中国芯片科研，中国芯片界再传好消息

早间报道，iPhone 11或支持Apple Pencil/大疆推出“第一人称视觉”套餐/《萝莉变大妈》主播永久停播。此次，清华大学科研团队的SSMB光源的进展或将弥补我国EUV技术的短板，从而提高整个芯片产业链的自主生产能力。

在此过程中，TianjicX需要实现实时场景下的语音识别、声源定位、目标检测、避障和决策。 TianjicX可以以节能的方式同时运行跨计算范式的多种AI算法，并处理多种AI算法。机器人协调方法；相同任务下，TianjicX的功耗是NVIDIA AI芯片的一半，运行多个网络的延迟显着降低79.09倍！

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然而，一般的神经形态芯片通常使用空间切片来预先配置核心并以流水线方式处理神经网络，每次重复预先配置的操作。这种固有的瓶颈使得现有的计算硬件在本地实现多种密集型算法无法实现低延迟和高效率。同时，中心依托复旦大学类脑智能科学技术研究院，整合多个全球最大的脑数据库，建设全球最大的多疾病、多模态脑科学数据库，开发系列世界领先的类脑智能算法。

如图3e所示，具有树突中继的混合神经网络可以突破传统神经形态芯片的扇入/扇出限制，避免SNN网络的精度损失（11.5%）。 TianjicX为移动智能机器人计算硬件的发展开辟了一条新的道路。对于大多数商业机器人来说，它们通常在仓库或工厂中遵循可预测的例程，并且在更复杂的场景中也依赖于人类。远程控制，或者必须保持与远程数据中心的无线连接。

石路平团队研发的“天机芯片”实现了这一点，可以为AGI技术提供混合、协同的开发平台。由于芯片的去中心化架构和任意路由拓扑，天机芯片平台可以实现所有神经网络模型的并行运行，并实现多个模型之间的无缝通信，让自行车能够顺利完成这些任务。

此次，清华大学团队在前期工作的基础上开发出了TianjicX芯片，支持计算资源的自适应分配和各任务的执行时间调度，解决了当前移动智能机器人计算硬件开发的问题。其次，如果构建异构混合模型，两个模块之间可能还需要专用的信号转换单元，这会产生大量额外成本。那么，如何设计芯片架构来兼容这两类模块呢？该模型可以灵活配置并且具有高性能，这也是我们芯片设计中的一个挑战。

本专业学习通信技术、通信系统、通信网络等方面的知识，能够从事通信领域的研究、设计、制造和运营，以及在机关各部门进行通信技术和设备的开发和应用。国民经济和国防工业。