沙龙详情
杜克大学 电子与计算机工程 博士
blh漫画
人工智能研究院、blh漫画
助理教授、博士生导师，博雅青年学者、未名青年学者
内容回顾
12月5日下午，“芯”学者说沙龙第十三期在微纳电子大厦306会议室成功举办。本次沙龙活动邀请了blh漫画
青年教师、助理教授燕博南老师作为主讲嘉宾。燕老师结合自身在学术界与产业界的丰富经历，以“面向具身智能的存算一体芯片”为主题，从通用人工智能的愿景出发，深入浅出地拆解了未来计算架构的演进逻辑，并与同学们进行了深入交流。
活动现场
存算一体，构建具身智能“芯”基座
燕老师首先以科幻作品中的仿生人为例，引出了对通用人工智能（AGI）和具身智能（Embodied AI）的思考 。他提出，区别于深度学习时代的“数据、算法、算力”三要素，面向未来的具身智能将依赖于新的三要素：机体（机械载体）、算法（认知模型）与算力（计算芯片） 。在报告中，燕老师展示了课题组在存算一体芯片领域的十篇突破性工作。他强调，随着摩尔定律面临能效瓶颈，未来的芯片设计将转向功能扩展，即通过存算一体等新型架构，构建更接近人类“感知-理解-决策-行动”认知闭环的计算系统。
产研结合，破局内卷
Q：您曾在创业公司担任首席科学家，您觉得在企业做研发和在高校做科研有什么不同？
A：企业和高校在研发组织形式上其实有很多相似之处，比如都需要立项、组建团队、集中攻关。最大的区别在于目标导向：企业面临生存压力，必须对产品和市场负责，追求技术的成熟度和良率；而高校的研究环境相对自由，允许我们在技术尚不明朗时进行前沿探索。很多时候，高校的科研是在为未来储备技术，当工业界发现传统路线走不通时，我们在高校探索的这些“无心插柳”的创新往往会成为解决问题的关键。
Q：存算一体（CIM）技术距离大规模商业化应用还有多远？目前的困难主要是什么？
A：很多人认为存算一体离应用还很远，但其实它比我们想象的要近。高通、联发科等头部企业已经将相关技术纳入了未来的技术路线图。目前的困难主要在于成本权衡和工程惯性：一方面是新工艺引入带来的良率挑战，另一方面是工程师对新编程模型的适应成本。但历史经验告诉我们，当传统架构的性能提升进入瓶颈期，为了追求更高的能效，工业界会被逼着去接纳新技术。一旦到了那个临界点，存算一体将成为不可或缺的选择。
燕老师在讲话中
夯实基础，拥抱未来
Q：对于学生来说，如果学校里的研究方向（如存算一体）比较前沿，而就业市场目前还没大规模爆发，该如何规划自己的技能树？
A：这是一个非常实际的问题。建议大家把“前沿研究内容”和“基础工程技能”区分开来看。在研究生阶段，通过完成一个完整的芯片项目，你可以掌握从架构定义、电路设计、流片到测试封装的端到端技能。这些全流程的工程能力在任何芯片岗位都是通用的核心竞争力。
同时，前沿研究经历证明了你解决复杂问题的能力。很多企业（如华为、阿里等）在招聘时，看重的不仅是你做过什么具体方向，更是你在探索未知过程中展现出的架构思维和解决问题的潜力。所以，既要抬头看天，做有深度的研究；也要低头看路，打磨扎实的工程基本功。
Q：柔性集成电路与常规工艺相比在尺寸、性能或者架构方面有什么优势和问题？
A：除了工艺大小尺寸不一之外，最不一样的是很多柔性的氧化物或者晶体管都是单边的，要么只有p型。要么只有n型。此外由于柔性机器人的需求刚刚兴起，所以实际设计过程中各个参数的优化目标无法确定，比如阵列应该做多大，速度要达到多快。这是新方向研究必须经历的一部分，我们需要定义这个框架需要什么指标进行衡量。
活动合影
结语
以“存算融合”为技术方向，燕老师为同学们揭示了在具身智能浪潮下计算体系的演进逻辑——如何以架构革新推动算力跃迁，以全流程实践锤炼工程能力，让技术的每一次突破都落在真实可行的路径上；以“智驭未来”为使命引领，他强调不要被短期市场波动束缚视野，而应在科研中不断训练从问题本质出发的洞察力：既要能“把问题做出来”，在工程实践中拆解复杂性，也要能“看透技术本质”，在宏观格局中把握技术发展的必然趋势。希望同学们能从燕老师的分享中汲取力量，在集成电路创新的征途中，以“存算融合 智驭未来”为航标。
