随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。

 本项目针对光伏发电分散式接入电网的模式，设计了对电网友好可控的带储能装置的多端口变换器光储一体能源系统。应用环境有公共建筑、工业厂房和居民家庭等有公共电网的地方，或者无公共电网但有电力需求的地方如偏远山区、海岛等，该光储能源系统能够经过自我调节和控制与大电网互为支撑，向重要负载不间断供电等功能。 本项目成功开发50Kw光储一体能源系统，系统含有光伏端口、电池端口和交流端口，光伏组件通过Boost变换器接入直流母线；蓄电池通过双向DC/DC变换器也接在直流母线上；变换器的交流端口可以接电网，也能为三相负载供电，逆变器采用三相四线制结构，直流母线分裂电容的电压均衡由均压桥臂（S11，S12）平衡。本系统有三大特征：采用双路光伏MPPT输入，使安装在不同方向的光伏阵列最大限度获取太阳能；能量采用直流母线汇聚形式，降低了系统损耗和效率；负载接口分为重要负载和可控负载接口，确保系统维持对重要负载的供电，实现能量的平衡自治。 项目具有重大的科研价值，项目成功实现产品转化，将应用于海南某小区几个单元的供电系统，实现能量自给自足、余电上网模式，开启绿色环保、低碳节能的新用电方式。

高级机电一体专家1名

西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。

成果简介：本项研究的应用领域为板带热轧，重点是热轧中厚板领域。板厚 控制、板形控制、轧制节奏控制、轧制温度控制及轧制规程自动生成与自动 修正等是热轧板带特别是热轧中厚板轧制过程中的关键技术和重要科学问 题。本研究运用的重要理论基础和技术包括现代控制理论、最优控制理论、 系统辨识理论和计算机控制与优化技术等。将上述理论与热轧液压自动厚度 控制(HAGC)系统研究与应用，轧制过程建模、仿真与优化控制研究，热轧规 程动态设定与自学习研究紧密结合

项目背景：目前电力机器人在作业过程中，由于环境恶 劣，电磁刚绕强度高，造成控制系统不稳定；同时在巡检过 程中，要对各种线路金具、各种作业仪表进行识别与检测， 通常采用机器视觉技术。但由于机器人作业在野外或阴暗照 明等复杂环境，存在识别率低，不稳定等问题。本项研究针 对特殊应用环境，拟开发一套基于机器视觉的巡检机器人控 制系统。 所需技术需求简要描述：1.基于多传感器信息融合的机 器人越障系统：主要包含视觉、激光雷达、超声、红外等传 感器信息，能够实现对巡检路径上障碍物的实时识别与定 位；2.巡检机器人远程监控平台：用于对巡检机器人采集到 的信息进行远程传输和监控，包含巡检路径上的实时视频传 输、机器人运行状态信息显示、巡检故障诊断与显示等；3. 小样本深度学习算法：针对极端环境下数据采集困难，数量 少等问题，研究基于小样本学习的深度学习算法，提高极端 环境下的障碍物识别精度；4.图像增强算法：针对高空强光、 阴暗、潮湿等极端环境所带来的图像识别困难问题，研究相 应的图像增强算法，提高识别精度。主要技术指标：1.开发 设计一种适合高压线路金具视觉检测与识别技术，对输电线 路各种金具进行动态识别与检测，解决野外环境下识别率低 的问题，形成一套完整的线路金具机器视觉识别与检测方 法。2.开发设计一种适合地下阴暗、潮湿、多尘环境下视觉检测与识别技术，形成一套完整的机器视觉识别与检测方 法。包括线路金具的识别模型和线路金具的定位方法与双目 测距技术。  对技术提供方的要求:拟与高校联合开发，要求团队具 有类似经验，具备电力机器人研究经历，具有电力线路识别 研究基础，最好有研发案例。 

本成果包含如下内容：高转换效率的小面积碲化镉太阳电池制造技术，面积为1200mm×600mm 的碲化镉太阳电池组件规模化生产技术，年产30-50MW碲化镉太阳电池生产线及关键设备的设计。 主要技术指标： 组件效率超过12%。 应用范围： 用于太阳能直接发电，建立大规模光伏电站或小型户用光伏发电系统。国家扶持光伏发电系统的建设，每年新建在10GW以上。由于是薄膜太阳电池，出口不会受到限制。 项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。

关键技术及水平：数字化轮胎全系列成套装备涵盖了从轮胎配料、密炼、压延、裁断、成型、硫化至检测共7个工序，产品“软硬结合、管控一体”，将信息技术与轮胎装备制造相结合，实现了全流程工艺控制的计算机辅助制造，属世界首创。 该项成果的研发综合利用机械与自控技术、振动与测量技术、计算机技术、光机电一体化等技术，研发装备与传统轮胎生产线相比，更加突出智能化和网络化，不仅可以有效提高轮胎生产企业的管理水平、技术水平、生产效率和产品质量，而且可以大量削减能源和原材料的消耗,降低环境污染。 取得主要成果：主要攻关突破了高效低温一次法炼胶技术、高性能半钢一次法成型装备控制技术、电子辐照预硫检测技术等一系列关键技术，申请专利52项，共获得授权专利29项。