数字计算受限，计算的未来是模拟

随着数字芯片技术的高速发展，摩尔定律的发展已经遇到了瓶颈。不同于大部分数字芯片，模拟芯片技术发展不依赖于摩尔定律，而主要以实验的次数、对材料等的技术经验的积累为主。物联网的爆炸式增长和人工智能应用的增长重新激发了人们对开发模拟计算新方法的兴趣，以解决与工作负荷相关的一些挑战。计算机领域的下一次革命的标志将是模拟系统的崛起。

边缘计算面临难题

边缘段设备感知和AI推理是使神经网络在遇到新数据时能够在现实生活中执行的原因。当今数字处理器上的边缘推理是一项巨大的技术挑战。运行 AI 的边缘智能设备必须满足对尺寸、性能和功耗的苛刻要求。传统的数字架构无法达到未来实现边缘计算的相关要求。

高制程依赖

数字计算芯片对高制程制造技术极其依赖，然而模拟计算芯片可使用较低制成技术在功耗、能效、算力上与高制程数字芯片相当。半导体产业以及集成电路产业是未来实现信息化、智能化的关键因素。掌握芯片的设计和加工技术是行业发展的必不可少的部分，掌握半导体产业发展的自主权，才能摆脱对高制程技术的依赖。

深厚的模拟背景

每刻深思从十年前开始布局模拟芯片赛道，目前是国内首家专注于模拟领域智能感知芯片设计的公司，采用模拟信息转换技术解决能量效率瓶颈，利用模拟计算的高能效特性，降低持续智能视觉感知计算系统的能耗，技术水平具有国际竞争力。

性能和经济性飞跃

每刻深思是一家拥有自研核心技术的“感算共融” 智能芯片设计公司，致力于为客户提供边缘端可持续智能感知的超低功耗芯片，提高产品的智能化水平和续航能力。

简易部署

可将深度学习模型高效地部署在资源受限的终端设备，从而使得智能更加贴近用户。AI 开发人员可以快速部署最复杂的深度神经网络，并能够对多种终端接口有效执行复杂指令。