中文5月29日，一场以“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”为主题的活动在同济大学隆重举行。在本次论坛上，同济大学电子与信息工程学院教授、汽车与能源学院智能车辆研究所的陈虹教授发布了其团队自主研发的第一代滚动优化专用计算芯片——Moving Horizon Unit，简称MHU。当天，所有与会嘉宾均来到同济大学智能网联汽车测试评价基地，现场观摩了搭载该芯片的实车在蛇形绕桩、变道等多种场景下的运行演示。
运行演示。图片由同济大学提供，下同
随着具身智能时代的到来，针对其“强实时、深预测、低功耗”的计算需求，陈虹团队依托30年来在“算法硬件化”方向上积累的技术，打造了一款能够执行滚动优化且具有完全自主知识产权的专用计算架构。
陈虹表示，滚动优化是人类与生俱来的能力。人们不会一次性规划好所有路径，而是根据当前状态和外部反馈不断调整自身行为，一步步向目标靠近。自动驾驶汽车、智能机器人、无人机等自主装备往往处于复杂多变的环境中，它们必须持续感知外部变化，动态规划行动路径，并实时完成决策控制。这种持续动态、强实时的计算任务，正是通用芯片面临的重要挑战。
陈虹团队所做的工作，就是将“看一步、想几步、走一步、再调整”这一具有滚动优化特征的机制，转化为机器可执行、芯片可承载的专用计算能力，以应对环境变化和不确定性。通过将预测、优化、控制等关键环节提前下沉至硬件底层，相关装备无需完全依赖预设的固定程序，即可基于环境变化完成规划与决策。
据了解，该架构实现了三项底层创新。第一是“算得准”，即将物理世界的预测与优化能力嵌入硬件底层，使装备能够针对未来状态进行动态规划；第二是“学得快”，通过融合AI算法与真实物理规律，降低机器对海量数据的依赖；第三是“守底线”，将硬约束直接嵌入计算底层，为自主无人系统构建可靠的“安全防护栏”。
第一代滚动优化专用计算芯片。
在芯片研发过程中，团队还探索了“专用定制”与“通用嵌入”相结合的技术路径。其滚动优化计算核心模块既能根据不同应用场景适配算法，又能作为通用模块跨平台切入多种类型的芯片系统，实现从专用计算向通用集成底层的过渡。
陈宏介绍，第一代滚动优化专用计算芯片已在智能车辆控制场景中完成实车验证，初步证明了其技术可行性。未来，团队将继续推动芯片迭代升级，深化与行业的联合研发，加快芯片在智能制造、工业控制、新能源、机器人等领域的应用进程，赋能更多自主装备实现动态预测、博弈决策、规划控制等核心任务，为智能交通和高端智能装备产业的高质量发展注入强劲的底层驱动力。
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