方寸之芯，驅動智能。把這款芯片安裝在自動駕駛汽車、機器人、無人機等具身智能裝備上，就如同給它們裝上了一個能“邊走邊看、邊算邊調”的“智慧大腦”，可根據環境變化持續預測、滾動求解并動態調整指令，高效完成復雜環境下的實時計算、決策與指令執行等全流程任務。

近日，在同濟大學舉辦的“智算未來——滾動優化專用計算芯片創新論壇”上，同濟大學電子與信息工程學院、汽車與能源學院智能汽車研究所陳虹教授發布了團隊自主研發的第一代滾動優化專用計算芯片（Moving Horizon Unit，MHU）。

同濟大學黨委書記鄭慶華、上海市教委副主任欒宗濤出席并致辭。上海市科委副局長級干部謝文瀾，上海市經信委二級巡視員何勇，清華大學教授李駿，國際自動控制聯合會前主席、德國斯圖加特大學教授Frank Allg?wer，中國汽車芯片產業創新戰略聯盟聯席理事長董揚，中國鋼研科技集團有限公司副總工程師、中國自動化學會副理事長孫彥廣，中國汽車工程學會副秘書長、國家智能網聯汽車創新中心戰略研究院副院長趙立金，來自學界、業界的專家學者，以及同濟大學師生代表等出席，同濟大學副校長童小華主持。

鄭慶華表示，滾動優化專用計算芯片是同濟大學與合作伙伴共同面向國家重大需求、上海產業發展前沿，在服務重點產業發展過程中形成的一個階段性成果，走過了一條從理論研究到算法設計，再到芯片設計和芯片制成，最后到車輛控制器的完整創新鏈條。下一步，還需要學校、政府、企業等多方協同，推動這一成果在更多場景中持續完善、加快應用，轉化為現實生產力。

欒宗濤表示，論壇聚焦的滾動優化專用計算芯片相關創新成果對服務支撐上海現代化產業體系建設具有積極意義，充分體現了同濟大學在服務國家戰略和上海產業發展中的責任擔當。期待學校進一步發揮引領帶動作用，不斷深化探索產教融合人才培養新模式，持續探索科技成果轉化和產學研合作的體制機制，為上海城市發展和教育強國建設作出更大貢獻。

打造完全自主知識產權的計算架構

實現底層三大創新

什么是滾動優化？陳虹教授介紹，滾動優化是人類與生俱來的一種能力，我們并非一次規劃到底，而是根據當前狀態和外部反饋不斷調整自身行為路徑，逐步逼近目標。自動駕駛車輛、智能機器人、無人機等身處復雜多變的環境中，必須持續感知周邊變化、動態規劃路徑、實時作出決策控制，而這種連續動態、強實時的計算需求，正是通用芯片的短板。團隊的研究，就是將人類這種應對環境變化和不確定性“看一步、想幾步，走一步、再調整”的滾動優化機制，轉化為機器可計算的專用芯片硬件，讓車能自主行駛、讓機器人自主決策，實現智能控制，而不依賴預先設定好的固定程序。

聚焦具身智能時代“強實時、深預測、低功耗”的計算需求，團隊依托30年來的“算法硬件化”技術積累，打造出擁有完全自主知識產權的滾動優化專用計算架構。該架構在底層實現了三大創新：首先是“算得準”，將對物理世界的預判與優化能力植入硬件底層，讓裝備能動態規劃未來；其次是“學得快”，創新性地將AI算法與現實物理規律相融合，大幅降低了機器對海量數據的依賴；三是“守底線”，在計算底層直接嵌入硬性約束條件，為自主無人系統構建起一道可靠的“安全防護圍欄”。

從滾動優化理論、計算架構，到算法在嵌入式、高算力計算平臺上部署，團隊面向行業日益增長的應用需求，持續攻堅。在上海市人工智能重大專項、智能科學與技術高峰學科支持下，團隊將30年研究成果集于一體，將算法硬件化，研發出了這款專用計算芯片，并配套開發了車載控制器，開展了實車搭載測試。

創新技術路徑可行性得到充分驗證

將推動芯片在多領域落地應用

在該芯片研發過程中，團隊創新了技術路徑。其滾動優化計算核心模塊兼具“專用化定制”與“通用化嵌入”的雙重優勢：既可根據不同應用場景進行算法的深度適配，又能以通用模塊的形態，跨平臺嵌入多類芯片系統中，實現從專用計算到通用集成的底層賦能。“我們走通了這條創新技術路徑，功能性驗證達到預期，后續會不斷迭代升級、優化性能。”陳虹教授說。

在專家點評環節，與會的國際自動控制聯合會前主席、德國斯圖加特大學教授Frank Allg?wer表示，盡管滾動優化機制具有許多優勢，但長期以來其廣泛應用受到“計算需求非常高、實現復雜度非常高”兩個關鍵挑戰的制約。今天發布的這款芯片顯著降低了計算負擔，簡化了工程實現，將有望應用到過去難以實現的系統和場景之中。

我國預測控制領域資深專家、上海交通大學教授席裕庚表示，陳虹教授團隊扎實結合了企業行業的需求，歷時20年持續攻關，推出了這款滾動優化專用計算芯片，實現了實時預測、實時優化，具有非常廣泛的適用性，相信將賦能汽車及更多行業的控制裝備。

目前，第一代滾動優化專用計算芯片已成功通過智能車輛控制場景的實車應用，其技術可行性得到充分驗證。后續團隊將持續推進芯片迭代升級，深化與產業界的聯合研發，加速推進芯片在智能制造、工業控制、新能源、機器人等領域落地應用，憑借強實時、高算力、小數據的獨特技術優勢，賦能更多自主裝備實現動態預測、博弈決策與規劃控制等核心任務，為推動智能交通、高端智能裝備產業高質量發展注入強勁的底層驅動力。

當天，與會嘉賓還在同濟大學智能網聯汽車測試評價基地觀摩了實車搭載芯片在蛇行、換道等多場景下的現場演示。

文章來源 | 同濟大學