第四屆嵌入式人工智能技術(shù)線上論壇由四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)主辦，致力于搭建嵌入式人工智能技術(shù)產(chǎn)學(xué)研交流平臺(tái)。論壇邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外知名高校及企業(yè)的專家學(xué)者，圍繞嵌入式人工智能軟硬件設(shè)計(jì)及應(yīng)用等方向開(kāi)展交流，旨在推動(dòng)相關(guān)技術(shù)在省內(nèi)外的發(fā)展。今年是第四屆嵌入式人工智能技術(shù)論壇，專委會(huì)特別邀請(qǐng)了來(lái)自多個(gè)知名高校、企業(yè)、研究所的10位專家學(xué)者，圍繞人工智能芯片設(shè)計(jì)、多模態(tài)大模型、機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用等熱點(diǎn)方向帶來(lái)精彩分享。

一、時(shí)間和參會(huì)方式

論壇時(shí)間：2025年12月13日（周六）9:00-17:00

參會(huì)方式：騰訊會(huì)議

會(huì)議鏈接：https://meeting.tencent.com/dm/dmyTUiduNNcI，

騰訊會(huì)議號(hào)：326-422-157

二、論壇議程

報(bào)告時(shí)間

報(bào)告題目

嘉賓

嘉賓單位

9:00-

9:10

專委會(huì)主任致辭

周軍

電子科技大學(xué)

9:10-

9:40

低功耗高能效片上智能

焦海龍

北京大學(xué)深圳研究生院

9:40-

10:10

場(chǎng)內(nèi)外全場(chǎng)景數(shù)智移動(dòng)解決方案

邱方長(zhǎng)

浙江中力機(jī)械股份有限公司

10:10-10:40

面向端側(cè)的高能效視覺(jué)感知定位芯片設(shè)計(jì)

劉野

電子科技大學(xué)

10:40-11:10

基于片上電荷泵正/負(fù)內(nèi)電源的自穩(wěn)零12nmCMOS運(yùn)算放大器電路設(shè)計(jì)

張俊安

重慶理工大學(xué)

11:10-11:40

面向開(kāi)放環(huán)境的魯棒性的多模態(tài)學(xué)習(xí)

韋仕才

電子科技大學(xué)

14:30-15:00

寬帶儀表射頻前端芯片設(shè)計(jì)進(jìn)展

王勇

電子科技大學(xué)

15:00-15:30

邊緣端存算AI芯片設(shè)計(jì)

司鑫

東南大學(xué)

15:30-16:00

面向具身智能感知的軟硬件協(xié)同雙目視覺(jué)芯片設(shè)計(jì)

安豐偉

南方科技大學(xué)

16:00-16:30

BTDF多維絕對(duì)測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用

付靖霖

德國(guó)聯(lián)邦物理技術(shù)研究院

（德國(guó)計(jì)量院PTB）

16:30-

17:00

從優(yōu)化器視角理解與緩解大語(yǔ)言模型訓(xùn)練中的不穩(wěn)定性

黃田進(jìn)

英國(guó)?？巳卮髮W(xué)

三、論壇主席

周軍 四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)主任/電子科技大學(xué)教授

四、論壇主持人

羅楊四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)秘書長(zhǎng)/電子科技大學(xué)副研究員

劉野 四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)委員/電子科技大學(xué)副研究員

五、報(bào)告人

焦海龍，北京大學(xué)深圳研究生院副教授

報(bào)告題目：低功耗高能效片上智能

報(bào)告摘要：人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展對(duì)于底層芯片的算力、功耗、能效提出了越來(lái)越嚴(yán)苛的要求。本報(bào)告將介紹邊緣計(jì)算場(chǎng)景中，三維感知領(lǐng)域與腦機(jī)接口領(lǐng)域的人工智能芯片研究的新進(jìn)展。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：焦海龍教授2012年于香港科技大學(xué)獲得博士學(xué)位。2013年加入荷蘭埃因霍溫理工大學(xué)，任職助理教授，2016年獲得終身教職。2015年起，兼任比利時(shí)魯汶微電子中心（IMEC）訪問(wèn)研究員。2017年全職加入北京大學(xué)深圳研究生院信息工程學(xué)院，任職副教授，2023年升任長(zhǎng)聘副教授。焦海龍博士的主要研究方向?yàn)榈凸母吣苄Ъ呻娐吩O(shè)計(jì)，已在JSSC、ISSCC、VLSI等發(fā)表論文110余篇。

邱方長(zhǎng)，浙江中力機(jī)械股份有限公司自動(dòng)車輛事業(yè)部總經(jīng)理

報(bào)告題目：場(chǎng)內(nèi)外全場(chǎng)景數(shù)智移動(dòng)解決方案

報(bào)告摘要：從產(chǎn)品級(jí)、模式級(jí)、系統(tǒng)級(jí)三層次全面解析場(chǎng)內(nèi)外全場(chǎng)景數(shù)智移動(dòng)解決方案，并介紹中力全系列移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)品。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：邱方長(zhǎng)，碩士畢業(yè)，參加移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)、市場(chǎng)等工作8年多，有豐富的產(chǎn)品落地和銷售經(jīng)驗(yàn)。

劉野，電子科技大學(xué)副研究員

報(bào)告題目：面向端側(cè)的高能效視覺(jué)感知定位芯片設(shè)計(jì)

報(bào)告摘要：近幾年，視覺(jué)感知定位技術(shù)逐漸成為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)被應(yīng)用到許多領(lǐng)域中，諸如自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)、移動(dòng)機(jī)器人、AR等，都需要以視覺(jué)感知定位技術(shù)為核心進(jìn)行定位、建圖、導(dǎo)航等功能，這些場(chǎng)景同時(shí)又對(duì)視覺(jué)定位技術(shù)提出了高能效、實(shí)時(shí)性、高精度、小型化的需求。由于視覺(jué)定位算法具有較高的復(fù)雜度和較大的計(jì)算量，在傳統(tǒng)CPU上很難達(dá)到實(shí)時(shí)性；又由于視覺(jué)定位算法的特殊性（數(shù)據(jù)高依賴性、復(fù)雜多樣的算子、多維矩陣計(jì)算等）更無(wú)法在GPU上完成加速，功耗也無(wú)法滿足應(yīng)用場(chǎng)景需求。本報(bào)告將從算法與芯片協(xié)同設(shè)計(jì)的角度出發(fā)，探討算法、架構(gòu)、電路的協(xié)同優(yōu)化策略，設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒?，以滿足應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)視覺(jué)感知定位技術(shù)的落地需求。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：劉野，電子科技大學(xué)副研究員，曾入選博士后國(guó)家資助計(jì)劃C檔，研究方向?yàn)橐曈X(jué)感知定位算法與芯片協(xié)同設(shè)計(jì)，目前已發(fā)表論文20余篇，包括TCAS-I、TCAS-II、HPCA、A-SSCC、ISCAS等國(guó)際頂級(jí)期刊和會(huì)議論文，申請(qǐng)并授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利7項(xiàng)，主研國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目3項(xiàng)，包括國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、軍科委創(chuàng)新特區(qū)項(xiàng)目，曾受邀2024-China-Crypto芯片學(xué)術(shù)會(huì)議組織委員會(huì)主席和2024-ITC-亞洲芯片會(huì)議Session-Chair，擔(dān)任CCF計(jì)算機(jī)工程與工藝專業(yè)委員會(huì)執(zhí)行委員、四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)委員，擔(dān)任TCAS-I、TCAS-II、TVLSI、TBioCAS、ISCAS等期刊會(huì)議審稿人。

張俊安，重慶理工大學(xué)副教授

報(bào)告題目：基于片上電荷泵正/負(fù)內(nèi)電源的自穩(wěn)零12nmCMOS運(yùn)算放大器電路設(shè)計(jì)

報(bào)告摘要：針對(duì)12nmCMOS工藝低電源電壓和MOS管低本征增益這兩項(xiàng)限制因素對(duì)高性能運(yùn)算放大器電路設(shè)計(jì)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，采用片上產(chǎn)生正/負(fù)擴(kuò)展電源擴(kuò)大電源范圍的方式開(kāi)展運(yùn)算放大器電路新結(jié)構(gòu)的研究。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：張俊安，重慶理工大學(xué)兩江人工智能學(xué)院副教授，碩士生導(dǎo)師，重慶市第四批產(chǎn)業(yè)技術(shù)帶頭人后備人選（2024年），重慶理工大學(xué)首屆“士繼英才”領(lǐng)軍人才（2023年），《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》期刊首屆青年編委委員（2021年）。長(zhǎng)期從事模擬/混合信號(hào)集成電路設(shè)計(jì)領(lǐng)域研究，曾獲國(guó)防科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第6）、國(guó)防科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第3）、重慶市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)（排名第2）。

韋仕才，電子科技大學(xué)副研究員

報(bào)告題目：面向開(kāi)放環(huán)境的魯棒性的多模態(tài)學(xué)習(xí)

報(bào)告摘要：多模態(tài)學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，在公共安全、智能制造、智能交通等領(lǐng)域具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。盡管已有的多模態(tài)學(xué)習(xí)方法展示出了良好的性能，但它們大多是在受控場(chǎng)景下進(jìn)行的，依賴于高質(zhì)量的模態(tài)數(shù)據(jù)。而在實(shí)際的開(kāi)放環(huán)境中，由于設(shè)備異構(gòu)、環(huán)境動(dòng)態(tài)、傳感器故障等問(wèn)題，現(xiàn)有方法面臨著表征優(yōu)化不平衡、模態(tài)質(zhì)量動(dòng)態(tài)變化、噪聲容錯(cuò)機(jī)制缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問(wèn)題，本研究將從梯度解耦、動(dòng)態(tài)融合與表征約束三個(gè)角度展開(kāi)系統(tǒng)分析，介紹適用于開(kāi)放場(chǎng)景的魯棒多模態(tài)學(xué)習(xí)框架。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：韋仕才，電子科技大學(xué)智能協(xié)同計(jì)算技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副研究員，碩士生導(dǎo)師，四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)委員。長(zhǎng)期從事多模態(tài)學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的學(xué)術(shù)研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文13篇，以第一作者身份發(fā)表CCF-A/B /中科院一區(qū)學(xué)術(shù)論文9篇，共申請(qǐng)專利軟著5項(xiàng)，授權(quán)3項(xiàng)，榮獲四川省優(yōu)秀畢業(yè)生，電子科技大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)論文。核心參于國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)自然面上基金等科研項(xiàng)目5項(xiàng)。

王勇，電子科技大學(xué)教授

報(bào)告題目：

報(bào)告摘要：報(bào)告面向頻譜儀、示波器等寬頻帶射頻測(cè)量?jī)x器，聚焦超跨倍頻程射頻電路設(shè)計(jì)難點(diǎn)，介紹放大器、開(kāi)關(guān)等設(shè)計(jì)進(jìn)展，進(jìn)一步聚焦射頻直采示波器射頻至真直流設(shè)計(jì)瓶頸，介紹DC-20GHz直采示波器前端套片研制情況。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：電子科技大學(xué)信息與通信工程學(xué)院教授，長(zhǎng)期從事硅基、化合物半導(dǎo)體射頻芯片設(shè)計(jì)。

司鑫，東南大學(xué)副教授

報(bào)告題目：寬帶儀表射頻前端芯片設(shè)計(jì)進(jìn)展

報(bào)告摘要：邊緣端人工智能應(yīng)用對(duì)于AI芯片的能效、面效和存儲(chǔ)效率提出了更高的要求。本報(bào)告將圍繞存算一體新型AI芯片架構(gòu)介紹最新存算一體AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)，主要包含邊緣端部署AI算法的挑戰(zhàn)，面向計(jì)算密集型和訪存密集型任務(wù)的存內(nèi)計(jì)算設(shè)計(jì)，以及存算一體AI芯片的設(shè)計(jì)案例。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：司鑫，東南大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師，國(guó)家級(jí)青年人才。從事于存算一體AI芯片設(shè)計(jì)和研究，累計(jì)發(fā)表集成電路領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議期刊60余篇，包含17篇芯片奧林匹克論文ISSCC，11篇集成電路頂刊JSSC，3篇中國(guó)科學(xué)信息科學(xué)SCIS。主持多項(xiàng)國(guó)家、省部級(jí)科研項(xiàng)目。目前擔(dān)任電子器件奧林匹克會(huì)議IEDM，亞洲固態(tài)電路會(huì)議ASSCC等會(huì)技術(shù)委員會(huì)委員。

安豐偉，南方科技大學(xué)副教授

報(bào)告題目：面向具身智能感知的軟硬件協(xié)同雙目視覺(jué)芯片設(shè)計(jì)

報(bào)告摘要：本報(bào)告介紹了一種軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)的雙目視覺(jué)芯片，旨在滿足物理環(huán)境中的上述核心感知需求。通過(guò)將專有算法與專用硬件創(chuàng)新相融合克服傳統(tǒng)立體視覺(jué)系統(tǒng)在機(jī)器人及自主應(yīng)用中的根本性局限。此軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)框架具有以下兩大關(guān)鍵創(chuàng)新：資源優(yōu)化型深度引擎，采用存內(nèi)計(jì)算架構(gòu)，在2MP分辨率下實(shí)現(xiàn)60幀/秒的實(shí)時(shí)處理，同時(shí)較傳統(tǒng)方案功耗降低40%；混合環(huán)境自適應(yīng)技術(shù)，集成具備時(shí)-空降噪功能的專用圖像信號(hào)處理器，確保在極端光照條件下（有效測(cè)距范圍0.05-200米）仍能保持魯棒性。該芯片主要面向服務(wù)機(jī)器人、人形機(jī)器人及自動(dòng)駕駛車輛。與傳統(tǒng)立體視覺(jué)系統(tǒng)相比，我們的協(xié)同設(shè)計(jì)方案展現(xiàn)出更低的計(jì)算延遲和更優(yōu)異的環(huán)境魯棒性。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：安豐偉博士，現(xiàn)任南方科技大學(xué)深港微電子學(xué)院副教授。他于2013年獲得日本廣島大學(xué)博士學(xué)位。在加入南方科技大學(xué)之前，曾任廣島大學(xué)副教授以及日本松下半導(dǎo)體株式會(huì)社主任工程師。安博士于2019年3月加入南方科技大學(xué)深港微電子學(xué)院，其主要研究方向?yàn)楦咝阅芤曨l/圖像處理集成電路以及高能效人工智能/數(shù)字信號(hào)處理芯片。

付靖霖，德國(guó)聯(lián)邦物理技術(shù)研究院（德國(guó)計(jì)量院PTB）

報(bào)告題目：BTDF多維絕對(duì)測(cè)量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用

報(bào)告摘要：作為描述材料光學(xué)外觀的重要物理量之一，透明度（translucency）一直沒(méi)有明確的物理定義以及標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量方法。該報(bào)告主要介紹了一套由德國(guó)計(jì)量院PTB新研發(fā)的角分辨光學(xué)漫透射測(cè)量系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)各類光學(xué)透射型材料的精確測(cè)量。報(bào)告中指出了針對(duì)光學(xué)雙向透射分布函數(shù)（BTDF）測(cè)量中所涉及到的關(guān)鍵技術(shù)，以及BTDF精確測(cè)量在各領(lǐng)域的應(yīng)用。報(bào)告還提到了通過(guò)對(duì)半透明材料BTDF的研究，將其定義及測(cè)量方法拓展至適用于半透明材料的精確測(cè)量。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：付靖霖，德國(guó)國(guó)家計(jì)量院（PTB）博士研究生在讀，專注于高精度光機(jī)電測(cè)量系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與計(jì)量基準(zhǔn)建立，擁有光學(xué)精密測(cè)量、輻射度量學(xué)與計(jì)量學(xué)方向的前沿研究經(jīng)驗(yàn)。主導(dǎo)完成德國(guó)國(guó)家光學(xué)漫透射計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)裝置的設(shè)計(jì)、搭建、裝調(diào)與驗(yàn)證，在材料透射反射性質(zhì)測(cè)量、誤差建模與標(biāo)準(zhǔn)化方向有深厚積累。

黃田進(jìn)，英國(guó)?？巳卮髮W(xué)講師

報(bào)告題目：從優(yōu)化器視角理解與緩解大語(yǔ)言模型訓(xùn)練中的不穩(wěn)定性

報(bào)告摘要：Training large language models (LLMs) at scale is often hampered by instability, manifesting as gradient spikes, divergence, and sudden loss collapse. Such failures not only increase computational cost but also hinder the adoption of more efficient techniques, including low-bit training. This talk will explore LLM training instabilitiy issues, drawing on empirical observations from recent studies and then present recent optimizer-based solutions, such as SPAM and StableSPAM, that help mitigate these issues and improve training stability.

報(bào)告人簡(jiǎn)介：Tianjin Huang is a Lecturer in the Department of Computer Science at the University of Exeter (UK) and a Member of the ELLIS Society. He obtained his PhD from Eindhoven University of Technology (the Netherlands) in 2023. His research focuses on building efficient and reliable machine learning systems, with an emphasis on model compression, robustness, and scalable training of foundation models and large language models. His work explores how to make modern AI systems not only larger and more capable, but also stable, resource-efficient, and deployable in real-world environments. He received the Best Paper Award at LoG 2022.

六、四川省電子學(xué)會(huì)嵌入式人工智能專委會(huì)聯(lián)系人及聯(lián)系方式（掃微信二維碼加羅老師）：