1、项目所属产业

       信息技术、未来产业、大数据和物联网。

       2、项目内容

       随着时代发展，人们日常生活中的“数据量”与“计算量”与日俱增，其对《数据传输技术》及《云计算技术》的要求越来越高，高速传输与云计算的压力越来越大，投入成本越来越高。“边缘计算” 将是减轻这一压力，降低这一成本的最佳解决方案之一。 

       • 什么是边缘计算：简而言之，就是在数据采集端就地进行计算。

       既然如此，为什么在“物联网”概念铺天盖地的今天，却很少见到边缘计算的踪影呢？原因就在于信号采集端所采用处理器的“计算能力”与“功耗”。现如今市场现有的物联网处理器主要有两类： 1. 超低功耗MCU：mW级功耗，但计算量极其有限，无法承担复杂运算。 2. 应用MCU： 可承担一定量的计算，但功耗过高，无法依赖电池长时间（多年）运行，铺设电力设备成本高昂。 针对这些问题，我们推出了TAG8 IoT 应用处理器，让依赖电池的边缘计算不再受限。

       TAG8 IoT 应用处理器运算能力及特点：

       嵌入式AI (Embedded AI)：将AI的能力通过TAG8赋予前端智能设备，从而让数据采集、计算、决策都在前端设备进行，即将AI本地化，摆脱 网络的束缚。 

       机器视觉 (Computer Vision)：通过图像进行“识别”，“分析”，“分类”等计算（人脸识别，行人检测，图像识别，物体识别等）。 

       语音识别 (Voice Recognition)：通过音频信息进行识别。 

       语音控制 (Voice Control)：通过音频信息分析进行相关控制。 

       振动分析 (Vibration Analysis)：通过分析物理振动频率，从而获取相关结果。 

       超低功耗MCU (Ultra LP MCU)： TAG8还是个地地道道的超低功耗微控制器，其超级丰富的接口可让用户自行定制自己所需的各种外设及数据 采集设备。它还配备了四个四路PWM，共16路PWM接口，供控制各种设备使用（无人机，机器人，物理开关等） 。

       Power Efficiency：TAG8的能效优于市场现有微处理器20倍。在之前与ARM M7处理器的对比中（基于Cifar10的图像识别算法），TAG8处理 的能效最高达到了ARM M7的75倍。而在不使用我们的硬件加速器的情况下，能效同样达到了其16倍。也就是说，假设使用ARM M7，依赖电 池可持续6个月，那么我们就能至少持续96个月（8年） 。

       成本 (Costs)： 

       系统铺设及维护成本 (Costs of Deplyments)：得益于TAG8的能效，大多数应用可基于电池达到长时间，乃至十年的可靠运转。这大大 降低了铺设电力设备以及长期维护电力设备的成本。 

       数据传输成本 (Costs of data transmission)：边缘计算后，数据量呈几何倍下降，从而大大减少了数据传输量。数据传输可采用更省电，更便宜的低速率网络。如NB-IoT, LoRa, Sigfox等。不仅如此，数据传输时间也将大大缩短，无线电（IoT系统中 最耗电的部分之一）使用时间缩短，功耗将大大降低。

       CST 是一家位于法国格勒诺布尔的无晶圆半导体初创公司，成立于 2014 年，其联合创始人是行业 资深人士。他们有建立半导体公司的所有经验。此外，他们在树立先进的市场前景以及利用领先 的创新技术服务这一愿景方面拥有良好的记录。他们都为意法半导体工作了很多年并担任董事会 级高管。与此同时，他们在创建 CST 之前拥有强大的创业经验。

       CST开发物联网应用处理器。应用处理器一方面是完全可编程的，另一方面对特定类别的应用尤 其有效。物联网意味着 CST 的处理器意味着是自主的，即由电池供电或通过采集，可实现超低功 耗。在同类产品中，CST 公司的首款处理器的能效比现有技术高出 15 至 20 倍。 该处理器针对丰富的内容理解进行了优化。面向人工智能的算法，如 CNN，VSM，VSLAM，Bayesian Boosting，Cepstral 分析在该处理器上运行得特别好，可以分析特 定的图像，声音和运动数据。典型的应用是智能建筑，智慧城市，预防性维护，还有消费者，可 穿戴设备和智能手机。典型的用例是人或车计数，发动机振动分析，手势识别，关键词识别或人 脸检测。

       3、合作意向及合作方式

       合作及其他

       4、联系人

       联系人：郝丽丽

       电  话：0311-87909667