單一晶片
實現全方位自主運作
將多模態感測融合、AI 推論與即時控制等核心機能，全數整合於單一系統單晶片（SoC）之中。
單一晶片
自動駕駛開發的技術瓶頸
當前自動駕駛技術的研發，主要受限於碎片化的系統架構。這種非整合式的架構不僅大幅拉高了資料傳輸延遲，更增加了軟硬體協作的複雜度。為了滿足多模態感測數據的極時運算需求，系統往往面臨巨大的運算瓶頸。此外，高功耗架構帶來的散熱壓力與能源損耗，也對車輛整體的續航能力與性能表現構成嚴峻限制。
整合式邊緣 AI 架構
採高能效系統單晶片（SoC）設計，深度整合多模態感測、AI 推論與自動駕駛控制，顯著優化系統回應速度並提升整機能源效率。
Edge AI SoC
自主研發的定製化晶片可於本地端執行 AI 模型，功耗低於 10W 且延遲低於 40 微秒，即使在無網路環境下也能穩定運作。
多模態 AI 感測
將聲音、影像與感測器數據整合為單一智慧系統，讓設備同時具備視覺與聽覺，並深度理解環境情境。
卓越效能表現
提供毫秒級的即時處理能力，徹底擺脫雲端依賴，實現零延遲與極大化的運作效率。
關鍵效益
整合式 AI 推論與控制
邊緣 AI 系統單晶片將多模態感測融合、AI 推論與車輛控制指令高度集結。透過單晶片架構，能有效取代傳統多重運算單元的繁瑣配置，從根本簡化系統架構並顯著提升運作穩定性。
技術重點
採用整合 NPU（神經網路處理器）、DSP（數位訊號處理器）與多樣化硬體控制介面的單晶片解決方案。
極低功耗表現
優化邊緣運算架構，在實現高效能 AI 運算的同時，將整機功耗維持在 10W 以下。這不僅能有效優化車輛的續航里程，更大幅減輕了對散熱系統的依賴與硬體開發難度。
技術重點
搭載先進電源管理技術，支援動態電壓與頻率調整（DVFS），能根據運算負載即時優化能效表現。
即時決策反應能力
實現感測輸入至控制輸出低於 40µs 的超低延遲，確保系統即便在複雜的都會環境中，也能針對攸關安全的關鍵情境做出瞬時決策與反應。
技術重點
結合硬體加速 AI 推論引擎與具備高度確定性的即時作業系統（RTOS），確保系統指令輸出的即時性與高穩定性。
量產就緒的模組化設計
具備高度彈性的模組化架構，能廣泛適配從配送機器人到乘用車等各式自動駕駛平台，協助合作夥伴顯著縮短產品開發週期，並有效降低研發投入成本。
技術重點
提供標準化通訊介面與具備高度擴展性的運算架構，確保系統能針對不同層級的自駕需求，進行靈活的效能配置與升級。
應用範例
了解律芯科技的統一 AI 模組如何為多樣化的自駕平台賦能，在不同載具與環境中實現卓越的感官能力與運作效益。
自動物流機器人
應用情境
最後一哩路的物流機器人需在擁擠的行人路與交叉口穿梭，必須在充滿不可預測性的城市環境中具備即時障礙物偵測、路徑規劃與決策能力。
解決方案
- 統一 AI 模組即時處理影像、光學雷達（LiDAR）與聲學數據，建立全方位的環境感知
- 透過多模態障礙物偵測技術，實現毫秒級的導航決策與應變
- 極低功耗設計能有效延長單次充電後的作業時數，提升營運效率
實質成效
顯著延長單次充電的運作時間，在複雜環境中確保導航安全性，並透過整合式架構降低系統建置成本。
自動駕駛接駁車
應用情境
校園、機場與園區內的低速自駕接駁車，需在維持乘客舒適與安全的前提下，具備高度可靠的感知與決策系統。
解決方案
- 多模態感測融合技術，深度整合視覺、聲學與環境數據，消除感官盲點
- 邊緣 AI 運算確保即時響應，提供全方位的場域情資掌握能力
- 建構冗餘感知系統以強化安全性，並建立乘客對自駕系統的信賴感
實質成效
透過冗餘感知機制大幅提升安全性，提供平穩的行車品質與可預測的駕駛行為，建立乘客信任。
農業自動化載具
應用情境
自動化耕耘機與收穫機需在光線、天氣及地形條件變化劇烈的嚴苛戶外環境中穩定作業。
解決方案
- 強韌的多模態 AI 運算架構，能自適應各類極端環境與氣候條件
- 聲學感測技術能主動偵測機械異常與環境潛在隱患，實現預判式維護
- 自適應演算法確保全天候運作能力，不受光影變化或崎嶇地形干擾
實質成效
在所有氣候條件下維持高度運作可靠性，透過聲學監測實現主動維護，並顯著優化作業產能。