BrainChip 推出 Sequora：不仅能识别，更能理解并响应的边缘 AI

Sequora 将 BrainChip 成熟的超低功耗、常开传感优势延伸至生成式 AI

加利福尼亚州拉古纳希尔斯, Oct. 14, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- 全球超低功耗、全数字、事件驱动型神经形态 AI 领域的领导者 BrainChip Holdings Ltd. (ASX：BRN，OTCQX：BRCHF，ADR：BCHPY) 今日宣布推出 BrainChip Sequora^™ Core IP。这是一款处理器 IP 核，可直接在电池供电的边缘设备上运行生成式 AI，包括大语言模型 (LLM)。

作为 BrainChip 边缘 AI 路线图的进阶成果，Sequora 基于该公司 Akida^™ 平台的优势而开发。其高效性来自模型结构：采用状态空间设计，无论数据流或对话持续多久，内存占用均保持恒定。因此，Sequora 可适配参数规模从数百万直至 30 亿的各类模型。过去只能识别信号的设备，如今能够理解、解释并响应——而功耗仍保持在客户对 BrainChip 的预期水平。

ForwardEdge ASIC 首席执行官 Frank Ferrante 表示：“我们的商业、航空航天及国防客户，正在为许多下一代边缘系统设计 AI 能力。这类系统能够在信号拥挤、对抗性环境下完成实时处理与决策，同时在尺寸、重量和功耗方面保持极低水平。Sequora 将生成式 AI 纳入低功耗 IP 核，能够满足我们打造定制芯片的诸多需求。它为我们提供了一条路径，可将设备端智能集成到任务关键型边缘 ASIC。”

Sequora 的功能

Sequora 消除了长期阻碍生成式 AI 应用于耳机、传感器节点等电池供电设备的内存和功耗瓶颈。与 Akida 配合使用时，它可将两种工作负载整合到同一解决方案中：Akida 负责处理流式传感器数据——振动、音频、雷达、原始射频 (RF) IQ 数据和生物信号，而 Sequora 则运行生成式和序列式 AI，包括设备端 LLM、语音对语音交互和 AI 智能体。

从消费级语音和可穿戴设备，到航空航天与国防、汽车与工业雷达、工业物联网，以及医疗和生物医学设备，这些市场都需要在同一产品中同时实现传统推理和生成式推理。

edgeAI Inc. 首席执行官 Jay Kim 表示：“边缘端是 AI 真正赋能日常基础设施的关键，从公用事业仪表到出行系统皆是如此。BrainChip 很早就意识到，效率将决定边缘市场的赢家。如今，他们把这套理念延伸到生成式 AI，让依靠小型电池供电的设备，也拥有语言与推理能力。”

Sequora 解决的关键挑战：

• 生成式模型受限于内存带宽
• 随着对话（上下文窗口）及其缓存增长，每词成本不断上升
• 内存流量限制了电池供电下的模型规模
• 实现可预测的运行时分支逻辑，以满足汽车、医疗和航空电子认证要求
• 设备端单次查询延迟与隐私
  
  

同一设备、同一电池，实现传感与生成式 AI

BrainChip 首席执行官 Sean Hehir 表示：“客户需要的不只是信号分类器或语言模型。他们希望同一产品、同一电池上两者兼得。Akida 与 Sequora 的结合正好实现了这一点。”

由于 Sequora 在运行生成式和序列式 AI 时，无需将数据发送到设备之外，它切中了市场日益重视的一个优先事项：在尽可能减小尺寸、重量和功耗的同时，保持数据和 AI 模型的主权。

供应情况

Sequora 现已开放半导体 IP 授权。客户可将该设计集成到自有系统级芯片 (SoC) 中，并自行选择代工厂和工艺节点进行制造。Sequora 以工艺可移植、完全可综合的寄存器传输级 (RTL) 代码形式交付，配套内容包括验证 IP 和测试平台、综合脚本和时序约束，以及一个包含静态图编译器、C++ 运行时库和模型库的 SDK。

关于 BrainChip Holdings Ltd.

BrainChip 是全球边缘 AI 片上处理与学习领域的领导者。该公司率先推出的全数字、事件驱动型 AI 处理器 Akida^™ 依托神经形态原理，在采集点仅分析必要的传感器输入，并以无与伦比的效率、精度和能效处理数据。BrainChip 的 Sequora^™ 是一款采用状态空间架构的高效数字 AI 处理器，适用于生成式 AI (GenAI) 及其他大模型。BrainChip 的技术已部署于航空航天、国防、工业物联网、医疗健康、消费类设备和可穿戴设备等行业。如需了解更多信息，请访问 www.brainchip.com。

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