如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源 ：内容 编译自 dqindia ，谢谢。 该研究团队由新加坡国立大学设计与工程学院材料科学与工程系副教授 Mario Lanza 领导，为基 于硬件的人工神经网络 (ANN) 提供了一种高度可扩展且节能的解决方案。这使神经形态计算（芯 片可以更有效地处理信息，就像人脑一样）更接近现实。他们的研究于 2025 年 3 月 26 日发表在 《自然》杂志上。 将大脑放入硅片中 世界上最复杂的计算机已经存在于我们的大脑中。研究表明，人类大脑总体上比电子处理器更节 能，这要归功于近 900 亿个神经元，它们彼此之间形成了大约 100 万亿个连接，而突触会随着时 间的推移调整其强度——这一过程被称为突触可塑性，它是学习和记忆的基础。 几十年来，科学家一直试图利用人工神经网络 (ANN) 复制这种效率。ANN 近来推动了人工智能 (AI) 的显著进步，其灵感大致来源于大脑处理信息的方式。但是，虽然它们借用了生物学术语， 但相似之处只是表面的——基于软件的 ANN，例如那些为 ChatGPT 等大型语言模型提供支持的 神经形态计算旨在模仿大脑的计算能力和能源效率。这不仅需要重新 ...

在上篇文章《巨头入局TinyML，端侧与边缘AI迎来新拐点》中，我曾提到TinyML基金会进行了品牌重塑，已更名为边缘智能（Edge AI）基金会。 近日，边缘智能基金会发布了2025年度最新版本的《2025边缘AI技术报告》。该报告对边缘智能以及微型机器学习TinyML的发展趋势进行了全面扫描和 总结。 从报告内容来看，TinyML的成熟度可能超出了很多人的预期，已经在现实场景中产生了众多应用案例。 报告的亮点如下： 边缘AI的技术推动因素：报告深入探讨了支持边缘AI部署的软硬件进步，重点关注了专用处理器和超低功耗设备的创新，这些创新正在克服资源受限环 境中处理能力和可扩展性的限制。 边缘AI在行业转型中的作用：报告揭示了边缘AI如何通过实现实时分析和决策能力，影响各个行业的运营模式。 未来技术与创新：报告的最后章节展望了可能影响边缘AI未来发展的新兴技术，例如联合学习、量子神经网络和神经形态计算等。 因此，在今天这篇文章中，我们将一起梳理《2025边缘AI技术报告》的精华内容，全面了解TinyML以及边缘AI的最新进展和发展全貌。 实时、在地、高效：边缘AI在六大行业的创新应用 随着市场对低延迟、实时处理 ...

以下文章来源于化合物半导体产业博览会CSE ，作者2025JFSC 化合物半导体产业博览会CSE . 打造全球化合物半导体产业风向标，CSE每年定期举办行业最高规格展会及专业高峰论坛（JFSC）为学 术界及全产业链提供高效的交流和展示服务，积极推动科学进步及化合物半导体产业发展。 作为全球化合物半导体领域旗舰级盛会， 2025九峰山论坛 将于 4月23-25日 在 武汉光谷科技会展中心 点燃创新引擎。 本届论坛除了重磅的主旨报告外，还通过 涵盖 从关键材料到AI赋能的EDA工具链，从光子神经网络到太赫兹通信技 术的 11大平行论坛 ，全方位解码产业技术演进密码。 点击查看 九峰山论坛 11 大平行论坛主题＆ 亮点一览 目前，通过定向邀约与公开征集审核的方式，已有 超100份 高质量重磅报告 确认，首批演讲嘉宾也正式公布如 下。 （九峰山论坛早鸟票价将于 3 月 20 日截止，想参会的观众抓紧购票啦 ~ ） 2024 九峰山论坛现场照片 11大平行论坛核心亮点抢先看 1. 前沿科技盛宴：直击半导体未来脉搏 聚焦神经形态计算、二维材料器件、硅光量子集成、宽禁带半导体大前沿领域，覆盖类脑芯片、第三代半导 体、先进封 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 编者按 在此前的ISSCC上，英特尔SVP Navid Shahriari发布了题为《AI Era Innovation Matrix 》的演讲。他 出，人工智能具有改变人类的潜力，它提高了我们快速准确地解决复杂问题的能力，并开启了创新和理 的新领域。人工智能的发展速度之快是史无前例的，这要求系统层面的快速发展，从低功耗和边缘人工 能设备到基于云计算的计算，以及连接它们的通信网络。这种对快速人工智能系统扩展的需求正在推动 片、封装、架构和软件领域的创新前沿。 在演讲中，Navid Shahriari介绍了一系列技术。在他看来，这些技术使行业能够在从芯片到系统的各个 层面取得显著进步。他重申，人工智能 (AI) 的快速发展将传统计算技术推向极限，需要可持续且节能的 解决方案来实现并行计算系统的指数级扩展。计算行业必须满足所有行业对计算能力、内存带宽、连接 性、高性能基础设施和 AI 日益增长的需求。 在本文中，作者着重强调了图 1.1.1 所示的技术矩阵的进步，从软件和系统架构到硅片和封装。每个领 域的进步都是必要的，但整个系统必须共同优化，以最大限度地提高性能、功耗和 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 这些数字并不意味着中国比美国更先进，但这项元研究的作者认为，这可能很快就会实现。ETO 的 Zachary Arnold 在对《自然》杂志的评论中表示："我不知道我们是否见过一个领域存在如此大的差 异……当你看到如此多的活动时，很难想象这不会对中国的技术能力以及未来几年的制造能力产生影 响。" 就中国的研究而言，神经形态计算（基于结构类似神经元的处理器）和光电计算（利用光在芯片内传输 数据）占据了中国现代研究的大部分份额。这些是后摩尔定律技术，它们超越了追求越来越小的工艺节 点的传统框架，因此也不受目前针对中国产业的监管。作为新兴技术，除非美国设法抢在中国之前申请 专利，否则禁止出口工具的标准芯片战争手段对这些下一代芯片将毫无用处。 美国对中国芯片市场的攻势主要是为了限制中国制造尖端芯片，具体做法是对中国进口现代芯片制造设 备的能力实施制裁。自 2022 年以来，这包括制造小于 14 纳米芯片的任何技术。包括 ASML 在内的国 际芯片制造供应商已被明确禁止向与中国有关联的实体出售产品，这实际上出于"国家安全原因"将中国 限制在传统芯片上。 可惜的是，正当该行业为这些 ...

中国在研究影响力方面也表现突出，这不仅仅体现在论文数量上。在引用率最高的前 10% 论文中， 中国研究人员撰写的论文数量为 23,520 篇，占总数的近一半。紧随其后的是美国（10,300 篇）、韩 国（3,920 篇）、德国（2,716 篇）和印度（2,706 篇）。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容编译自chosun，谢谢。 美国有分析认为，中国在支持下一代计算机的基础研究方面处于领先地位。如果这些研究成果商业 化，人们担心美国为保持其在半导体设计和生产方面的优势而实施的出口管制将失效。 乔治城大学新兴技术观测站（ETO）的研究人员3日（当地时间）发布研究结果，分析了2018年至 2023年全球发表的半导体设计与制造相关论文。研究团队将范围扩大到包括新型半导体架构（设计方 法）以及现有的计算机芯片和人工智能（AI）优化的图形处理单元（GPU），利用AI机器学习算法 分析研究趋势。 涉及中国研究人员的论文数量为160,852篇，是美国（71,688篇）的两倍多。其次是印度（39,709 篇）、日本（34,401篇）和韩国（28,345篇）。值得注意的是，中国半导体相关论文从2018年到 ...