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在后摩爾時(shí)代，發(fā)揮多功能、異質(zhì)集成技術(shù)的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，面向存儲(chǔ)系統(tǒng)應(yīng)用，集成DDR3/DDR4、FLASH、LDO、IPD元件以及阻容元件等，構(gòu)成具有多功能的存儲(chǔ)微系統(tǒng)芯片。

LED具有長壽命、節(jié)能環(huán)保、微型化等優(yōu)點(diǎn)，是目前最具競爭力的新一代綠色照明光源。突破高發(fā)光效率的功率型高端LED芯片技術(shù)，將加快實(shí)現(xiàn)LED在通用照明、可見光通信、高端顯示等領(lǐng)域的應(yīng)用。在國家863計(jì)劃、廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)LED專項(xiàng)等重大項(xiàng)目的支持下，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成功開發(fā)出效率超過130lm/W的高壓LED芯片、大尺寸垂直LED芯片和新型倒裝薄膜LED芯片，相關(guān)技術(shù)指標(biāo)處于國內(nèi)領(lǐng)先水平。相關(guān)成果發(fā)表在Nanoscale Research Letters等國際權(quán)威期刊上，申請(qǐng)了22 項(xiàng)國家專利，其中已授

利用超表面與圖像傳感器集成的新方案實(shí)現(xiàn)快照式光譜成像芯片，結(jié)合計(jì)算光譜分析原理及重建算法，研制出了可見光波段、高精度的光譜成像芯片。

本發(fā)明公開了一種紅外聚光芯片。該芯片包括圓柱形的液晶調(diào)相架構(gòu)，其包括液晶材料層，依次設(shè)置在液晶材料層上表面的第一液晶初始取向?qū)印⒌谝浑姼綦x層、圖形化電極層、第一基片和第一紅外增透膜，以及依次設(shè)置在液晶材料層下表面的第二液晶初始取向?qū)印⒌诙姼綦x層、公共電極層、第二基片和第二紅外增透膜；圖形化電極層由圓形導(dǎo)電膜和同心設(shè)置在圓形導(dǎo)電膜外圍的至少一個(gè)圓環(huán)形導(dǎo)電膜構(gòu)成，圓形導(dǎo)電膜的直徑大于與其相鄰的圓環(huán)形導(dǎo)電膜的徑向?qū)?

芯片是信息科技的基礎(chǔ)與推動(dòng)力。然而，現(xiàn)有的硅基芯片制造技術(shù)即將觸碰其極限，碳納米管技術(shù)被認(rèn)為是后摩爾技術(shù)的重要選項(xiàng)。相對(duì)于傳統(tǒng)的硅基CMOS晶體管，碳納米管晶體管具有明顯的速度和功耗綜合優(yōu)勢(shì)。IBM的理論計(jì)算表明，若完全按照現(xiàn)有二維平面框架設(shè)計(jì)，碳納米管技術(shù)相較硅基技術(shù)具有15代、至少30年以上的優(yōu)勢(shì)。此外，Stanford大學(xué)的系統(tǒng)層面的模擬表明，碳納米管技術(shù)還有望將常規(guī)的二維硅基芯片技術(shù)發(fā)展成為三維芯片技術(shù)，將目前的芯片綜合性能提升1000倍以上，從而將物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等未來技術(shù)提升到一個(gè)全新高度。

       芯片功率器件測(cè)試平臺(tái)，以工程教育專業(yè)認(rèn)證為引領(lǐng)參與高校專業(yè)建設(shè)，以信息化引領(lǐng)構(gòu)建學(xué)習(xí)者為中心的教育生態(tài)，培養(yǎng)集成電路硬件測(cè)試人才。為學(xué)生提供豐富的教學(xué)資源以及貼近現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)業(yè)環(huán)境，支撐集成電路相關(guān)課程的教學(xué)與實(shí)訓(xùn)，且能進(jìn)行項(xiàng)目開發(fā)和師資培訓(xùn)。

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

成果與項(xiàng)目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統(tǒng)獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計(jì)算機(jī)相 當(dāng)于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當(dāng)于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術(shù)在信息世界中將占據(jù)著極其重要的地位。半導(dǎo)體圖 像傳感器相比傳統(tǒng)的膠片成像具有可實(shí)時(shí)處理和顯示、數(shù)字輸出、便于儲(chǔ)存和管 理等諸多優(yōu)勢(shì)，正在迅速成為圖像傳感器發(fā)展的主導(dǎo)力量。CMOS 圖像傳感器相 對(duì)于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機(jī)讀取等一系列優(yōu)點(diǎn)。在手機(jī)拍照、PC 攝像、機(jī)器視覺、視頻監(jiān)控等諸多領(lǐng)域 已經(jīng)取代了 CCD 圖像傳感器。 技術(shù)原理與工藝流程簡介： （1）時(shí)間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對(duì)最高 128 級(jí)線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設(shè)計(jì)、投片和測(cè)試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動(dòng)態(tài)范圍擴(kuò)展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分?jǐn)U展動(dòng)態(tài)范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對(duì)對(duì)讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動(dòng)態(tài)范圍可以擴(kuò)展 39dB,像素讀出時(shí)間相對(duì)于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測(cè)： ?該領(lǐng)域開始向著高清專業(yè)攝像、高精度工業(yè)和醫(yī)療成像、抗輻射太空成像等 專業(yè)高端領(lǐng)域邁進(jìn)。CCD 傳感器的衰退之勢(shì)難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優(yōu)勢(shì)地位。2015 年，CMOS 出貨量將達(dá)到 36 億個(gè)，份額達(dá) 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個(gè)，占 3%份額。 應(yīng)用領(lǐng)域： CMOS 圖像傳感器廣泛應(yīng)用于消費(fèi)類、工業(yè)和科技等各個(gè)領(lǐng)域。民用領(lǐng)域： 拍照手機(jī)、數(shù)碼相機(jī)、可視門鏡、攝像機(jī)、汽車防盜等；工業(yè)領(lǐng)域：生產(chǎn)監(jiān)控、 安全監(jiān)控等。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應(yīng)軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據(jù)具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn) DTMB、有線數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學(xué)是 DTMB 的重要技術(shù)提供方，已經(jīng)于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調(diào)芯片的 MPW 流片，主要性能與國內(nèi)最好產(chǎn)品的指標(biāo)相當(dāng)，一 些指標(biāo)國內(nèi)領(lǐng)先，當(dāng)前正在完成國家重大專項(xiàng)數(shù)字電視 SoC 設(shè)計(jì)和產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目。清華大學(xué) 同時(shí)也是工信部確定的《數(shù)字電視接收機(jī) UTI 機(jī)卡分離接口技術(shù)規(guī)范》和《數(shù)字電視接收 機(jī) UTI 機(jī)卡分離接口測(cè)試規(guī)范》兩項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的牽頭研發(fā)單位。在電視機(jī)產(chǎn)業(yè)面臨升級(jí)換代的 關(guān)鍵時(shí)刻，我們?cè)敢獬浞职l(fā)揮自己的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，與合作伙伴一道，以國家重點(diǎn)支持的高端數(shù) 字電視芯片 SoC 設(shè)計(jì)為契機(jī)，開發(fā)出低成本、高可靠性和有市場(chǎng)競爭力的芯片，為當(dāng)?shù)仉?子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展盡微薄之力。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代要求語音交互有非常好的體驗(yàn)感,室內(nèi)環(huán)境下,當(dāng)距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設(shè)備的回聲及其他環(huán)境噪聲對(duì)語音識(shí)別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的最佳人機(jī)交互采集模塊。目前成熟的麥克風(fēng)陣列語音信號(hào)采集與前端處理模塊尚未出現(xiàn)，市面上僅有少數(shù)國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時(shí),語音識(shí)別應(yīng)用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設(shè)計(jì),一顆降噪芯片+一顆語音識(shí)別芯片。近年來隨著大數(shù)據(jù)挖掘,基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)開始在語音識(shí)別領(lǐng)域進(jìn)行推廣運(yùn)用,相對(duì)于傳統(tǒng)的GMM模型,識(shí)別率得到了很大的提升。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進(jìn)行運(yùn)算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場(chǎng)上對(duì)一款同時(shí)支持遠(yuǎn)場(chǎng)語音麥陣降噪和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別,具備高性價(jià)比的單芯片需求極大,具有巨大的市場(chǎng)前景和競爭力。