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，一款名为“Moving Horizon Unit（MHU）”的第一代滚动优化专用计算芯片正式亮相。这款由同济大学电子与信息工程学院与汽车与能源学院智能汽车研究所陈虹教授团队自主研发的芯片，旨在为自动驾驶汽车、机器人和无人机等具身智能装备提供“边走边看、边算边调”的智慧大脑，实现复杂环境下的实时计算、决策与指令执行。
陈虹教授介绍，滚动优化是一种模仿人类应对环境变化的能力，通过持续感知、动态规划和实时决策，逐步逼近目标。传统通用芯片难以满足自动驾驶车辆、智能机器人等设备在复杂多变环境中的强实时计算需求，而MHU芯片将这种滚动优化机制转化为硬件计算能力，使装备能够自主行驶和决策，摆脱对固定程序的依赖。团队依托30年“算法硬件化”技术积累，打造出拥有完全自主知识产权的计算架构，在底层实现了三大创新：精准预判物理世界变化、融合AI算法与物理规律降低数据依赖、嵌入硬性约束条件构建安全防护机制。
该芯片的研发得到上海市人工智能重大专项和智能科学与技术高峰学科支持，团队将算法硬件化成果集成于芯片中，并配套开发车载控制器进行实车测试。在技术路径上，MHU芯片的滚动优化计算核心模块兼具“专用化定制”与“通用化嵌入”优势，既可针对不同场景深度适配算法，又能作为通用模块跨平台集成，为专用计算向通用集成提供底层支持。陈虹教授表示，团队已走通这条创新路径，功能性验证达到预期，后续将持续迭代升级。
国际自动控制联合会前主席、德国斯图加特大学教授Frank Allgöwer在点评中指出，滚动优化机制虽具优势，但长期受制于高计算需求和复杂实现难度。MHU芯片显著降低了计算负担，简化了工程实现，有望拓展至更多传统难以实现的系统和场景。我国预测控制领域资深专家、上海交通大学教授席裕庚认为，该芯片历时20年攻关，实现了实时预测与优化，具有广泛适用性，将为汽车及更多行业控制装备赋能。
目前，第一代MHU芯片已通过智能车辆控制场景的实车应用验证，技术可行性得到充分确认。团队计划深化与产业界合作，加速芯片在智能制造、工业控制、新能源和机器人等领域的落地，凭借强实时、高算力和小数据优势，助力自主装备完成动态预测、博弈决策与规划控制等核心任务，为智能交通和高端装备产业提供底层技术支撑。论坛当天，与会嘉宾还在同济大学智能网联汽车测试评价基地观摩了实车搭载芯片在蛇行、换道等场景下的演示。
