全新 Akida 平台在亚瓦特功耗下实时识别射频信号。

澳大利亚科技公司 BrainChip 推出了一款新型硬件平台，旨在以不足一瓦的功耗实时分类射频信号，目标用户为需要进行边缘处理的国防和情报应用。

该系统名为 Akida 通信参考平台，围绕 BrainChip 自研的 Akida AKD1500 神经形态处理器构建，面向国防承包商、政府机构、软件定义无线电供应商及边缘 AI 开发者。

该平台直接在设备端执行射频信号分类，无需云连接或大型计算硬件。BrainChip 表示，该系统专为那些因供电条件、散热限制和尺寸制约而难以部署传统 GPU 或 FPGA 方案的环境设计。

潜在应用包括手持信号情报系统、无人机、卫星通信终端及其他便携式国防技术。

AI 应对射频威胁

据 BrainChip 介绍，该平台可实时识别 20 多种信号调制类型，在 30 分贝信噪比下保持超过 85% 的准确率。

传统数字信号处理系统通常依赖基于规则的方法，难以识别新型或刻意修改的信号。BrainChip 称其神经形态 AI 方法能捕获未知波形，并将其用于未来的模型重训练，从而适应新兴的无线威胁。

该公司认为，这种灵活性解决了现有射频分类系统的一个关键局限——后者通常需要大量计算资源，且难以随作战条件变化而更新。

该平台还旨在支持需要在不依赖外部基础设施的情况下持续运行的电池供电部署场景。

BrainChip 首席执行官 Sean Hehir 表示：“BrainChip 的 Akida 通信参考平台证明，实时信号情报可以浓缩进便携式电池供电方案，从而扩展部署选项的范围。”

为边缘部署而生

该平台作为参考设计套件提供，供评估及合作伙伴集成之用。它支持与 USRP B205mini 和 EPIQ Sidekiq 等软件定义无线电前端集成。

包括 Raspberry Pi 5 在内的主机系统可用于管理数据流和应用开发。BrainChip 表示，工程团队可利用该平台构建情报、监视与侦察能力以及更广泛的信号情报应用原型。

此次发布将公司边缘 AI 参考平台的产品组合从雷达和传感器融合系统拓展到了新领域。BrainChip 称，新产品展示了神经形态计算如何应用于传统上需要更大型、更高功耗硬件的射频处理工作负载。

在该产品发布之际，国防机构和通信提供商正越来越多地探索能够在偏远和对抗环境中运行的 AI 频谱监测工具。通过降低功耗和硬件需求，此类系统可在以往计算资源不足的较小平上实现射频感知能力。

随着军用和商业用户不断将 AI 能力推向更靠近传感器和数据源的位置，能够在断开连接的环境中运行高级推理的低功耗处理器，对于实时决策正变得愈发重要。

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