2018年6月，劉洪杰在深圳開設了自己的公司九天睿芯。此時，她30歲，剛剛完成在蘇黎世聯邦理工學院的博士項目研究。

劉洪杰向雷鋒網表示，其實，創(chuàng)業(yè)這條路本來并不在她的人生規(guī)劃上，她更多地想做一個學術研究者，繼續(xù)研究類腦。然而，從2017年開始，不斷有投資人說服她創(chuàng)業(yè)。此時，劉洪杰開始關注工業(yè)界的發(fā)展。

在瑞士或者其他歐洲國家，芯片行業(yè)已經趨于穩(wěn)定發(fā)展，因此大家更關注的是技術的突破。而在國內，芯片行業(yè)剛剛從山寨期慢慢走向研發(fā)期，尤其是2014年國家集成電路產業(yè)投資基金成立，極大地推動了國產芯片的進步。目前由上交所披露的沖擊科創(chuàng)板的44家企業(yè)中，包括9家芯片企業(yè)。2016年人工智能的爆發(fā)，則創(chuàng)造了更大的芯片行業(yè)空間。而去年中芯事件也讓更多人意識到國產芯片的嚴重缺失。在種種利好下，中國的芯片創(chuàng)業(yè)迎來大好時光。

于是，在2017年12月，劉洪杰與實驗室的幾名同伴以及業(yè)界比較資深的前輩一起在瑞士蘇黎世開始創(chuàng)業(yè)。而為了補缺制造和市場這塊，半年后她在深圳設立了公司。

與目前研發(fā)數字芯片的企業(yè)不同，劉洪杰將目標放在了模數混合神經網絡處理器芯片的研發(fā)，希望用主流CMOS技術實現超低功耗神經網絡處理新型架構。

之所以做這樣的選擇，主要是團隊認為在物聯網領域AI芯片會有很大發(fā)展空間，而物聯網對于功耗的要求很高，而九天睿芯所研發(fā)的AI芯片在擁有超高處理能力的同時保持最低的功率消耗，能效可達到25Tops/W，每秒每瓦25萬億次計算，比現在大多數純數字的AI芯片能效至少高5-10倍。比如，如果一個物聯網設備的電池待機時間為3個月，而九天睿芯的芯片能讓其待機3年，如此整個行業(yè)的成本也會隨之降低。

而另外一個原因在于，在雷鋒網看來，劉洪杰及幾位團隊成員本身是研究類腦的，而其實類腦的神經元其實是一個模擬計算，而信號傳輸是數字的。

目前，九天睿芯主要研發(fā)了面向聲音端和視覺端的AI芯片，而這類芯片會涉及到很多模擬信號。其實，我們身處的自然界是一個模擬信號的世界。我們每時每刻聽到的聲音、看到的景象、觸摸到的凹凸感，以及周圍環(huán)境和物體的溫度、濕度等等，都是模擬信號。比如，在AI音箱采集聲音指令時，如果是用數字芯片，那么需要把模擬信號轉化為數字信號，從而指令傳輸給網關，而用模擬芯片則直接接受模擬信號的指令，然后把處理結果傳給網關。

當然，模擬信號易衰減不易存儲，而數字信號正好相反，這也是為何市面上更多的是數字芯片。因此，九天睿芯采取的是模數混合的方案。目前，IBM和東芝等企業(yè)也都推出了自己的模數混合芯片。

在一款智能藍牙耳機中會應用到數款芯片，而九天睿芯現有的AI芯片主要負責喚醒其他芯片，即它會自我判斷需要哪款芯片工作還是不工作，從而保持最低的功率消耗。蘋果最新推出的Airpod二代中，就有一個專門的芯片負責喚醒。在劉洪杰看來，未來無源無線設備會越來越多，對于芯片的低功耗要求也會增加。即使對設備的無源無線沒有硬性要求的應用場景，高能效處理芯片帶來的功耗優(yōu)勢也可以很好的解決芯片發(fā)熱帶來的可靠性和穩(wěn)定性等問題。九天睿芯目前重點研發(fā)的視覺處理芯片就是為了解決對計算力要求更大的場景中的成本及可靠性問題。

目前，九天睿芯的模數混合神經網絡處理器芯片已經成功流片，計劃在今年量產。在融資方面，在深圳辦公室設立的同時獲得知名VC機構的數千萬天使輪投資，并即將開展下一輪融資。（雷鋒網報道）

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