北大孙仲、蔡一茂、王宗巍团队研制的基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片。 将计算精度从1%提升到千万分之一（0.0001%），大大增强了模拟矩阵计算的准确性，适用于高精度科学计算、仿真和复杂模型训练。 芯片设计具备良好的扩展能力，满足未来大规模AI模型和深度学习的算力需求。 高效处理复杂信号和数据，支持未来通信技术的发展。助力机器人和智能系统实现更精细的感知与决策。 提供更高效、更低能耗的硬件基础，加速AI模型的训练和推理。可在28纳米及以上的成熟工艺上量产，避免了光刻机“卡脖子”的技术瓶颈，有助于降低制造成本，提升产业链自主可控能力。 推动存储器与计算的深度融合，开启模拟计算的新篇章。促进国产芯片技术自主创新，减少对外部关键设备和技术的依赖。 为未来高性能、低能耗的计算硬件奠定基础。这一创新不仅在技术层面具有突破性，还可能引领相关产业链的升级，助力我国在高端芯片和智能计算领域实现新的突破。
