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2024年人工智能芯片技术主要发展分析

无人系统技术 2025年第1期8卷 108-116页

作者：张怡朱小伶袁柳郭晓雷闫红艳中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 中电科电科院科技集团有限公司北京100041

随着人工智能技术的快速发展,对计算能力的需求日益增长,传统计算架构已无法满足需求,因此新型人工智能芯片应运而生并不断迭代升级。对2024年人工智能芯片技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍推动人工智能芯片技术发展的... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展,对计算能力的需求日益增长,传统计算架构已无法满足需求,因此新型人工智能芯片应运而生并不断迭代升级。对2024年人工智能芯片技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍推动人工智能芯片技术发展的主要举措,随后探讨了人工智能芯片技术的发展现状,最后展望了人工智能芯片技术的未来发展趋势。综述表明,构建技术及产业联盟、持续加大投资力度,成为当前人工智能芯片技术与产业发展的重要推动力;以光子芯片为代表的新型人工智能芯片、新型材料(例如仿生仿脑材料)在人工智能芯片中的应用、人工智能技术赋能人工智能芯片设计与制备,是当前人工智能芯片技术的发展重点;从应用场景与需求出发,人工智能芯片技术已经呈现出向高容量密度、低功耗、高定制集成等方向发展的趋势。

关键词：人工智能芯片人工智能光子人工智能芯片仿生材料神经拟态计算芯粒

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2024年仿生智能技术综述

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无人系统技术 2025年第1期8卷 117-124页

作者：石晓军白然刘晨羽北京理工大学计算机学院北京100081 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 中电科电科院科技集团有限公司北京100041

仿生智能是指综合利用人工智能和仿生学的原理和方法,模拟自然界生物的形态、特征、行为或过程,以解决复杂问题或创造新的智能化技术和解决方案。对近来仿生智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍仿生智能技术的发展现状... 详细信息

仿生智能是指综合利用人工智能和仿生学的原理和方法,模拟自然界生物的形态、特征、行为或过程,以解决复杂问题或创造新的智能化技术和解决方案。对近来仿生智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍仿生智能技术的发展现状,随后概述仿生智能技术的未来发展趋势。综述表明,生物界仿形技术、类脑计算技术、人脑结构功能建模技术,近来在“算法-硬件-平台”多方面均取得突破性进展。综述认为,提高仿生攀爬装置的可靠性和环境适应性、探索真菌细胞驱动的生物混合机器人、加强硬件和软件协同设计的神经拟态计算、开发高度智能化的仿生软体机器人等,正在成为仿生智能技术的重要发展方向。

关键词：仿生智能生物界仿形类脑计算人脑结构功能建模生物混合机器人软体仿生机器人

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小型化高速实时量子随机数发生器的设计与实现

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光电子．激光 2022年第12期33卷 1255-1262页

作者：许华醒张平王昌雷戴金刘梦婕汪猛中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 安徽安匠信息科技有限公司安徽芜湖241000

量子随机数基于量子力学的内禀特性,通过量子物理过程产生理论上完全不可预测的真随机数,在信息安全、计算机、量子通信等诸多领域有着重要的应用。为满足量子随机数发生器实用化应用需求,本文提出了一种基于多光子态散粒噪声测量的量... 详细信息

量子随机数基于量子力学的内禀特性,通过量子物理过程产生理论上完全不可预测的真随机数,在信息安全、计算机、量子通信等诸多领域有着重要的应用。为满足量子随机数发生器实用化应用需求,本文提出了一种基于多光子态散粒噪声测量的量子随机数发生器设计与实现方案,实现了小型化、高速率、实时量子随机数发生器,量子随机数实时输出速率可达103.2 Mbps,满足《GM/T 0005-2012随机性检测规范》的随机性测试标准,具备连续稳定工作能力。

关键词：量子随机数小型化高速实时

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一种基于CMOS的小型化量子随机数产生装置

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量子电子学报 2024年第6期41卷 924-932页

作者：王其兵王林松王雅琦李力许华醒王少华国开启科量子技术(北京)有限公司北京100089 中南大学自动化学院湖南长沙410000 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 中电科电科院科技集团有限公司北京100041

为满足量子随机数发生器(QRNG)的小型化、集成化应用,设计了一种基于发光二极管(LED)光源并结合互补金属氧化物半导体(CMOS)探测的量子随机数发生器。量子随机数是以光量子固有特性确保随机数的高安全性,同时其低成本、高速率的处理方... 详细信息

为满足量子随机数发生器(QRNG)的小型化、集成化应用,设计了一种基于发光二极管(LED)光源并结合互补金属氧化物半导体(CMOS)探测的量子随机数发生器。量子随机数是以光量子固有特性确保随机数的高安全性,同时其低成本、高速率的处理方式也具有较高的应用价值。但是传统的基于高速模拟数字转换器(ADC)采样的信号处理方法存在成本高、系统复杂、后处理要求高等问题,并且ADC采样的不完美性还会引入伪随机的特性,降低系统的随机数特性,从而限制了其进一步的商业应用与推广。本文提出的量子随机数发生器基于电压比较二值法,利用像素间探测电压的随机性,以CMOS像素点探测输出的电压序列前后脉冲间的电压差值作为随机数熵源,从而获得量子随机数序列。该方法具备简单、可靠、易实现的优点,更利于产品的产业推广。

关键词：量子光学小型化量子随机数发生器二值法互补金属氧化物半导体

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人工智能芯片技术近期主要发展动向分析

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无人系统技术 2024年第3期7卷 101-108页

作者：白然周彦果刘晨羽张怡中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 中电科电科院科技集团有限公司北京100041

人工智能芯片在当前新一轮人工智能浪潮中扮演着重要基础设施作用。对近期人工智能芯片技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍美欧近期对发展人工智能芯片产业所采取的政策措施,随后分析了人工智能芯片技术的当前发展趋势,最... 详细信息

人工智能芯片在当前新一轮人工智能浪潮中扮演着重要基础设施作用。对近期人工智能芯片技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍美欧近期对发展人工智能芯片产业所采取的政策措施,随后分析了人工智能芯片技术的当前发展趋势,最后从应用角度概述人工智能芯片技术的发展瓶颈。综述表明,美欧高度重视人工智能芯片技术发展与产业布局;分布式协同训练技术、三维异构集成技术、基础大模型辅助芯片设计技术、云端芯片间通信技术等,正在成为未来人工智能芯片技术的重要发展方向;面向日趋具化、挑战性强化的应用场景,人工智能芯片在信号处理与通信、目标识别与分类、自动化辅助决策等方面,尚存诸多技术发展瓶颈,需要引起重视。

关键词：人工智能芯片人工智能分布式协同训练三维异构集成基础大模型芯片间通信

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2023年人工智能领域科技发展综述

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战术导弹技术 2024年第1期 20-32,67页

作者：王亚珅陈浩葛悦涛朱小伶欧阳小叶中国电科智能科技研究院中国电科认知与智能技术重点实验室北京100049 中国人民解放军国防科技大学电子对抗学院合肥230000 中国信息通信研究院北京100191 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041

人工智能技术已经成为推动军事变革的重要力量,不仅催生了全新的战争样式,而且显著提升了军事作战能力。为研究人工智能技术发展及其军事应用现状,梳理和总结了2023年人工智能领域最新科技进展。综述表明:美国、欧盟等世界主要国家和国... 详细信息

人工智能技术已经成为推动军事变革的重要力量,不仅催生了全新的战争样式,而且显著提升了军事作战能力。为研究人工智能技术发展及其军事应用现状,梳理和总结了2023年人工智能领域最新科技进展。综述表明:美国、欧盟等世界主要国家和国际组织在顶层战略、研发投资、技术规制等方面持续加强人工智能战略布局;军事智能在生成式智能、人机混合智能、群体智能、具身智能、平行智能等技术领域发展势头强劲;世界主要军事强国将人工智能视为未来战场制胜的核心技术,正在快速将人工智能广泛并深化应用于陆战、海战、空战等多作战域。为进一步提升军事智能化水平,提出宏观战略规划与微观技术评估并重、技术理论研究与领域实战应用并举等发展建议。

关键词：人工智能军事智能生成式人工智能人机混合智能群体智能具身智能平行智能

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仿生智能技术主要发展动向分析

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无人系统技术 2024年第4期7卷 28-35页

作者：石晓军朱小伶张怡北京理工大学计算机学院北京100081 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院、社会安全风险感知与防控大数据应用、国家工程研究中心北京100041 中电科电科院科技集团有限公司北京100041

仿生智能是借鉴和模仿自然界生物的结构、功能和行为原理,并应用于人工智能系统设计与制造的一种智能形式,用以提高人工系统的性能和智能化水平。对近来仿生智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍仿生智能技术的发展现状... 详细信息

仿生智能是借鉴和模仿自然界生物的结构、功能和行为原理,并应用于人工智能系统设计与制造的一种智能形式,用以提高人工系统的性能和智能化水平。对近来仿生智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍仿生智能技术的发展现状,随后分析仿生智能技术面临的挑战,最后概述仿生智能技术的未来发展趋势。综述表明,侧重于模拟生物脑的结构与运转机理的“仿智”技术以及侧重模仿生物外形与动作运动机理的“仿形”技术,近来研发进展明显、应用加速;仿生智能技术面临对大脑信息处理原理的理解不完全、在复杂环境下的感知能力不足、对多样化环境的适应性有限,以及人体增强技术发展缓慢等挑战,凸显了仿生智能技术发展的复杂性和多样性需求。综述认为,“脑控”技术、多行为模态融合技术、仿生机器人的环境适应和群智协同、人体增强技术等,正在成为仿生智能技术的重要发展方向。

关键词：仿生智能仿智智能仿形智能多模态融合环境感知知识推理具身智能

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2022年元宇宙技术主要发展动向分析

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无人系统技术 2023年第2期6卷 103-111页

作者：欧阳小叶李彬潘小山中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041 嘉远未来数字科技(北京)有限公司北京100083 中国科学院微电子研究所智能制造电子研发中心北京100029

元宇宙被认为将成为移动互联网的“继任者”,是一种全新的、以虚拟现实为主的新兴计算技术与系统。首先对元宇宙技术领域2022年的最新研究、应用动向与进展进行综合评述,介绍了虚拟现实与增强现实、人工智能生成内容、“拟人态”虚拟人... 详细信息

元宇宙被认为将成为移动互联网的“继任者”,是一种全新的、以虚拟现实为主的新兴计算技术与系统。首先对元宇宙技术领域2022年的最新研究、应用动向与进展进行综合评述,介绍了虚拟现实与增强现实、人工智能生成内容、“拟人态”虚拟人等元宇宙智能核心技术的最新科研与应用进展;随后盘点了美国陆军、空军和DARPA近年来在元宇宙领域的加速布局情况;最后讨论元宇宙技术未来发展趋势及其在军事作战中的作用。综述表明,率先发展元宇宙被认为是掌握未来互联网高地和话语权的必由之路,元宇宙正在与虚拟现实与增强现实、云计算、人工智能、Web 3.0、脑机接口等新兴技术形成同频共振和协同发展,特制的专用军事元宇宙技术已经被论证可以应用于广泛的实际军事作战用途,并将贯穿智能化战争“战前-战时-战后”全过程。

关键词：元宇宙人工智能虚拟现实人工智能生成内容数字虚拟人军事应用

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2023年深度学习技术主要发展动向分析

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无人系统技术 2024年第1期7卷 50-58页

作者：王亚珅葛悦涛鞠卓亚郭大宇韩嘉祺刘文华中国电科智能科技研究院中国电科认知与智能技术重点实验室北京100049 中国信息通信研究院北京100191 32178部队创新中心北京100092 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任... 详细信息

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。

关键词：深度学习人工智能大语言模型多模态自监督学习强化学习人工智能智能体

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2023年生成式人工智能技术主要发展动向分析

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无人系统技术 2024年第2期7卷 101-112页

作者：王亚珅方勇江昊曾园园白然中国电科智能科技研究院中国电科认知与智能技术重点实验室北京100049 中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心北京100142 武汉大学电子信息学院武汉430072 中国电子科技集团有限公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程研究中心北京100041

生成式人工智能已经成为人工智能的最前沿技术之一,被认为是通往通用人工智能的重要阶梯。对2023年生成式人工智能的主要发展动向进行了综合评述。首先盘点生成式人工智能技术当前发展状态;其次概述生成式人工智能技术未来发展趋势;最... 详细信息

生成式人工智能已经成为人工智能的最前沿技术之一,被认为是通往通用人工智能的重要阶梯。对2023年生成式人工智能的主要发展动向进行了综合评述。首先盘点生成式人工智能技术当前发展状态;其次概述生成式人工智能技术未来发展趋势;最后探讨生成式人工智能的军事应用潜力。综述表明,多模态性和可解释性是当前生成式人工智能技术的热门方向,生成式人工智能技术的应用使强调指令理解推理的机器人、强调归纳推理的基础科学等领域不断取得突破,面向终端用户的“轻量化”和面向开发者的“开源化”势头正盛,与此同时,对生成式人工智能技术应用的监管也迫在眉睫。综述认为,深度融合多模态、建设高质量数据资源及评估手段、强调与环境自主交互、在边缘侧低成本应用部署、平衡技术发展与规制治理等,将是生成式人工智能技术在未来的重要发展方向。

关键词：生成式人工智能多模态可解释性具身智能轻量化开源监管

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