在同济大学嘉定校区，一场聚焦智能计算领域前沿突破的论坛——“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”顺利举办。会上，同济大学重磅推出第一代滚动优化专用计算芯片，此芯片致力于攻克主流计算架构设计与实时滚动优化计算需求间存在的结构性适配难题。
滚动优化这一概念，若以生活场景类比，恰似烹饪时不能一味死板地遵循菜谱，而是要依据实际状况，灵活且及时地调整火候大小以及食材配比。这种“走一步、观察一步、调整一步”的动态修正策略，便是滚动优化的核心所在。
随着人工智能朝着具身智能方向不断演进，如何将这种智能能力转化为可进行计算的系统，已然成为端侧智能发展的关键环节。在此背景下，MHU芯片应运而生。
同济大学电子与信息工程学院的陈虹教授介绍，这款芯片的核心任务并非大规模数据的处理与传输，而是专注于支持强实时、强顺序、深预测以及低功耗的时序因果推理。它能让运动体在执行每一步动作的同时，迅速完成对未来多步状态的预测与评估。陈虹教授形象地比喻道：“就像玩多米诺骨牌，它无需记住所有牌面的情况，而是将注意力集中在因果顺序上。推倒第一张牌，在毫秒之间就能预测第二张牌如何倒下、第三张牌会朝哪个方向倾斜，并且在每一步推演过程中实时修正推牌的力度。”这种“走一步，看多步”的能力，正是未来自动驾驶汽车在判断“前车减速后，自己松开油门再过几秒会追尾”，以及机器人在抓取水杯时预判“手臂抬高5厘米后，手腕需要转动多少度才能避免碰倒旁边杯子”时所必需的核心智能。
这一成果的取得并非一朝一夕。据了解，研发团队汇聚了10位国家级人才以及16位教授。早在2006年，团队便开始投身于模型预测控制（MPC）的现场可编程门阵列（FPGA）定制化实现研究，先后探索了软核单芯片系统（SOPC）、全硬件语言Verilog、异构片上系统（SoC）等多条技术路线，积累了具备完全自主知识产权的滚动优化计算架构。经过多年在算法方面的验证以及车载测试，最终完成了系统级芯片（SoC）架构设计、知识产权（IP）核验证、寄存器传输级（RTL）综合、后仿真验证等一系列工作，成功实现流片并封装，完成了车载控制器的测试。
与会专家、上海交通大学的席裕庚教授表示，自上世纪70年代以来，该技术因其具备适应动态不确定环境、处理多约束条件以及多目标任务的能力，一直被视为理想的控制策略。然而，由于其实时在线计算量巨大、计算频率极高，传统芯片难以支撑其广泛应用。MHU芯片的发布，为预测控制在高速动态场景中的实际应用提供了可行的硬件平台，也为更多行业引入智慧控制方法开辟了通道。
值得注意的是，MHU芯片的诞生与发展，离不开同济大学与嘉定区的共同助力。陈虹教授透露，第一代芯片已验证了技术路线的可行性，后续芯片将扩大数据吞吐量，以便融合更多传感信息，并针对自动驾驶、机器人、无人机等行业开展定制化开发。“我们需要与区域内的半导体企业以及应用企业建立产学研合作关系，推动芯片的应用场景更加专业化。”
同济大学在汽车、控制、人工智能等领域的交叉学科深厚积淀，为滚动优化从理论到芯片的跨越提供了关键技术支撑和测试验证平台。嘉定区作为国内汽车产业链最为完整、创新活力最为强劲的区域之一，芯片研发能够就近与整车、传感器以及自动驾驶领域的头部企业对接，形成“研发—验证—应用”的高效闭环。
