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海譜納米光學(xué)量產(chǎn)全球首款微型光譜芯片,可測(cè)萬(wàn)物!

科技新思路 ? 來(lái)源:科技新思路 ? 作者:科技新思路 ? 2022-04-21 15:28 ? 次閱讀
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物理世界的數(shù)字化時(shí)代正奔涌而來(lái)。2D、3D視覺(jué)技術(shù)將物體的顏色、形狀、大小、尺寸、位置等信息轉(zhuǎn)換為AI時(shí)代的大數(shù)據(jù),但物質(zhì)成分的數(shù)字化進(jìn)程卻停步不前。

如今,可解碼萬(wàn)物“指紋”的革命性視覺(jué)成像技術(shù)—高光譜成像正打破這一僵局。

高光譜成像突破人眼限制,可實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物成分檢測(cè),為機(jī)器視覺(jué)提供更真實(shí)、更準(zhǔn)確的物理世界信息,為人類提供更高維度觀察世界的方式。

近日,《南方日?qǐng)?bào)》等媒體持續(xù)聚焦海譜納米光學(xué)(以下簡(jiǎn)稱“海譜”)微型高光譜成像MEMS芯片及快速增長(zhǎng)的高光譜成像市場(chǎng)。從專注研發(fā)到高光譜產(chǎn)品的工程化、市場(chǎng)化,海譜跨過(guò)創(chuàng)業(yè)公司“死亡之谷”的背后,折射的是國(guó)產(chǎn)MEMS芯片在全球高端芯片競(jìng)技場(chǎng)的突圍。

以下為報(bào)道內(nèi)容 :

記者日前從深圳市海譜納米光學(xué)科技有限公司(Hypernano,簡(jiǎn)稱海譜)獲悉,2022年初,該公司宣布正式全球率先量產(chǎn)了第一代微型高光譜成像MEMS(微機(jī)電系統(tǒng),Micro-Electro-Mechanical System)芯片,高光譜工業(yè)相機(jī)及高光譜相機(jī)模組即將推向市場(chǎng)。

據(jù)悉,基于微型高光譜成像MEMS芯片技術(shù),海譜推出的高光譜成像模組在波長(zhǎng)精度、拍攝速度、空間分辨率、半峰寬、視場(chǎng)角等專業(yè)技術(shù)指標(biāo)上達(dá)到全球領(lǐng)先水平,體積比傳統(tǒng)光譜相機(jī)縮小了近1000倍,是業(yè)界尺寸最小的高光譜相機(jī)模組。

半導(dǎo)體老兵深圳創(chuàng)業(yè)跨越“死亡之谷”

海譜創(chuàng)始人兼CEO黃錦標(biāo)介紹,公司于2019年1月創(chuàng)立,以“光譜芯視覺(jué),感知超極限”為使命,專注于高光譜成像技術(shù)的設(shè)計(jì)與研發(fā)。

黃錦標(biāo)畢業(yè)于南開(kāi)大學(xué)微電子專業(yè),有著20多年半導(dǎo)體技術(shù)和市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn),曾擔(dān)任多家半導(dǎo)體公司高管,有著很強(qiáng)的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和市場(chǎng)開(kāi)拓的經(jīng)驗(yàn)。

而海譜研發(fā)團(tuán)隊(duì)在MEMS領(lǐng)域擁有近20年的芯片設(shè)計(jì)與工藝制造經(jīng)驗(yàn),團(tuán)隊(duì)核心成員包括多名頂尖MEMS專家及深圳孔雀人才。

2022年3月,海譜完成數(shù)千萬(wàn)元A輪融資,投資方包括昆侖資本、遠(yuǎn)方資本、灣信資本。

業(yè)內(nèi)人士介紹,MEMS芯片最常用的是承擔(dān)傳感功能,在整個(gè)大的信息系統(tǒng)里有點(diǎn)類似于人的感官系統(tǒng)。

從行業(yè)而言,歐美是MEMS產(chǎn)業(yè)、技術(shù)與產(chǎn)品的發(fā)源地,處于全球領(lǐng)先地位,中國(guó)MEMS產(chǎn)業(yè)起步較晚,MEMS產(chǎn)業(yè)還處于發(fā)展的起步階段,我國(guó)不僅在精度和敏感度等性能指標(biāo)上與國(guó)外存在巨大差距,應(yīng)用范圍也多局限于中低端領(lǐng)域。因而有芯片創(chuàng)業(yè)難,MEMS芯片創(chuàng)業(yè)更難的說(shuō)法。

不過(guò),盡管我國(guó)MEMS傳感器廠商面臨諸多挑戰(zhàn),但從上游設(shè)計(jì)、中游制造、下游封裝等領(lǐng)域國(guó)產(chǎn)替代的空間巨大。

正因?yàn)樯硖嶮EMS產(chǎn)業(yè)這一高精尖行業(yè),海譜從成立初期的3年,經(jīng)歷了高科技創(chuàng)業(yè)公司所面臨的“死亡之谷”考驗(yàn),即從技術(shù)研發(fā)到產(chǎn)品量產(chǎn)的種種挑戰(zhàn)。

“創(chuàng)業(yè)公司的技術(shù)再領(lǐng)先,也要把它變成一個(gè)工程化且可市場(chǎng)化的產(chǎn)品,這個(gè)過(guò)程有很多坑,只有邁過(guò)去,技術(shù)才具有商業(yè)價(jià)值。”黃錦標(biāo)稱。

黃錦標(biāo)介紹,海譜走到去年年底時(shí),最核心的技術(shù)芯片開(kāi)始量產(chǎn)。同時(shí),將芯片應(yīng)用于相機(jī)的相關(guān)模組也已準(zhǔn)備完畢,相當(dāng)于公司在技術(shù)工程化產(chǎn)品這個(gè)初創(chuàng)公司最大的檻,已經(jīng)邁了過(guò)去。

填補(bǔ)國(guó)內(nèi)微型高光譜MEMS芯片領(lǐng)域空白

說(shuō)起海譜的技術(shù),首先還要科普一下光譜技術(shù)。

光譜學(xué)始于英國(guó)科學(xué)家牛頓,是人類借助光認(rèn)知世界的重要方式,地球上不同的元素及其化合物都有自己獨(dú)特的光譜特征,光譜因此被視為可以辨別物質(zhì)的成分信息。

光譜學(xué)的最大特色之一,是研究光與物質(zhì)產(chǎn)生相互作用的學(xué)科,通過(guò)物理的方法可以獲取物體的成分,在應(yīng)用上可以非接觸和非破壞地進(jìn)行檢測(cè)。典型的如天文對(duì)象、高溫物體、放電氣體……在分子和原子層次上物質(zhì)作分析研究,主要是用光譜方法。比如人類用光譜相機(jī)拍攝遙遠(yuǎn)星球的表面物質(zhì)。

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▲高光譜原理

黃錦標(biāo)介紹,高光譜成像技術(shù)則將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合,可獲取高光譜分辨率的連續(xù)、窄波段的圖像數(shù)據(jù)。其原理是將成像技術(shù)與光譜技術(shù)相結(jié)合,在探測(cè)目標(biāo)二維空間信息的同時(shí),獲取其每一個(gè)空間位置上的光譜信息,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物質(zhì)成分的直接檢測(cè)。

物質(zhì)光譜信息具有指紋特性,即不同的物質(zhì)擁有不同的光譜,因此高光譜成像為機(jī)器視覺(jué)的物質(zhì)感知、識(shí)別和分析提供了新路徑,是繼2D、3D視覺(jué)技術(shù)之后的下一代革命性視覺(jué)成像技術(shù)。

2019年,海譜在深圳成立后,開(kāi)啟第一款微型高光譜成像MEMS芯片的研發(fā)設(shè)計(jì)與流片。2020年初,海譜宣布正式量產(chǎn)第一代微型高光譜成像MEMS芯片,填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)在微型高光譜成像MEMS芯片領(lǐng)域的空白。

傳統(tǒng)光譜成像設(shè)備一般手工組裝,存在體積大、價(jià)格昂貴、無(wú)法批量生產(chǎn)等問(wèn)題,海譜微型高光譜成像MEMS芯片具備高空間分辨率、高透光率等性能優(yōu)勢(shì),解決了光譜成像設(shè)備體積、成本等問(wèn)題;芯片化量產(chǎn)還可有效降低高光譜成像設(shè)備的臺(tái)間差,實(shí)現(xiàn)芯片至整機(jī)全自動(dòng)組裝。

由此,海譜突破性地實(shí)現(xiàn)了MEMS特殊工藝的突破,解決了高光譜成像工業(yè)化、低成本和量產(chǎn)化的業(yè)界難題,研發(fā)能力覆蓋芯片設(shè)計(jì)、光學(xué)模組、產(chǎn)品相機(jī)、算法研發(fā)、完整應(yīng)用解決方案等高光譜全鏈條技術(shù),可為全球多領(lǐng)域客戶提供一站式高光譜成像解決方案。

“傳統(tǒng)的光譜成像設(shè)備是一個(gè)大儀器;海譜的相機(jī)模組才一片指甲大,而且更便宜,不管從體積還是價(jià)格、便利性都跨越民用的門檻,也是中國(guó)在這個(gè)細(xì)分芯片賽道上做到了世界領(lǐng)先的位置。”黃錦標(biāo)這樣比較。

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▲高光譜成像技術(shù)可檢測(cè)物質(zhì)成分

芯片產(chǎn)品覆蓋全光譜波段,萬(wàn)物皆可測(cè)

目前,公司已推出幾款芯片,形成全光譜覆蓋,實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物皆可測(cè)。

黃錦標(biāo)介紹,高光譜成像MEMS芯片及模組可以應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)、醫(yī)療健康、安防環(huán)保、食品檢測(cè)、IOT等多場(chǎng)景。

例如在工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域,高光譜技術(shù)可在非接觸的情況下實(shí)現(xiàn)食品檢測(cè)分揀、質(zhì)量等級(jí)篩選等功能,以往幾分鐘或數(shù)小時(shí)的檢測(cè)結(jié)果如今可實(shí)時(shí)在線獲取。

在醫(yī)療健康,高光譜設(shè)備可賦予普通顯微鏡高光譜視覺(jué)能力,同時(shí)還可實(shí)現(xiàn)癌癥篩查、手術(shù)輔助成像等功能。

在安防環(huán)保領(lǐng)域,高光譜技術(shù)可對(duì)水質(zhì)、環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)水質(zhì)的定性、定量觀測(cè),實(shí)現(xiàn)云圖可視化效果。

在食品檢測(cè)領(lǐng)域,高光譜成像技術(shù)可對(duì)肉類、果蔬、糧油等進(jìn)行材質(zhì)分析,檢測(cè)果蔬的糖度、水分、硬度、酸度等指標(biāo),智能分析肉類的新鮮程度。

值得留意的是,海譜不僅有硬件團(tuán)隊(duì),也有AI算法團(tuán)隊(duì),這也保證了芯片獲取數(shù)據(jù)后可以計(jì)算建模,得到一致性較高的結(jié)果。

為何一個(gè)默默無(wú)名的初創(chuàng)科技公司,可以填補(bǔ)芯片產(chǎn)業(yè)空白,實(shí)現(xiàn)全球技術(shù)領(lǐng)先?

黃錦標(biāo)介紹,高光譜成像MEMS芯片是一個(gè)多學(xué)科的技術(shù)突破,不單單涉及微電子,還有化學(xué)、材料、機(jī)械、光學(xué)等。但是,公司一直聚焦于高光譜成像技術(shù)這一細(xì)分領(lǐng)域,而且公司核心研發(fā)團(tuán)隊(duì)此前20年專注于該細(xì)分技術(shù)的研發(fā),有著世界領(lǐng)先的技術(shù)沉淀。

“中國(guó)芯片暫時(shí)落后于國(guó)外,實(shí)際上差在積累不夠,除了資本、政策和市場(chǎng)加持,需要很多科研人員、工程師長(zhǎng)年累月地在實(shí)驗(yàn)室和芯片產(chǎn)線上辛勤付出,這樣才有領(lǐng)先技術(shù)突破?!秉S錦標(biāo)稱,作為一名90年代從大學(xué)畢業(yè)后進(jìn)入半導(dǎo)體行業(yè)的老兵,見(jiàn)證了深圳20來(lái)年半導(dǎo)體行業(yè)的萌生、發(fā)展和蓬勃,希望通過(guò)自主科技創(chuàng)新,支持國(guó)產(chǎn)技術(shù)在半導(dǎo)體“無(wú)人區(qū)”技術(shù)實(shí)現(xiàn)更多突破。

——【深創(chuàng)者說(shuō)@黃錦標(biāo)】

“我們一直強(qiáng)調(diào),一個(gè)技術(shù)是否具有先進(jìn)性、突破性,一定要有用,要為市場(chǎng)和消費(fèi)者提供所認(rèn)可的解決方案。

海譜將微型高光譜成像MEMS芯片與人工智能算法結(jié)合,來(lái)為消費(fèi)者轉(zhuǎn)譯物體的成分信息。比如我們?nèi)搜刍蛘咂胀ㄏ鄼C(jī)拍一塊肉,就是一張普通照片,但是安裝我們芯片的相機(jī)拍出的照片,經(jīng)過(guò)算法讀取,會(huì)轉(zhuǎn)換出一個(gè)普通人可理解的結(jié)果,告訴你這塊肉是否新鮮。

我們堅(jiān)持不會(huì)做終端產(chǎn)品?,F(xiàn)在國(guó)內(nèi)尤其深圳已經(jīng)有很多全球知名的硬件終端產(chǎn)品公司,我們的定位是生產(chǎn)芯片以及解決方案,來(lái)服務(wù)這些硬件終端產(chǎn)品公司。

在我們看來(lái),現(xiàn)在中國(guó)卡脖子,是卡在缺少上游核心芯片或器件的技術(shù)和制造能力。海譜立志于去做這樣的一個(gè)角色。

審核編輯:符乾江

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    近日,國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體行業(yè)迎來(lái)重要里程碑,北京顯芯科技有限公司成功實(shí)現(xiàn)全球28納米內(nèi)嵌RRAM(阻變存儲(chǔ)器)畫(huà)質(zhì)調(diào)節(jié)芯片
    的頭像 發(fā)表于 09-11 17:17 ?3270次閱讀

    xMEMS發(fā)布全硅微型氣冷式主動(dòng)散熱芯片

    xMEMS Labs,作為壓電MEMS技術(shù)和全硅微型揚(yáng)聲器領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè),近日震撼發(fā)布了一項(xiàng)顛覆性的創(chuàng)新成果——XMC-2400 μCoolingTM芯片。這款芯片不僅是全球
    的頭像 發(fā)表于 08-22 16:56 ?1334次閱讀