以深度学习为核心的AI技术浪潮带动了AI芯片的产生，诸多国内玩家纷纷入局，此时核心计算大部分在云端完成。随着智能物联时代到来，AI计算从云走向边缘节点，即IoT终端和传感器上，因此对低延时、低功耗、高隐私性的诉求日益提升。1月15日消息，AI芯片初创公司「清微智能」于2018年第三季度完成近亿元级天使轮融资，投资方包括百度战投、分众传媒、禧筠资本、国隆资本、西子联合控股等。

在智能物联场景下，IoT设备对于AI芯片的能耗有着严格约束。为了在设备功耗约束下实现高能效AI计算能力，厂商一般会从算法、计算架构两个维度切入。清微智能就是通过可重构架构来提升AI芯片的能效比，在保证AI计算效率和精度前提下降低功耗。

什么是可重构架构？为什么选择用可重构计算架构呢？虽然现在有不少AI芯片出现，但是都是在某些具体任务上具备超越人智能的能力，处于对特定算法的加速阶段，在通用性和适应性上尚差距甚远。而基于可重构计算架构的软件定义芯片允许硬件架构功能随软件变化而变化，可实现更灵活的芯片设计，同时也具备处理器的通用性和ASIC的高性能和低能耗，被一些专家认为是AI通用芯片的出路。

清微智能采用的CGRA（Coarse-grained Reconfigurable Architecture）是一款新型的可重构计算架构，从2015年起被引起广泛关注，2017年美国国防部高级研究计划局（DARPA）发起了“电子复兴计划”，该计划大力布局一项被称为“软件定义硬件”的研究计划，将CGRA架构纳入其中。

清微智能团队源于清华大学微电子所魏少军教授领导的可重构计算团队，自2006年开始进行可重构计算理论和架构研究，在国际核心学术期刊和会议发表数百篇论文，并先后获得教育部技术发明一等奖、中国发明专利金奖，国家技术发明二等奖。

团队曾于2016年、2017年推出三款Thinker系列芯片，基于可重构计算架构，Thinker系列芯片具有极高的灵活性，能支持各种AI算法，依托其动态配置的特点，Thinker芯片具有很高能效比。据清微智能联合创始人尹首一教授透露：目前三款Thinker系列芯片最高能效可达10TOPs/W(每瓦10万亿次运算)量级，最低运行功耗可达微瓦量级，可以嵌入到任何一个需要AI应用但电池容量受限的IoT设备中，由于基于可重构架构的技术路线，芯片面积和成本都能得到相应的控制。

商业模式上，清微智能将为边缘设备和物联网提供包括芯片、软件、算法和系统的全栈式低功耗智能解决方案。公司将先以消费电子应用为切入口，聚焦智能语音和智能视觉场景，后续还将拓展至智能工业和智能制造等领域。据悉，目前公司已在和多家国内一线智能终端及智能家居厂商进行合作商洽。

据悉，今年上半年，公司业务将围绕语音芯片，预计产量在千万级，预计收入在今年将达数千万人民币。下半年，公司将发布视觉芯片，之后将会在智能零售、智能安防（摄像头）等B端、G端领域进行铺设。团队方面，清微智能的技术积累源于清华微纳电子研究所：首席科学家尹首一博士为清华大学微电子所副所长、Thinker芯片团队带头人；CTO欧阳鹏为清华大学博士，Thinker芯片主架构师。其他团队成员来自清华大学、Nvidia、Sony等，在半导体行业具备多年经验。