小型高端品牌交流活动——感知计算一体化技术创新发展研讨会在京举办

由中国科协立项支持、中国光学学会主办的小型高端品牌交流活动——感知计算一体化技术创新发展研讨会9月19日在中国科技会堂举办，20余位来自高校、科研院所及产业界的一线专家围绕相关议题开展交流研讨。本次活动旨在推动加快发展光学感知计算一体化技术，突破后摩尔时代算力、通信、感知等瓶颈。清华大学曹良才教授担任执行主席，刘劲松博士担任学术秘书。

研讨会设三个主旨报告。中科寒武纪科技股份有限公司联合创始人刘道福作“人工智能芯片进一步发展的若干工程挑战”报告，指出单项技术改良难以满足持续增长的算力需求，需推动算法、芯片、软件与集群协同创新。报告还从低比特计算、先进封装、供电散热、推理资源调度和硅光共封装等方面分析了工程挑战。清华大学陈宏伟教授作“后成像时代：面向AI感知的光学计算”报告，指出传统机器视觉“先成像、后计算”模式面临数据搬运和带宽功耗压力，将部分计算前移到光电传感器之前的光域中完成，有望推动视觉感知从获取完整图像向直接获取任务所需信息转变。报告还结合元相机、衍射光学神经网络等原型研究，介绍了光学预传感器计算的新范式。中国科学院大学孟祥悦教授指出，借鉴视网膜生物视觉机制，推动感知、存储与计算在硬件层面融合，是发展低功耗、低时延智能视觉芯片的重要方向。他还介绍了光电突触器件、感存算一体类脑视觉芯片等研究进展，以及低剂量X射线成像、运动目标识别等验证成果。

自由交流环节，与会专家围绕光电感知一体化技术路线、器件工艺和应用落地等话题展开讨论。其中，北京理工大学黄玲玲教授认为，应以实际性能增益评价光计算，加强不同芯片方案的定量对标。中国科学院微电子研究所韩春蕊研究员指出，二维材料、超表面与成熟硅基平台的异质集成仍存在工艺兼容难题。北京导感光电有限公司总经理于鸿洋以光纤陀螺为例，提出通过一体化、芯片化设计探索器件小型化、低功耗与规模化生产的路径。北京空间机电研究所武文波研究员认为，复杂视觉任务更适合采用轻量化预处理。北京空间机电研究所陈晓丽研究员指出，大尺寸超表面加工成本与工艺标准仍制约工程应用，航天载荷还需重视信息准确性。专家们还深入研讨了光学感算与计算一体化异质集成的良率提升、边缘端原位感算一体、光子算力与大模型双向融合等相关非共识问题。

与会专家一致认为，感知计算一体化是后摩尔时代面向航天载荷、无人端侧系统、测量装备等场景的重要前沿方向。一是坚持任务与场景牵引，现阶段应充分发挥光学在高并行处理、多维信息获取和前端预处理等方面的优势，推动光学与电子计算优势互补，根据不同应用需求选择适宜的技术方案。二是强化关键工艺攻关与平台建设，针对异质集成、大尺寸超表面制备等工程瓶颈，加强公共工艺平台建设，推动仿真设计与实际加工对标，建立技术方案的定量评价方法，促进器件从原理验证向工程应用转化。三是加强产学研协同创新，面向航天遥感、测量检测、无人端侧装备等具有明确需求的专用场景开展技术验证，推动企业实际需求与高校科研攻关有效衔接，加强光学、半导体工艺、计算机等学科交叉融合，为感知计算一体化技术发展和成果转化提供支撑。

会后，专家们赴清华大学光电工程研究所实地考察，深入了解该所在光电感知计算方面开展的相关工作，进一步观摩重点实验室平台与科研成果，与科研团队充分交流，碰撞学术思想，探讨学科交叉创新路径，推动光电感知计算领域创新合作。

中国科协科学技术创新部 供稿