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2026-01-14 09:55 4,354次浏览

  西安8月7日電 (阿琳娜 張開元)記者7日從西安電子科技大學獲悉,在信息感知技術領域的國產化、高集成、自主化過程中,西安電子科技大學信息力學與感知工程學院肖國堯、全英匯教授團隊取得產業化突破。   團隊核心專利《基於FPGA的雷達回波信號採集/回放微系統電路晶片》攻克了信息感知系統在信號採集、信號處理、近存計算等方面的極小空間片內集成關鍵技術難題,與上海威固信息技術股份有限公司完成該項專利成果轉化(轉化金額1050萬元),助力上海威固信息技術有限公司在浙江省麗水市成功落地特種封裝基地,該基地一期工程已建成先進位造封裝產線,二期擬打造年產百萬片規模的微系統/晶片製造能力。 團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品。西安電子科技大學供圖   該團隊面向空天信息感知技術(低空經濟、民用航空、商業航天等)領域新一代綜合電子系統所面臨的SWaP-C(尺寸、重量、功耗、成本)極限約束問題,圍繞「超異構計算密度」與「納米級功能集成」的範式變革需求,突破在嚴苛SWaP-C約束下實現算力密度躍升與功能性能倍增的核心技術瓶頸,重點突破基於芯粒異構集成的自主可控多功能綜合電子微系統技術、支持認知電磁頻譜的智能射頻微系統、數字陣列異構計算架構及分布式邊緣智能處理等技術集群,著力構建空天信息系統的微納化智能處理基座,實現了從關鍵技術研發到產業應用的關鍵跨越,為空天信息領域產業鏈現代化提供科技支撐。   團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品,通過校企合作創造了顯著經濟效益,解決了新一代信息感知綜合電子系統所面臨的小型化、高集成、高性能瓶頸問題,並成功應用於某專項工程、中電科及航天科工工程產品、「引力波」探測科學裝置、「微釐空間導航星座」S3星等,有力支撐了重大工程和前沿科學裝置的整體性能提升。   前期,團隊依託陝西多源融合探測識別創新中心的技術創新成果,在西安中電科西電科大雷達技術協同創新研究院有限公司的協助下開展了產業化相關部署,並取得一定成效,獲得行業的肯定。2024年肖國堯教授獲陝西省中青年科技創新領軍人才計劃支持,該成果獲得陝西省科技工作者創新創業大賽一等獎、陝西省第三屆秦創原高價值專利大賽三等獎兩項省級產業領域獎項。未來,在該校科技園的協助與政策支持下將會大力推進信息感知微系統的產品化與產業化落地。   長期以來,肖國堯、全英匯教授團隊踐行「研教融合」理念,指導學生研發的《智芯未來——全國產高集成存儲微系統晶片》項目獲中國國際大學生創新大賽陝西賽區金獎,指導學生參加「華為」終端硬體挑戰賽獲全國總決賽亞軍。   從實驗室的圖紙到生產線的晶片,肖國堯、全英匯教授團隊以自主創新的堅實步伐,在智能感知微系統領域實現了從核心技術突破到產業應用落地的貫通,將繼續為中國高端感知裝備的自主可控與創新發展提供強勁支撐,為「中國智造」添磚加瓦。(完)

  8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的?   「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。   發展機器人的最終目標:真正去幹活   2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。   不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。   對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。   「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網   王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。   最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」   那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢?   他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。   「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。   他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。   「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)

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