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BrainChip推出雷达参考平台 以弥合边缘AI领域的“识别鸿沟”

盖世汽车 2026-04-13 22:03:56
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盖世汽车讯 2026年4月6日,全球首家超低功耗神经形态人工智能(AI)技术商业生产商BrainChip Holdings Ltd(BrainChip)宣布推出其雷达参考平台(Radar Reference Platform)。该平台是经过全面验证的硬件和AI堆栈,旨在提供边缘实时目标分类,从而解决限制传统雷达系统的关键“识别鸿沟”。

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图片来源:BrainChip

解决目标识别难题

虽然标准雷达能够有效确定目标的位置和速度,但往往无法准确识别目标究竟是什么——这一缺陷可能导致误报疲劳或关键任务失败。BrainChip的全新平台在传统雷达的基础上增加了一个先进的深度学习层,利用微多普勒(Micro-Doppler)特征来区分雷达回波相似的目标,例如鸟类和无人机。

该雷达参考平台与BrainChip的整体解决方案战略相契合

BrainChip首席执行官Sean Hehir解释说:“从国防领域的无人机对抗到医疗技术(MedTech)领域的非侵入式健康监测,该雷达参考平台的多功能性具有变革性意义。我们已超越了单纯的硬件提供,提供了一套完整的、‘即用型’技术堆栈,弥合了原始数据与可执行洞察之间的鸿沟。虽然传统雷达长期以来一直是传感技术的核心,但它一直难以克服‘识别鸿沟’——即无法在复杂环境中区分相似目标。通过将Akida™的神经形态智能应用于雷达数据,我们正在开启边缘分类的新时代。该平台不仅能够感知运动,还能准确理解所感知的内容,从而提供现代国防和自主系统所需的关键任务情报。”

面向受限环境的神经形态智能

该平台专为对尺寸、重量、功耗和成本(SWaP-C)要求极高的环境而设计。它基于Akida™神经形态处理器原生运行,可提供以下功能:

  • 设备端分类:无需依赖云端即可提供实时推理,确保在通信受限的环境中也能正常运行

  • 超低功耗:针对便携式预警系统和受限的自主平台进行了优化

  • 环境适应性:即使在烟雾、暴风雨和夜间等传统摄像头经常失效的条件下,也能提供稳定的性能

目标应用

该雷达参考平台是一款多功能解决方案,已在以下五个关键领域得到验证:

  • 国防与战术:轻量级、可部署的AI,用于实时威胁分类和“敌我识别(Identify Friend or Foe,IFF)”功能

  • 无人机对抗:精准检测螺旋桨特征,触发精确响应

  • 健康与生物信号:非接触式跌倒检测、活动监测和手势识别,无需侵入式视频录制

  • 海洋与自主平台:为无人水面舰艇和无人飞行器提供高效的障碍物检测和导航

  • 机器人与自动驾驶汽车:为机器人和配送车辆在恶劣环境下提供环境导航

即用型技术堆栈

为了加快产品上市速度,BrainChip提供了一套完整的集成技术堆栈:

  • 硬件:BrainChip AKD1500协处理器与旭化成(Asahi Kasei)FMCW雷达模块(Radar Module)配合使用

  • 软件:预集成的Micro-Doppler分类模型以及用于可视化距离-多普勒(Range-Doppler)和Micro-Doppler曲线的实时仪表盘

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