UC Berkeley發表「仿生PIR感測晶片」 動態功耗降低90%

加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）研究團隊於4月24日發表論文，成功開發仿生神經網絡驅動的PIR感測晶片。該晶片模擬人腦視覺皮層處理機制，能自動篩選背景干擾訊號（如暖氣流動），在保持98%檢測精度下，功耗僅需0.8mW，較傳統方案降低90%。團隊已與Intel合作，將技術整合至Movidius VPU晶片中，預計應用於智慧安防攝影機與無人倉儲系統 。