清华大学的研究团队通过长期的协同努力，成功突破了传统芯片的物理瓶颈，引领了一场创新风暴，提出了光电融合的全新计算框架，并成功研发出国际上首个全模拟光电智能计算芯片（ACCEL）。
这一突破性成果在智能视觉目标识别任务方面的算力被证实可达目前高性能商用芯片的3000余倍，为未来超高性能芯片的研发开辟了全新的道路。最近，该研究成果发表在《自然》杂志上，引起了业界的广泛关注。
近年来，构建新的计算架构、发展新型人工智能计算芯片成为国际科研的热点。光计算因其高速和低功耗等优势，被视为科学界研究的重点。然而，将计算载体从电信号转变为光信号，要替代现有的电子器件实现系统级应用，面临着多重难题。
为了应对这一挑战，清华大学信息科学技术学院院长戴琼海院士、自动化系助理教授吴嘉敏，以及电子工程系副教授方璐、副研究员乔飞等专家，通过光计算、纯模拟电子计算等技术的结合，成功突破了传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，提出了一种全新的计算框架，有望解决大规模计算单元集成、光计算与电子信号计算的高效接口等国际性难题。
方璐表示：“我们是在全模拟信号下发挥光和电的优势，避免了模拟-数字转换问题，突破了功耗和速度的瓶颈。” 除了在算力方面的优势，ACCEL在智能视觉目标识别和无人系统（如自动驾驶）场景计算中的系统级能效经实测是现有高性能芯片的400万余倍，“这一超低功耗的优势将有助于改善限制芯片集成的发热问题，有望为未来芯片设计带来突破。”
此外，ACCEL光学部分的加工最小线宽达到百纳米级。“实验结果表明，仅采用百纳米级工艺精度，就可取得比先进制程芯片大幅提升的性能。”方璐说。
戴琼海表示，ACCEL有望在无人系统、工业检测和人工智能大模型等领域实现应用。目前，该团队已经研制出特定计算功能的光电融合原理样片，但急需进一步开展具备通用功能的智能视觉计算芯片的研发，以便在实际应用中大规模推广。
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