近日，香港科技大學(廣州)程伯俊教授團隊聯(lián)合時識科技(SynSense)、華北光電技術(shù)研究所完成的突破性研究SpikeRAM芯片，成功入選集成電路設(shè)計領(lǐng)域“奧林匹克”ISSCC 2026(國際固態(tài)電路會議)。該成果將于2026年2月17日在大會Session 18宣講，標志著此項超低功耗類腦芯片技能能力達到國際領(lǐng)先水平。

核心突破：重新定義終端智能能效邊界

SpikeRAM作為一款事件驅(qū)動型脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，集成了神經(jīng)形態(tài)傳感器，具備終身片上學習能力。其核心優(yōu)勢包括：

極致能效：48.1皮瓦/突觸/比特(pW/Synapse/Bit)

存內(nèi)/近內(nèi)存計算：大幅減少數(shù)據(jù)搬運帶來的能耗與延遲

終身片上學習：支持設(shè)備在使用過程中持續(xù)地、自適應(yīng)地從新數(shù)據(jù)中學習并調(diào)整突觸權(quán)重，使得終端設(shè)備能夠真正地適應(yīng)環(huán)境變化

產(chǎn)業(yè)化前景

① 智能終端設(shè)備：如穿戴設(shè)備，需要提供數(shù)月、連續(xù)感知及實時響應(yīng)預(yù)警等功能;賦予AR眼鏡毫瓦級功耗的實時手勢識別、眼動追蹤等

② 邊端學習推理：為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備植入“自主進化”的生命線，在電機、風機等設(shè)備內(nèi)部署免維護監(jiān)測節(jié)點，通過震動感知模式學習預(yù)測故障等提前預(yù)防意外停機

③ 在線學習場景：為智能家居、機器人、無人機等終端賦予“環(huán)境自適應(yīng)”能力，使其能夠在實際運行中持續(xù)優(yōu)化交互策略，提升在復(fù)雜場景下的響應(yīng)精準度與決策可靠性

團隊貢獻

本研究成果凝聚了香港科技大學(廣州)程伯駿教授團隊的深厚積累，程伯駿教授現(xiàn)任該校功能樞紐微電子學域助理教授，長期深耕類腦計算芯片與算法研究。以SpikeRAM芯片的成功入選，將進一步加速“端側(cè)智能”的發(fā)展，推動高效、自主的類腦智能技術(shù)深入更多產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景。