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)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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