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· 此次合作將艾邁斯歐司朗Mira CMOS圖像傳感器與Quadric Chimera^™GPNPU處理器結合，提供高性能、低功耗的機器視覺解決方案；

(資料圖片僅供參考)

· 該解決方案為各種應用提供了低功耗、小尺寸的新型智能傳感功能，例如人臉檢測與識別、人體姿勢檢測、活動與占位檢測等；

· 該產品于2023拉斯維加斯CES中首度亮相并演示。

中國 上海，2023年1月9日——全球領先的光學解決方案供應商艾邁斯歐司朗（瑞士證券交易所股票代碼：AMS）與端側AI機器學習處理器IP創新者Quadric宣布達成戰略合作，雙方將聯合開發集成傳感模塊，結合艾邁斯歐司朗前沿的Mira系列可見光和紅外光CMOS傳感器與Quadric新型Chimera^™GPNPU處理器。這些模塊實現超低功耗，雙方的融合將為可穿戴設備、機器人、工業及安防市場提供創新的智能傳感方案。合作產品已在2023年1月5日至8日拉斯維加斯CES展會首次亮相，并進行現場演示。

Quadric Chimera^™通用神經網絡處理器（GPNPU）能夠在統一架構中完成機器學習圖形處理與經典數據并行C＋＋算法，為基于邊緣的應用帶來先進的端側AI功能。Quadric的架構提供了高效的機器學習（ML）推理性能，但不同于其他支持有限數量的機器學習圖形運算符的神經網絡加速器，Quadric的解決方案還具有通用控制與信號處理能力，從而將NPU加速器的理想屬性與數字信號處理器（DSP）相結合。Quadric GPNPU能夠同時運行神經網絡圖形與C＋＋代碼，將其用于信號預處理及后處理，并且功耗顯著低于其他邊緣硅解決方案。

艾邁斯歐司朗Mira系列CMOS圖像傳感器專注于降低傳感器及系統功耗，同時盡量縮小產品尺寸，以實現分辨率效率最大化。Mira系列傳感器產品組合不斷擴大并提供多種分辨率，以滿足需要高性能全局快門圖像傳感器的不同應用需求。該系列現已發布多款產品，并且正在開發更多分辨率或高或低的產品。

艾邁斯歐司朗副總裁兼CMOS圖像傳感器總經理Joost Seijnaeve表示：“此次合作將艾邁斯歐司朗傳感器與Quadric處理集成為一個低功耗模塊，為智能視覺傳感部署開辟了廣闊的全新可能。原始設備制造商（OEM）不再需要5W邊緣硅片或15W板級計算解決方案以執行智能傳感功能，其中包括人體姿勢、人臉識別、物體檢測、物體識別、場景分析等。如今，前沿智能視覺功能可嵌入單一集成傳感器及處理模塊，應用于汽車、消費、工業等領域的眾多創新產品中?！?/p>

Mira圖像傳感器與Quadric GPNPU相結合，將圖像采集與機器學習集成至一個低功耗模塊。根據Quadric的模擬運行，該產品僅需數百毫瓦即可完成目前需要5W或10WGPU卡的工作任務。Mira220及未來衍生產品的分辨率，結合Quadric計算范圍為1TOP至16TOP的可擴展Chimera?處理器陣容，將能夠針對不同應用提供多種組合。

Quadric首席執行官Veer Kheterpal表示：“此次與艾邁斯歐司朗攜手合作，Quadric感到十分振奮。該產品使設備制造商以超低功耗開發可完全編程的智能傳感設備，從而開啟機器學習在邊緣設備中的新格局?！?/p>

艾邁斯歐司朗圖像傳感器在運動與手勢檢測中的應用（圖片：艾邁斯歐司朗）

如需了解更多我們參展CES的相關信息，請訪問艾邁斯歐司朗CES參展信息頁面。

關于艾邁斯歐司朗

艾邁斯歐司朗集團（瑞士證券交易所股票代碼：AMS）是光學解決方案的全球領導者。我們為光賦予智能，將熱情注入創新，豐富人們的生活。這就是“傳感即生活”的意義所在。

我們擁有超過110年的發展歷史，以對未來科技的想象力為引，結合深厚的工程專業知識與強大的全球工業產能，長期深耕于傳感與光學技術領域，持續推動創新。在汽車、消費、工業與醫療健康領域，我們致力于為客戶提供具有競爭力的解決方案，在健康、安全與便捷方面，致力于提高生活質量，推動綠色環保。

我們在全球范圍擁有約2．2萬名員工，專注于傳感、照明和可視化領域的創新，使旅程更安全、醫療診斷更準確、溝通更便捷。我們致力于開發突破性的應用創新技術，目前已授予和已申請專利超過15，000項。

集團總部位于奧地利Premstaetten／格拉茨，聯合總部位于德國慕尼黑。2021年，集團總收入超過50億歐元。ams－OSRAM AG在瑞士證券交易所上市（ISIN：AT0000A18XM4）。

ams是ams－OSRAM AG的注冊商標。此外，我們的許多產品和服務是艾邁斯歐司朗集團的注冊或歸檔商標。本文提及的所有其他公司或產品名稱可能是其各自所有者的商標或注冊商標。

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關于Quadric

Quadric．io Inc．是通用神經網絡處理器半導體IP（GPNPU）的前沿授權商，其產品能夠同時運行機器學習推理工作負載以及經典DSP和控制算法。Quadric的統一硬件與軟件架構針對端側ML推理進行了優化。

關鍵詞： 艾邁斯歐司朗