Nanoveu（ASX：NVU） 使用台灣半導體制造公司（TSMC）開發的技術，已加快其ECS點芯片組的商業化，以實現極端功率效率和超低潛伏期AI應用。

該公司在穆罕默德·M·薩布里·阿里（Mohamed M Sabry Aly）教授的領導下取得了長足的進步，並從納米電機和設備中心（CND）的Yehia Ismail教授（CND）在Cairo University的Yehia Ismail教授進行了技術監督。

4月，Nanoveu的全資子公司嵌入了AI Systems（EMASS）與CND合作，使用TSMC的16NM FinFet（Fin Fielfect-Finefect晶體管）合作，以共同開發應用程序特定的AI芯片。

3D體系結構

與傳統的平面晶體管不同，FinFET技術使用3D體系結構來更有效地控制電流，從而導致較低的功耗，較高的性能和更高的晶體管密度，這是構建緊湊，超高效的邊緣AI系統的關鍵特徵。

將此過程節點集成到芯片平台上EMASS的ecs-dot ai of Things System of Things System的ECS-DOT AI預計將對每瓦的性能進行實質性改進，從而為健康跟蹤器和智能戒指等可穿戴設備提供了現場AI Analytics；以及超低功率邊緣設備中的微小語言模型。

Emass目前正在擴大其在美國和歐洲的銷售團隊，並與無人機和可穿戴設備製造商建立早期交戰，以準備商業化。

工程團隊

Nanoveu的ECS點計劃由與CND合作招募的24名工程師提供動力，以跨越模擬，數字和嵌入式系統的全棧創新。

多學科團隊在整個CHIP開發堆棧中擁有深厚的技術專業知識，並將卓越的學術卓越與現實的工程執行相結合，以確保持續的創新。

它包括四名貢獻高級學術見解的高級博士學位工程師；五位具有重要行業專業知識的工程師；以及12箇中層，初級和實習工工人，以支持所有專有知識產權的可伸縮性。

核心模塊設計

Nanoveu的10人模擬工程團隊致力於在內部提供核心模塊設計，包括無線電路，模數到數字和數字到數字到Analog轉換器以及集成的電源管理單元。

這些模塊構成了邊緣AI應用必不可少的低功率通信基礎，例如可穿戴健康監測器，智能工業傳感器，資產跟蹤設備以及緊湊的機器人技術和自動源系統。

同時，該公司的數字工程團隊正在設計全系統數字體系結構，該數字體系結構集成了芯片內存創新，AI系統優化技術以及高級輸入/輸出/輸出和接口框架，以最少的功率抽籤和超低延遲來支持Edge的智能決策。

這些發展與Nanoveu的長期目標相吻合，即將智能，節能的實時AI硬件運送到商業和工業市場。

新包裝

為了支持小型化和現實世界的部署，EMASS已將ECS點平台轉變為球網陣列包裝，這將大大降低其足跡並提高對移動和嵌入AI用例至關重要的空間約束環境的性能。

除此之外，該公司還在埃及和新加坡擴展其嵌入式系統和Edge AI軟件開發操作，以10至15個工程師組成的組合團隊，以支持設備固件，系統軟件集成和應用程序啓用。

這種擴展將確保EMASS可以通過完整的軟件堆棧支持運輸其產品，從而提高採用準備和客戶兼容性。