型号：QD8087
　　制造商：QuickLogic Corporation
　　核心处理器：ARM Cortex-M（具体子型号依版本而定）
　　可编程逻辑：eFPGA资源（可用于自定义逻辑扩展）
　　典型工作电压：1.8V / 3.3V（I/O兼容）
　　封装类型：WLCSP 或 QFN（具体尺寸依据数据手册）
　　工作温度范围：-40°C 至 +85°C
　　接口类型：I2C, SPI, I2S, GPIO
　　集成加速器：语音前处理引擎、传感器融合协处理器
　　内存配置：内置SRAM，支持外部SPI Flash连接
　　功耗模式：支持深度睡眠、待机及动态电压频率调节（DVFS）
　　语音唤醒支持：支持多关键词本地识别
　　传感器输入支持：加速度计、陀螺仪、麦克风阵列等

QD8087的核心优势在于其高度集成的异构计算架构与超低功耗运行能力，特别适用于需要持续感知但电池容量有限的移动和可穿戴设备。首先，该芯片内置了专用的语音信号处理加速器，能够在无需唤醒主处理器的情况下完成远场语音采集、波束成形、回声消除、噪声抑制和关键词检测等复杂操作。这一特性使得设备能够以极低的静态功耗维持“始终聆听”状态，仅在检测到有效指令时才激活主系统，极大提升了能效比。
　　其次，QD8087集成了高效的传感器融合引擎，能够实时处理来自多个MEMS传感器的数据，例如三轴加速度计、陀螺仪、地磁传感器和压力传感器，实现精准的动作识别、步态分析和姿态估计。该引擎运行在独立的低功耗协处理器上，可在微瓦级别功耗下完成上下文感知任务，如跌倒检测、活动分类（步行、跑步、静止）和手势识别，广泛应用于健康监测和人机交互场景。
　　再者，芯片搭载的eFPGA模块为系统设计提供了高度灵活性。不同于传统ASIC固定功能的限制，eFPGA允许用户在产品生命周期内通过重新编程来更新或添加新功能，支持定制化算法加速和协议适配，从而缩短开发周期并降低后期迭代成本。这种软硬协同的设计理念使其在快速变化的AIoT市场中具备显著竞争优势。
　　此外，QD8087支持完整的软件开发环境，包括QuickLogic的Sensory Fusion SDK和TensorFlow Lite Micro集成，便于开发者部署轻量级神经网络模型进行本地AI推理。整个系统经过优化，可在不依赖云端处理的前提下完成语音命令识别、异常声音检测等智能任务，保障用户隐私的同时减少通信延迟。

QD8087主要应用于各类对功耗、体积和智能化水平有高要求的终端设备。在可穿戴设备领域，如智能手表、健身追踪器和智能眼镜中，QD8087可作为传感器中枢，持续采集和分析用户的生理与运动数据，实现全天候健康监测与自动活动识别，同时保持极低的电力消耗。在无线耳机和TWS（真无线立体声）产品中，该芯片可用于实现主动降噪（ANC）辅助控制、语音唤醒和触摸手势识别，提升用户体验并延长单次充电使用时间。
　　在智能手机和平板电脑中，QD8087常被用作协处理器，负责管理多个传感器的输入与预处理，减轻主CPU负担，提高系统响应速度和能效。例如，在屏幕旋转、计步、睡眠监测等场景中，QD8087可以在主处理器休眠状态下独立运行，仅在必要时发出中断请求，实现真正的“始终感知”。
　　在智能家居设备中，如智能音箱、安防摄像头和环境监测器，QD8087可用于本地语音指令识别和异常声音检测（如玻璃破碎声、婴儿啼哭），避免将所有音频数据上传至云端，从而增强隐私保护并降低网络带宽占用。此外，工业物联网（IIoT）中的预测性维护系统也可利用该芯片进行设备振动模式分析和故障预警，部署于边缘节点实现快速响应。
　　由于其高度可编程性，QD8087还适用于需要快速原型验证和定制化功能开发的研究项目与新兴应用场景，例如无人机的姿态稳定控制、AR/VR设备中的头部追踪以及医疗辅助设备中的呼吸模式识别等。其灵活的I/O接口和多协议支持能力使其能够无缝集成到各种复杂的嵌入式系统中。

EOS S3
　　QLI-IC10