同济发布首款滚动优化芯片，自动驾驶有了“边走边算”新大脑
今天（5月29日），在同济大学举办的“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”上，同济大学电子与信息工程学院、汽车与能源学院智能汽车研究所陈虹教授，正式发布了团队自主研发的第一代滚动优化专用计算芯片——Moving Horizon Unit（MHU）。不妨想象一下：把这颗芯片装进自动驾驶汽车、机器
今天（5月29日），在同济大学举办的“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”上，同济大学电子与信息工程学院、汽车与能源学院智能汽车研究所陈虹教授，正式发布了团队自主研发的第一代滚动优化专用计算芯片——Moving Horizon Unit（MHU）。
不妨想象一下：把这颗芯片装进自动驾驶汽车、机器人或者无人机里，它们就不再是“按预设程序机械执行”的机器，而是拥有了一颗能“边走边看、边算边调”的智慧大脑。面对复杂多变的环境，它可以持续预测、滚动求解、动态调整指令，一气呵成地完成实时计算、决策与执行的全流程。
实现底层三大创新
先说清楚什么是滚动优化。陈虹教授解释得很形象：这其实是我们与生俱来的能力——人类从来不是一次把路规划到终点，而是根据当前状态和外部反馈，不断调整自己的行为和路径，一步步逼近目标。自动驾驶车辆、智能机器人、无人机这类具身智能装备，身处复杂多变的环境，必须持续感知周边、动态规划、实时决策。这种连续动态、强实时的计算需求，恰恰是通用芯片的短板。
团队干的事，就是把人类这种“看一步、想几步，走一步、再调整”的滚动优化机制，转化成机器可计算的专用芯片硬件。让车能自主行驶，让机器人自主决策，真正实现智能控制，而不是靠预先写死的固定程序。
瞄准具身智能时代“强实时、深预测、低功耗”的计算需求，依托团队近30年的“算法硬件化”技术积累，这套拥有完全自主知识产权的滚动优化专用计算架构，在底层做了三件大事：
第一是“算得准”——把对物理世界的预判和优化能力直接植入硬件底层，让装备能动态规划未来；第二是“学得快”——创新地将AI算法与现实物理规律融合，大幅降低机器对海量数据的依赖；第三是“守底线”——在计算底层直接嵌入硬性约束条件，为自主无人系统构建起一道可靠的安全防护围栏。
从滚动优化理论到计算架构，再到算法在嵌入式、高算力平台上的部署，团队面向行业日益增长的应用需求持续攻坚。在上海市人工智能重大专项和智能科学与技术高峰学科的支持下，他们把这30年的研究成果浓缩成一枚芯片，将算法硬件化，还配套开发了车载控制器，并顺利完成了实车搭载测试。
将在多领域落地应用
有意思的是，这颗芯片的技术路径也有独特之处。它的滚动优化计算核心模块兼具“专用化定制”和“通用化嵌入”双重优势：既可根据不同场景深度适配算法，又能以通用模块的形态跨平台嵌入多类芯片系统，实现从专用计算到通用集成的底层赋能。“我们走通了这条创新路径，功能性验证达到预期，后续会不断迭代升级、优化性能。”陈虹教授说。
在专家点评环节，国际自动控制联合会前主席、德国斯图加特大学教授Frank Allgöwer指出，滚动优化机制虽然优势明显，但长期受限于“计算需求非常高、实现复杂度非常高”两个关键挑战。而这款芯片显著降低了计算负担，简化了工程实现，有望应用到过去难以落地的系统和场景中。
我国预测控制领域资深专家、上海交通大学教授席裕庚也评价说，陈虹教授团队扎实结合企业行业需求，历时20年持续攻关，推出了这颗滚动优化专用计算芯片，实现了实时预测、实时优化，适用性非常广泛，相信会赋能汽车及更多行业的控制装备。
目前，第一代滚动优化专用计算芯片已通过智能车辆控制场景的实车验证，技术可行性得到充分证明。接下来的方向很明确：持续推进芯片迭代升级，深化与产业界的联合研发，加速在智能制造、工业控制、新能源、机器人等领域的落地应用。凭借强实时、高算力、小数据的独特技术优势，这颗芯片有望赋能更多自主装备实现动态预测、博弈决策与规划控制等核心任务，为智能交通和高端智能装备产业的高质量发展提供强劲的底层驱动力。
原标题：《同济发布首款滚动优化芯片，自动驾驶有了“边走边算”新大脑》
栏目主编：徐瑞哲
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