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炬芯ATS3609D:具备多模态融合与低功耗设计的SoC
2025-05-13 376次


炬芯ATS3609D是一款面向人工智能多模态交互场景设计的低功耗SoC芯片,通过融合语音、图像及传感器数据,构建自然化人机交互体验,广泛应用于智能教育、翻译设备、服务机器人等领域。

 

一、硬件架构与核心性能

 

‌双核异构计算架构

集成Cortex-A5应用处理器(主频≥600MHz)与CEVA-X2 DSP400MHz),分别承担系统调度与AI算法加速任务。A5核运行Linux系统,管理GUI界面和多任务调度;DSP核专用于语音降噪、声纹识别及图像预处理,可实现多线程并行计算。

 

‌多模态输入支持‌

 

‌语音模块‌:内置4麦克风阵列接口,支持波束成形与回声消除,信噪比≥65dB,唤醒率>98%1米距离)。

 

‌视觉模块‌:集成MIPI CSI接口,支持500万像素摄像头输入,结合嵌入式ISP实现图像畸变校正与特征提取。

 

‌触控感知‌:通过I2C/SPI接口连接电容触摸屏与压力传感器,识别手指点读轨迹精度达±1mm

 

‌低功耗设计

采用PMU电源管理单元与动态电压频率调整(DVFS)技术,典型功耗≤800mW。深度睡眠模式下电流<50μA,支持语音关键词唤醒功能。

 

二、关键技术特性

 

‌全场景交互能力‌

 

‌语音全双工‌:支持打断唤醒与连续对话,响应延迟<200ms,通过上下文语义理解实现多轮对话管理。

 

‌多模态融合‌:基于传感器融合算法,实现语音指令与手势操作的协同识别,交互准确率提升至95%(对比单模态方案提升32%)。

 

‌教育场景优化‌

 

AI伴读系统‌:内置TTS引擎支持中英双语发音评测,可识别少儿发音偏差并生成纠错动画,单词跟读评分误差<5%

 

‌点读识别‌:通过高频RFID读取纸质教材编码,与屏幕GUI联动呈现3D模型,定位延迟<0.3秒。

 

‌开发灵活性

提供OpenCV加速库与TensorFlow Lite Micro框架,支持移植ResNet-18等轻量化模型。SDK包含语音唤醒词定制工具,允许客户自主训练3-5音节唤醒短语。

 

三、典型应用场景

 

‌智能翻译设备

在离线模式下可实现中///韩等43种语言互译,依托NPU加速的seq2seq模型,翻译响应时间<1.2秒,准确率超85%。代表性产品如便携翻译机,通过双Mic降噪在90dB环境噪声下仍保持清晰拾音。

 

‌教育机器人

应用于K12智慧课堂时,可同时管理20个学生终端设备,通过人脸识别统计课堂参与度,结合情感分析算法生成教学反馈报告。

 

‌智能家居中枢

作为带屏音箱主控芯片,支持语音控制与触屏操作双通道输入,通过DLNA协议同步多房间音频播放,时延抖动<20ms

 

四、生态与部署

 

炬芯提供Turnkey解决方案,包含HDK硬件开发板(含2.1英寸LCD模组)与ATS3609D-EVB评估套件。量产方案已通过FCC/CE认证,支持Android 9.0Ubuntu 18.04系统镜像快速部署。典型产品开发周期可缩短至8-12周,BOM成本较分立方案降低40%

 

结语

 

ATS3609D通过多模态融合与低功耗设计,推动了教育电子、智能家居等领域的交互范式升级。其双核架构在维持1.2W超低功耗的同时,实现了端侧复杂AI任务处理,为强人工智能时代的多维度人机协同提供了硬件基础。

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