本技術結合低功耗CMOS影像感測器（CIS）、突波神經網路（SNN）與記憶體內運算（CIM），打造可置於微型無人機的即時避障系統。系統可即時進行光流深度估測與障礙物判斷，在低功耗下完成自主避障。SNN晶片採用16nm製程，能源效率達82.24TOPS/W，展現低功耗邊緣AI於無人機之應用潛力。

16nm SNN晶片於200MHz操作下達82.24 TOPS/W能源效率，SRAM-CIM架構達92 TOPS/W。低功耗CIS感測器採126×126解析度，功耗僅45.5 pJ/pixel·frame。系統於2 m/s下達成100避障成功率，光流運算速度突破170 fps。

本技術以CMOS影像感測器（CIS）、突波神經網路（SNN）與記憶體內運算（CIM）為核心，打造低功耗即時避障系統，回應無人機與邊緣AI設備高功耗與難以小型化的痛點。相較傳統LiDAR與大型CNN架構，本技術具低延遲、低功耗與低硬體成本優勢，可應用於智慧農業、自主物流、智慧監控與災害搜救等領域。