上海
日前在同济大学嘉定校区举办的“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”上，同济大学发布第一代滚动优化专用计算芯片，旨在解决主流计算架构设计逻辑与实时滚动优化计算需求之间的结构性适配问题。
什么是滚动优化？就好比一个人烧菜，不能机械地照搬菜谱，而要根据实际情况随时调整火候与配比。这种“走一步、看一步、调一步”的动态修正策略，就是滚动优化。
随着AI向具身智能演进，如何将这种能力转化为可计算的系统，成为端侧智能发展的关键，MHU芯片应运而生。
同济大学电子与信息工程学院教授陈虹介绍，该芯片的核心任务并不是大规模数据的吞吐，而是支持强实时、强顺序、深预测、低功耗的时序因果推理，让运动体在每一步执行的同时，快速完成对未来多步状态的预测与评估。
“就像玩多米诺骨牌，它不用记住所有的牌面，而是专注于因果顺序。推倒第一张，毫秒之内就能预测第二张怎么倒、第三张往哪歪，并在每一步推演中实时修正力度。”陈虹告诉记者，这种“走一步，看多步”的能力，正是未来自动驾驶汽车判断“前车减速后，我松开油门再过几秒才会追尾”，或是机器人在抓取水杯时预判“手臂抬高5厘米后，手腕需要转多少度才不会碰倒旁边的杯子”所需要的核心智能。
这一成果并非一蹴而就。据悉，研发团队汇聚国家级人才10人、教授16人。早在2006年，团队便开始研究MPC的FPGA定制化实现，先后探索了软核SoPC、全硬件语言Verilog、异构SoC等多条技术路线，积累了完全自主知识产权的滚动优化计算架构。历经多年算法验证与车载测试，最终完成SoC芯片架构设计、IP核验证、RTL综合、后仿验证，成功流片并封装，实现车载控制器测试。
“这个技术自上世纪70年代以来，因其能适应动态不确定环境、处理多约束条件和多目标任务，一直被视为理想的控制策略。由于实时在线计算量大、计算频率高，传统芯片难以支撑其广泛应用。”与会专家、上海交通大学教授席裕庚表示，MHU芯片的发布，正是为预测控制在高速动态场景中的落地提供了可行的硬件平台，也为更多行业引入智慧控制方法打开了通道。
值得关注的是，MHU芯片的诞生与成长，还离不开同济大学与嘉定区的双重赋能。陈虹透露，第一代已验证技术路线，后代芯片将扩大数据吞吐以融合更多传感信息，并针对自动驾驶、机器人、无人机等行业进行定制化开发，“我们需要与区域内的半导体以及应用企业形成产学研合作，推动芯片的应用场景更专业化。”
据了解，同济大学在汽车、控制、人工智能等领域的交叉学科积淀，为滚动优化从理论到芯片的跨越提供了关键技术底座和测试验证平台。嘉定作为国内汽车产业链最完整、创新活力最强的区域之一，芯片研发能够就近对接整车、传感器及自动驾驶头部企业，形成“研发—验证—应用”的快速闭环。
可以预见，在高校创新能力与区域产业生态的双重驱动下，这款MHU芯片将不仅仅是一款专用计算产品，更有望成为我国端侧智能在动态环境下自主决策落地生根的核心引擎。
撰稿：徐宸逸
摄像：赵晨
编辑：倪丹丹
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