。視覺數據占據物聯網80%到90%的信息量??梢灶A見未來,幾乎所有的設備都將擁有視覺功能。

          然而,由于傳統的視覺傳感器本身的設計理念和物理特性的約束,決定了它們在數據帶寬、計算能力以及鏈接穩定性上存在很多局限,大大降低了視覺傳感器在物聯網中的使用和布局。即使目前先進的智能圖像傳感器,雖然增強了設備本身的邊緣計算能力,仍然在功耗和尺寸上不能滿足物聯網終端設備的需求。特別在大范圍,、廣覆蓋的視覺信息感知網絡中。因此,從市場角度再看,視覺傳感作為物聯網一個最重要的分支領域,國內外還沒有哪個單位或研究中心對此進行很系統化的研究,在這一領域的技術投入和市場布局都比較空白。

          1.2、項目核心定位

          1.2.1 IOVS項目簡述

          我們團隊的研發的芯片:IOVS(Internet On Vision Sensor),目標能夠以毫瓦級的功率持續進行特征提取,模式識別,它比現有技術的視覺傳感器芯片功耗低幾十倍。它將轉變為智能視覺系統小型化方面的主要進展。這種新型特征提取器每一側都小于一毫米,并可以通過尺寸只有幾毫米的太陽能電池供電。

          該項技術突破是建立在對物聯網視覺傳感器本質任務的重新定義上實現的,不同與目前所有的視覺傳感器都是建立需要一個更清晰的圖像作為傳輸和處理的理念上,我們的視覺傳感器通過在傳感器端對原始圖像數據進行運算來實現對目標特征參數、狀態預警、危險告警等有效信息的提取,然后只需要將提取出的有效信息傳送到云端進行進一步的加工和處理,從而不僅大大減少了終端功耗和芯片尺寸,更有助于大幅降低物聯網通信和云端數據處理的壓力。 

          該項技術擯棄傳統視覺傳感器將大部分芯片面積和功耗放在圖像處理和圖像編解碼上,而轉移到對原始圖像的有用信息或特征的直接抽取和智能分析上。通過我們特有的“功耗和推理品質”按比例調整實現的,它在能耗和對提取特征推理的品質之間進行權衡調整。它模擬了人類觀察視覺場景的關注程度和推理的慣性思維的動態變化,根據手頭任務的細節和推理品質水平處理它??梢栽谟捎谀繕送评砥焚|退化引發大量的特征丟失的情況下,能量品質按比例調整,并糾正對于物體的識別。

          該芯片項目在蕪湖市2018年度第二批高層次科技人才團隊項目評審中被評為一類項目,并獲得蕪湖經濟技術開發區600萬投資入股,同時該項目在 2020第九屆中國創新創業大賽安徽賽區總決賽榮獲一等獎、最具人氣獎。

          1.2.2  IOVS項目定位

          主要針對新興IoT和移動終端應用領域,如:智能汽車(車載)、智能工業、安人工智能、安防、醫療等領域。目前,國內外對專用于這些領域的CIS研發和生產基本處于空白極端,是我們的在CMOS圖像傳感器芯片領域的切入和反超的絕佳機會。

          2. 市場需求解讀

          2.1、傳統CIS分析

          2016年全球CIS芯片銷售額116億美元,2017年達到約139億美元,同比增長約19.8%,2021年有望突破200億美元,2016~2022年年復合增長率10.5%。根據圖1顯示,2017年CIS芯片移動領域銷售額94.24億美元,占總銷售額的比例為67.8%。計算機市場銷售額12.93億美元,占比9.3%。隨后依次是消費市場(11.26億美元,8.1%)、安防(7.78億美元,5.6%)、汽車(6.53億美元,4.7%)、工業/航天/防務(5.56億美元,4%)、醫療(0.69億美元,0.5%)。在移動智能終端保持增長的情況下,CIS另一個增長動力主要來自于雙攝和3D感測相機。無人機拍攝、生物識別、AR等新市場也在帶動銷售額增長,同時也在逐漸滲透汽車、安防、醫療市場。

          2.1.2傳統CIS廠家分析

          CIS 市場中的巨大波動已經在很大程度上改變了競爭格局。不過索尼仍然是 CMOS 圖像傳感器的領導者,該公司在市場、生產與技術方面占據主導地位。 其次是三星( Samsung )和 Omnivision兩家強勁的競爭對手,這一市場的新進廠商格科微( Galaxycore)、 Pixelplus 和 Siliconfile也正崛起中。同時,對于佳能( Canon)和尼康( Nikon )來說,集成器件制造商( IDM )模式取得了巨大的進步, 止住了他們數字攝像頭市場下滑的勢頭。 至于松下,它和 Tower Jazz成立了一家合資公司,目標是高端市場的產品量產。海力士( Hynix )則通過收購 Siliconfle 的剩余股份,成為一家 IDM 。

          相對于高端生產商,采用IDM模式來實現產品的創新和產品差異化。Fabless 模式主導了CIS 行業的低端市場。以Omnivision 、格科微( Galaxycore )和 Pixelplus 是這類的主要代表廠商,他們主要代工廠為臺積電( TSMC)、中芯國際( SMIC)和 Dongbu 。該模式涉及的資本開支依賴于代工廠。 隨著技術的迅速發展,這些Fabless為主的CIS設計廠商更希望將資金和經歷投入在CIS本身的技術研發上。

          不過總的來看,高端市場競爭不大,但技術和資金門檻較高,而低端市場處在低利潤的價格紅海中。

          2.1.3傳統CIS技術分析

          早期的CIS為前照式(FSI,FrontSide Illumination)結構。光電二極管位于金屬連接層下方,部分入射光線會被金屬線路阻擋或反射,而且反射還有可能對鄰近的像素造成串擾。背照式(BSI,BackSide Illumination)結構中金屬連接層位于光電二極管下方,光線透過鏡頭和濾光片后直接照在受光面上,增加了受光面積,在弱光環境下也具有較好的成像效果。電路無需和光電二極管爭搶面積. 更大規模的電路有助于提高速度。背照式雖然將部分電路放在像素層下方,但仍有部分電路和像素在同一平面,下方有支持基板。堆棧式(Stacked)在背照式的基礎上發展而來,將像素區和處理電路分別制作在兩塊晶圓上,電路移至像素下方再貼合在一起。堆棧式在傳感器上集成更多像素,同時由于像素和電路獨立,因此可針對像素部分做畫質優化,針對電路部分做性能優化。

          2010年前照式產品占據絕大部分,但是背照式產量已經開始快速增長。2012年背照TSV堆棧式產品產量開始增長,2014年前照式產量開始下滑,2015年背照式產量開始下滑。2016年背照混合堆棧式產量開始增長。預計未來仍以背照TSV堆棧式為主?;旌隙褩J疆a量也將增長,但前照式和背照式產量將持續衰退。

          從技術上看,CIS芯片朝著多功能化、高幀速率、寬動態范圍、高分辨率、低噪聲技術、模塊化、低功耗方向發展。3D堆棧是重要的演進方向。索尼持續進行3D堆棧CIS芯片的研發,2017年2月公布了3層CIS器件,包括頂層BSI傳感器、中層DRAM、底層ISP。

          2.2、CIS新需求分析

          隨著應用市場不斷的發展和變化,許多應用中,對其視覺輸入終端設備(CIS)的功能和性能上提出了新的需求。特別是IoT市場,其涉及了移動視頻領域和分布式監控領域和嵌入式視覺領域。這些應用領域希望采用更了智能、更低功耗、更小尺寸和更易于安裝的CIS,用于解決巨型網絡中超大規模視頻數據傳輸與有限網絡帶寬之間的矛盾、解決巨額視頻數據與有限處理能力的矛盾、解決大范圍分布式視頻監控的問題、解決工業4.0中機器到機器之間視覺信號交互等這類問題。目前大多數現存的CIS應用僅限于某些封閉的視頻平臺,并不是真正的互聯網/物聯網概念,還無法做到大規模、分布式的布局。

          從市場需求量來看,由于IoT市場終端到2030年將突破5000億的接入量,而其中視頻傳感器占有很大比重??梢灶A見,CIS在IoT市場將會有百億級的市場。

          目前市場上幾乎所有的CIS產品都不能很好的滿足市場對CIS的新需求,這是由于CIS設計之處的根本目標是為人服務,也就是說目前的CIS總是希望采用更高的分辨率和更多的技術用于為人們呈現一張更清晰更真實的圖像。因此從服務對象和設計理念上看,現有的CIS產品無法體現真正的物物相連中視覺終端的作用和價值。這就需要我們顛覆現有CIS的設計理念,設計一款從根本上滿足新需求CIS產品

          結論隨著市場的發展,CIS的在各個領域的需求不斷加大,不過就目前的市場分析來看,高端CIS市場的進入門檻較高,短期內基本仍由少數IDM國外公司把控,而低端CIS將會迎來更殘酷的價格紅海市場。與之相對的CIS新需求市場還處于空白期,這給CIS生產者提出了新的挑戰,同時也帶來了新的機遇。滿足IoT市場的新型CIS,這無疑為本項目提供廣闊市場前景。

          3.項目核心優勢

          IoT是一波快速增長的技術浪潮,它使用大規模分布式視覺傳感器,讓我們的環境變得更加智能和以人為本。不過現有視覺芯片的高功耗和大尺寸,長生命周期的視覺電子系統目前對于IoT來說不可行。我們團隊通過研發微型IOVS芯片應對這些挑戰,并且展示了這種無處不在和永遠在線的攝像頭是可行的。我們希望這項新性能將加速在IoT中嵌入視覺感知能力,以及實現真正能用于物聯網的智能視覺。

          這項技術標志著朝著開發幾乎具有無限生命周期的毫米級的智能攝像頭邁出了關鍵一步,也為經濟合算的物聯網(IoT)應用鋪平了道路,這些應用包括:在機場和關鍵設施中無處不在的安全監控設備、建筑能量管理、工作場所安全、智能城市、工業自動化和老人護理等。技術具有突破性意義,不僅可以打破CIS市場國外廠商壟斷的局面,更在物聯網飛速發展的關鍵節點,在技術上彎道超車,大大提高了我們在高精集成電路設計在國際市場的競爭力和占有率。

          3.1.1全新的設計理念解決IoT視覺傳感器的核心問題

          定制化的超低功耗智能視覺傳感器。這種定制化的視覺傳感器在技術上的突破是建立在對物聯網視覺傳感器本質任務的重新定義上實現的,不同與目前所有的視覺傳感器目的都是需要獲得一個更清晰的圖像作為傳輸和處理的理念上,這種視覺傳感器直接通過在傳感器端對原始圖像數據進行運算來實現對目標特征參數、狀態預警、危險告警等有效信息的提取,然后只需要將提取出的有效信息傳送到云端進行進一步的加工和處理,從而不僅大大減少了終端功耗和芯片尺寸,更有助于大幅降低物聯網通信和云端數據處理的壓力。

          3.1.2 在國內外處于獨創的核心技術

          決策級低功耗技術。在任何給定時間內,物聯網中大多數傳感器設備都可能處于空閑狀態,即使需要不間斷監控的情況下,從環境中真正需要獲取的有用信息也是少量的。特別是視覺信息,在海量的視覺信息中真正有效的數據其實是很有限的。感知在線提出一種決策級的低功耗技術--功耗和推理品質比,該技術擯棄傳統視覺傳感器將大部分芯片面積和功耗放在圖像處理和圖像編解碼上,而轉移到對原始圖像的有用信息或特征的直接抽取和智能分析上。感知在線在云端利用深度學習的方法智能地在能耗和對提取特征推理的品質之間進行權衡,并決定視覺傳感器需要獲取、處理和傳輸的信息量的多少。這種技術模擬了人類觀察視覺場景的關注程度和推理的慣性思維的動態變化,根據手頭任務的細節和推理品質水平處理它??梢栽谟捎谀繕送评砥焚|退化引發大量的特征丟失的情況下,能量和推理品質按比例調整,并糾正對于物體的識別。

          3.1.3 智能設計讓CIS獨立起來

          限制當代視覺傳感器使用瓶頸最根本的因素便是功耗和數據量問題,由于目前CIS無法單獨使用,需要在后端接上圖像處理芯片(Image Signal Processing: ISP),這樣即使再好的設計,仍然需要整個系統開銷超過80%以上的功耗在后端圖像處理上。得益于3D堆棧技術在CIS上的不斷發展,我們讓VIOS集成對應的功能模塊,使其能智能地提取圖像中的有用信息,進一步在云端人工智能的幫助下,完全實現拋棄ISP獨立使用,這樣從根本上減少了功耗和設計面積。

          3.1.4 與深度學習相結合

          結合深度學習和神經網絡技術,我們開發了自己獨特的云端深度學習算法。為了解決帶寬、儲存空間和處理能力等問題,我們的IOVS只向云端傳輸有用的信息數據。那么,云端的深度學習算法也必須在這種低質量或更為抽象的圖像上進行訓練。我們融合了目前一些最為先進的神經網絡,并針對我們的特有數據級進行重構和優化。我們也考慮在控制功耗的條件下,進一步加強IOVS的邊緣計算能力,以減少信息對帶寬需求和對云端服務器算力的要求。

          3.1.5 團隊的CIS技術積累

          團隊主要從事半導體技術研發、技術咨詢、技術服務、軟件開發、半導體測試多年,截止目前,團隊成員總共參與研發的圖像傳感器芯片項目已超過百項。建立了完備的圖像傳感器芯片研發和測試中心。

          在圖像傳感器芯片領域,團隊已擁有國際領先的技術優勢,如:超高動態范圍技術;“局部多重曝光”和高動態范圍合成算法融合技術;BSI技術;3D堆棧技術;全局曝光技術等。團隊成員參與設計的圖像傳感器芯片已廣泛被蘋果、三星、 華為、小米、Oppo&Vivo、???、大華、豐田汽車、特斯拉等國內外知名企業所采用。其研發實力和市場美譽度獲得國際一流企業的認可。

          3.1.6專業突出,實力平衡的專業團隊

          團隊主要技術研發人員來自于原SONY CMOS圖像傳感器核心設計和研發團隊,具備豐富的CMOS圖像傳感器包括手機、監控和車載等產品設計、技術工藝研發和量產經驗。不僅如此,在也同時引進了一批曾在SONY、富士通、華為等在CIS領域和半導體行業背景的技術和管理人員。同時,團隊與幾家國內外高校和研究院保持長期技術合作。

          團隊在CMOS傳感器芯片設計領域,擁有多年的產品設計經驗,并具備完善的技術,管理和經營人才,并具備扎實的技術支撐,同時在業內有著良好的背景和資源。

          3.1.7以針對性的新技術覆蓋細分市場

          IOVS由團隊自主研發,不僅以新型技術和應用方向奪人眼球,相比其他CIS產品,將更完善的功能和更高的性價比期獲得市場認可。另外,今后將不斷開發其產品的規格和功能,用以開發新型的潛在市場。

          4.成功因素分析

          4.1 精準的業務切入口

          在當前電子類市場科技創新浪潮中,能精準的抓住自己的核心業務口,鎖定精準目標受眾群體,同時通過精準產品切入口,選擇IoT市場作為業務試點開端,極大降低了CIS各類前期風險,也避免產品后期的競爭風險。

          4.2豐富的實踐經驗

          創業團隊的人員組成以項目特點為核心,由來自技術、管理、市場、軟件等不同方面的人才組成,專業組成涵蓋面完善,擁有專業創業型的管理人才,團隊負責人社會閱歷豐富,知識層次搭配合理,團隊凝聚力很高。團隊負責人擁有多年團隊創業經驗,工作經驗豐富,對芯片設計生產和產品化有較深企業經驗。

          4.3卓越的管理能力

          本項目完全自主經營,自主管理,在實踐中不斷創新,逐步建立健全企業獨有的規章制度,依據自身目前情況制定合適的目標,科學管理。此外,依靠自身社交圈層資源優勢,創新營造有效的推廣途徑,定期開展宣傳活動,開拓市場。

          4.4有力的組織領導

          為了協調運作、提高效率,團隊建立了一個完善有力的組織領導體系。由團隊負責人統一領導,設立各個部門,分配各項任務,協調各個環節、各個方面和所有成員,以此促進成員間的協調合作,保證整個團隊健康有序地運作和發展,進而保障整個項目的順利進行。

          團隊各成員本著做事謙虛、務實、踏實、相互學習、合作互助、堅持團隊的利益高于一切的原則,充分發揮各自的創業潛能。在合作中提高團隊辦事效率,在互助中實現隊員共同創業夢想。

          5. 盈利模式分析

          5.1 政府項目合作

          由于我們的產品能實現大規模分布式不間斷監控的能力,因此特別適合國家和政府在一些軍事安防、環境監控、海洋森林管理等一些特殊要求的項目中,幫助國家和政府實現平安城市,安防布控和智能管理,是我們的研發產品的原動力,也是我們產品最好的展示平臺。

          5.2 與大型IoT廠商合作,為其定制方案

          內外知名網絡BAT商合作,例如為百度、淘寶、騰訊等合作,聯手建立視覺信息采集平臺,為其建立有真正價值的視覺大數據庫,定制基于視覺終端的硬件基礎。

          5.3 聯合方案商,打開民用/工業市場

          本項目面對IoT需求市場,技術獨有,產品方向明確,競爭小,利潤空間可想而知;通過于各方案商的深度合作,不斷挖掘VIOS產品系列的潛在的民用和工業用市場,用我們更針對性的產品和更高的性價比,去取代傳統產品,并開發新的應用場景。

           

          • 團隊介紹

          創新團隊人員簡介

          1、葉炯耀簡介

           

          葉炯耀

           

          出生日期

          1978.05

           

          博士

          專業

          集成電路設計

           

          副研究員

           

          中國

          學習(從本科起)和工作經歷

          起止時間

          學?;蚬ぷ鲉挝?/span>

          本人身份(職務)

          1996/9~2000/7

          上海海事大學

          本科

          2003/9~2005/9

          早稻田大學

          碩士研究生

          2008/9~2011/9

          早稻田大學

          博士研究生

          2000/7~2002/4

          上海海事大學

          助教

          2002/4~2003/9

          日經外匯交易所

          工程師

          2005/10~2008/9

          SONY株式會社

          高級工程師

          2011/9~2012/10

          早稻田大學

          研究員

          2012/12~2014/3

          國科微電子股份有限公司

          首席工程師

          2014/4至今

          華東理工大學

          副教授

          2018年至今

          江西理工大學

          特聘教授

          2019/1至今

          蕪湖市米能微電子有限公司

          董事長、研發負責人

          取得學歷、學位和資質證書情況

             

          發證機關/單位

          發證時間

          學士學歷(學位)證書

          上海海事大學

          2000年7月

          碩士研究生學歷(學位)證書

          早稻田大學

          2005年9月

          博士研究生學歷(學位)證書

          早稻田大學

          2011年9月

          工作經歷和業績

           

          葉炯耀博士2000年畢業于上海海事大學通訊專業,其后留校任助教,從事科研開發工作,并承擔國家級重點項目“沈大高速電子信息系統”開發工作。2003年考入日本早稻田大學LSI設計專業,2005年獲碩士學位。從2005年到2008年,在日本SONY公司,擔任LSI高級研發工程師,參與PSP,電視芯片和監控攝像機多項產品的開發和設計。2008年繼續在早稻田大學攻讀博士課程,并于2011年9月獲得工學博士學位,之后1年半的時間,留任在早稻田大學,擔任特聘研究員,負責2項日本文部省的國家級項目的開發。 2012年10月歸國后,分別在富士通和國科微電子擔任首席工程師和高級顧問,負責多款芯片的研發。2014年4月加入華東理工大學信息科學與工程學院,任副研究員?,F在本人主要專注于人工智能算法和智能芯片的研究上。目前為止,以本人為第一作者發表的論文共19篇,其中包括3篇SCI檢索,1篇核心期刊和8篇EI檢索,并在Prime’asia和ITC-CSCC2009這兩個國際會議上分別獲得了最佳論文獎。

          在創新項目上:

          l 作為主要執行人和負責人,承擔日本2項國家級重大研發項目的研發。

          1. “關于超低功耗多媒體處理芯片SoC”的研究。個人支配年開發費40萬人民幣

          2. 負責“關于ICT應用LSI IP及其尖端性設計技術的研究開發”中低功耗技術。項目總經費2800萬人民幣,個人支配480萬子項目經費。

          l 回國后承擔多款芯片設計開發任務,特別是在國科微電子有限公司中,主持研發的“智能視覺AI芯片”項目,是國內第一款智能視覺芯片,目前已進行量產階段,今年已得到東風汽車和比亞迪汽車超過500萬顆的訂單。

          創業項目上,組建了2家智能科技公司,分別承擔多項項目,包括:

          1. 與國科微電子有限公司,合作的《關于監控視頻的數字圖像處理預研技術的開發》項目,總經費80萬。

          2. 與中科院合作的《基于圖像的小目標動態識別與分析工具》,總經費8萬。

          3. 與深圳國科微電子股份有限公司合作的,《基于智能硬件平臺的ADAS系統開發》,項目經費50萬。

          4. 參與上海申通地鐵集團合作開發的智能地鐵改造項目2期,負責《地鐵受電弓火花智能檢測系統項目》的研發,獲得第二屆楊浦區“延吉杯”創新創業大賽一等獎,上海市楊浦區科技之星創新大賽優勝獎。

          5. 負責海爾集團公司的《基于手勢識別技術的智能空調》項目研發。

           

           

           

           

           

           

           

          2、方興簡介

           

           

          方興

           

          出生日期

          1987.05

           

          學士

          專業

          智能制造

           

           

          中國

          學習(從本科起)和工作經歷

          起止時間

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          本人身份(職務)

          2005/7~2009/6

          南昌大學

          本科 學士

          2009/7~2010/9

          一汽海馬汽車有限公司

          工藝工程師

          2010/10~2016/12

          美的集團壓縮機事業部蕪湖工廠

          工藝主管

          2016/12~2019/1

          蘇州匯川技術有限公司

          制造經理

          2019/1至今

          蕪湖市米能微電子有限公司

          總經理

          取得學歷、學位和資質證書情況

             

          發證機關/單位

          發證時間

          學士學位證書

          南昌大學

          2009/6

          工作經歷和業績

          2010~2016年,就職于美的集團壓縮機事業部蕪湖工廠,對工廠籌建、采購、工藝管理、生產管理等方面均有管理經驗。期間主要經歷和業績為:1、帶領電機工藝團隊完成蕪湖工廠一、二期共8條電機產線建設,包括廠房布局、采購商務洽談、安裝調試、工程量產。2、統籌壓縮機電機新機型開發,一百余款電機的試制至達成量產工作;3、推進公司設備自動化、信息化建設,參與公司生產MES構建項目。

          2016年~2019年初,就職于蘇州匯川技術有限公司,任制造經理,產品線總監助理,負責伺服、工控產品制造平臺管理,期間搭建了三大產品生產平臺,一條全自動化產線,綜合生產效率提升50%,品質不良降低60%,單臺制造成本降低30%。公司項目研發評審專家、精益制造專家。

              本人主要工作期間,擁有豐富的項目籌建與生產管理經歷,管理百人以上團隊,在新項目投資、新產品投產、體系建設、生產管理等各方面均有豐富的工作經驗。

           

           

           

          3、宋勇飛簡介

           

           

          宋勇飛

           

          出生日期

          1986/10

           

          學士

          專業

          電子信息科學與技術

           

           

          中國

          學習(從本科起)和工作經歷

          起止時間

          學?;蚬ぷ鲉挝?/span>

          本人身份(職務)

          2006.9~2010.7

          華東師范大學

          學生

          2010.8~2016.2

          愛德萬測試(中國)

          高級工程師

          2016/12~2019/1

          湖南國科微電子

          高級經理

          2019/1至今

          蕪湖市米能微電子有限公司

          副總經理

          取得學歷、學位和資質證書情況

             

          發證機關/單位

          發證時間

          學士學位證書

          華東師范大學

          2010/07

          本科學歷證書

          華東師范大學

          2010/07

          工作經歷和業績

          2010年8~2016年2月,愛德萬測試。期間擔當英特爾、東芝、松下、德州儀器、銳迪科(紫光展銳)、國科微等國內外知名半導體設計公司的芯片測試方案設計、制定,測試系統(軟、硬件)開發,芯片性能參數測定,量產方案制定等工作。

            在愛德萬工作期間充分學習了美、日等先進研發流程、測試開發流程和質量管控體系;同時對半島體行業的發展規律和未來的發展趨勢有了深刻的理解。

          2016.2~2019.1,國科微電子。期間負責組建國科微測試工程團隊,構建芯片可量產性評估、可測試性評估、測試開發、量產管理體系。量產成本管控,負責國科微直播星類、IPC類、SSD主控類、北斗導航類芯片的量產,制定量產策略、控制量產成本。為公司成功上市作出一定的貢獻。

          在國科微工作期間,對公司運營、團隊建設與管理,體系制度建設與推行,供應鏈拓展與穩健供應,大規模量產管控及量產品質管理有了豐富的經驗。并協助,參與公司的上市計劃,使公司與2017年成功登入創業版。


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