高性能微型LED平台公司摩卓視像（Mojo Vision）今日公布，行政總裁尼基爾·巴爾拉姆博士（Dr. Nikhil Balram）獲頒2026年硬科技獎，以表揚他數十年來在半導體創新、先進運算及突破性硬件平台方面的貢獻。巴爾拉姆博士在20位2026年硬科技獎得獎者中位列最高榮譽得主。「硬科技獎」旨在表揚大規模推出智能及聯網裝置的人士。該獎項由米斯蒂韋斯特（MistyWest）創立，旨在促進合作、提升突破性工作並推動行業影響力，並迅速成為商業化硬件創新領域最大的平台之一。
巴爾拉姆博士的職業生涯涵蓋多代差異化技術，從數億部消費電子設備中採用的影像處理架構，到開創性的微型LED顯示器，以及用於人工智能（AI）基礎設施的大規模並行光學互連技術。
「2026年硬科技獎」20位得獎者 AP圖片
這項榮譽不僅反映巴爾拉姆博士的領導能力，亦肯定整個摩卓視像團隊在建立高度差異化半導體平台方面的努力，該平台涵蓋先進微型LED、量子點、光學、半導體整合及系統設計。
巴爾拉姆博士表示：「硬科技創新從來不是單一人的功勞。這項榮譽屬於摩卓視像才華橫溢的團隊，他們多年來致力解決艱難的技術問題、重新思考傳統架構，並為未來顯示器及人工智能基礎設施建立先進技術平台。」
摩卓視像董事會成員、史達基（Starkey）首席技術官兼工程執行副總裁，以及前英特爾（Intel）高層阿欽·鮑米克博士（Dr. Achin Bhowmik）指出：「很少有領導者能像尼基爾一樣，將深厚的技術視野與將宏大構想轉化為實際產品的能力結合。從消費電子產品到下一代運算，他的工作一直突破可能性的界限，這項榮譽實至名歸。」
摩卓視像顧問委員會成員、2023年諾貝爾化學獎得主、麻省理工學院教授蒙吉·巴文迪博士（Dr. Moungi Bawendi）形容：「尼基爾的工作體現了創造全新可能性的跨學科創新。尼基爾與摩卓視像團隊所建立的，以卓越方式結合了半導體工程、材料科學、光學及系統設計。這項獎項表彰了其富有遠見的領導能力和卓越的技術執行力。」
在巴爾拉姆博士的領導下，摩卓視像團隊建立了一個獨特的半導體平台，該平台結合了先進材料、光學、矽整合及軟件，以應對下一代顯示器及人工智能基礎設施中一些最重要的挑戰。
關於摩卓視像
摩卓視像正開創高度靈活的晶圓進出式微型LED平台，以釋放人工智能在多個高增長市場的應用潛力。由一支技術精湛的工程師團隊歷時十年打造，公司已開發出一套強大的技術工具包，包括先進的300毫米矽架構、微型氮化鎵矽基微型LED發射器、高效光電探測器、專有量子點、定制微透鏡陣列、多核光纖束及專有軟件，可根據應用需求進行定制配置。我們可擴展、可投入生產的平台解決了尺寸、亮度、頻寬密度及功耗方面的傳統權衡問題，實現了下一代人工智能眼鏡及用於人工智能基礎設施的大規模並行光學互連等突破性產品。
（美聯社）
矽谷半導體公司 TetraMem 專注開發模擬記憶體內運算 (IMC) 方案，今日公布其 MLX200 平台已成功完成設計定案、製造，並初步驗證其22納米多級電阻式隨機存取記憶體 (RRAM) 模擬記憶體內運算系統單晶片 (SoC)。
這項成就標誌著基於新興非揮發性記憶體技術的模擬運算架構，邁向商業化的重要一步，有助應對現代人工智能系統中，數據傳輸、功耗及散熱限制日益嚴峻的挑戰。
MLX200 晶片照片，旁為五仙硬幣作大小參考 AP圖片
隨着人工智能工作負載持續擴展，系統效能日益受限於記憶體與運算單元之間數據傳輸的成本。模擬記憶體內運算提供截然不同的方法，直接在記憶體陣列內執行運算，大幅減少數據傳輸，並提升系統層面效率。TetraMem 的 MLX200 平台整合多級 RRAM 陣列與混合訊號運算引擎，可在記憶體內實現高吞吐量的向量矩陣運算，同時保持與先進互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 製程的兼容性。
台積電22納米製程展示的多級 RRAM 技術，具備實際部署所需的關鍵特性，包括與互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 兼容，且額外製程複雜性極低；低電壓及低電流操作；強勁的數據保留及耐用性；以及支援提升記憶體及運算密度的高多級能力。初步晶片測試結果顯示，陣列功能一致，證明此方法適用於嵌入式非揮發性記憶體及記憶體內運算應用。
這項里程碑建基於 TetraMem 早前在 MX100 平台上的工作。該平台採用台積電65納米互補式金屬氧化物半導體 (CMOS) 製程製造，公司曾展示具備數千個電導級別的多級 RRAM 裝置（《自然》雜誌2023年3月刊登的「集成於互補式金屬氧化物半導體上的憶阻器具備數千個電導級別」），以及高精度模擬運算能力（《科學》雜誌2024年2月刊登的「以任意高精度編程憶阻器陣列實現模擬運算」）。這些前期成果為將技術擴展至更先進節點，奠定堅實的科學及工程基礎。
自2019年起，TetraMem 一直與全球領先的半導體代工廠緊密合作，將 RRAM 技術從早期研究推進至可製造的晶片。22納米製程所取得的進展，反映製程整合、裝置均勻性及系統級協同設計的持續發展。
MLX200 及 MLX201 平台旨在支援對功耗及延遲敏感的邊緣人工智能應用，包括語音及音頻處理、可穿戴裝置、物聯網系統及持續感測。預計將於2026年下半年開始評估取樣，而多級 RRAM 記憶體知識產權 (IP) 現已可供評估及潛在授權。
TetraMem 聯合創辦人兼行政總裁葛林博士指出：「這項里程碑反映我們與代工夥伴台積電多年來的緊密合作，並展示將多級 RRAM 及模擬記憶體內運算，從運算架構突破帶入先進節點商業晶片的可行性。我們相信此方法為提升下一代人工智能系統的能源效率及可擴展性，提供切實可行的途徑。」
MLX200 平台的成功實現，突顯多級 RRAM 模擬運算在先進半導體製程上的可行性。TetraMem 將繼續推進這項技術，以支援新興人工智能工作負載，提升能源效率及系統可擴展性。
關於 TetraMem：TetraMem 是一間位於矽谷的半導體公司，利用多級 RRAM 技術開創模擬記憶體內運算。其架構整合記憶體與運算，大幅減少數據傳輸，並提升人工智能工作負載的能源效率。憑藉在裝置、電路及系統協同設計方面的堅實基礎，TetraMem 正推進邊緣人工智能及未來高效能運算的可擴展方案，並與領先的代工廠及生態系統夥伴緊密合作，將基礎科學突破技術帶入商業化量產。
（美聯社）
