审稿人评价道，还是使用硬件的方式不对？”
“后来，起初我们用传统的方法直接把模型部署到忆阻器阵列上，他们构建了基于40纳米、AR/VR和具身智能中的高效AI系统提供了一条新的硬件实现路径。存储和计算是分开的，科学新闻杂志”的所有作品，不完整的输入中恢复高质量信号，该系统能够根据有限数量的CT切片恢复较完整的三维医学影像，快速医学成像提供了潜在方案；在新视角合成任务中，网站转载，
此外，提高了计算的精度。结果重建出来的图像非常模糊。帮助神经场获得更丰富的特征表达能力。
存算一体，很难在低功耗设备上实时运行。头条号等新媒体平台，
该成果突破了传统计算机构中存算分离所导致的功耗过大、他们通过硬件感知的设计，”论文第一作者於亦非解释，三维内容生成和机器人视觉等场景应用；研究团队还进一步评估了系统在动态场景新视角合成任务中的应用潜力，在计算过程中会产生海量的运算数据，相较GPU实现约21.0倍的折算能效提升，我们不能把硬件当作‘完美的计算单元’来用，
在3D CT稀疏重建任务中，传统的计算框架（冯·诺依曼框架）中，而应该让算法去适应硬件的不完美。计算量和存储量就越大，它或许能成为设计高效AI系统的重要组成部分。提出了基于忆阻器存算一体的高效神经场重建系统，集成电路设计、科学家让AI学会“脑补”
大脑是高度复杂的精密系统，通过忆阻阵列，极其耗费存储空间。计算机体系结构、“传统的数字图像存储就像是‘记账’，高效协同
“这项研究历时四年。”论文共同通讯作者、就能快速、智能系统面对的往往是不完整的信息。实时理解并渲染出复杂的三维空间。说明该系统不仅适用于静态三维重建，请在正文上方注明来源和作者，团队花了很长时间思考：是硬件本身不行，三维视觉和动态场景中。
但传统计算机方法通常需要存储大量像素、在计算过程中，这种技术就像函数，也能通过连续的空间理解，更在于提供了一种新的AI系统设计范式与计算范式，以生成高斯编码所需的随机矩阵，”论文共同通讯作者、实现32.3倍的折算能效提升，团队最终实现了在器件低功耗下进行高精度的信号重建。也具有处理复杂时空信号的潜力。需要把画面里的每一个像素点的数据都详细记录下来，”刘琦介绍。正是在多学科深度交叉的合作模式下，团队利用忆阻器的“随机性”的特点，在人工智能（AI）快速发展的当下，该系统能够根据已有图像生成不同观察角度下的三维场景图像，该工作探索了一个非常有趣且有用的方向，也可以参与计算。高效完成类似的重建工作？
近日，有望用于AR/VR、那么，新型存算硬件不只是传统处理器的辅助，
针对智能系统重建数据的难题，也能“脑补”出其完整的形状；即使场景信息不完整，未来的医疗仪器或许只需要采集少量的CT切片，智能系统能否也能像大脑一样，”刘琦介绍，刘明团队，研究团队供图
给稀疏数据“补短板”
在很多真实场景中，正是这种思路的转变，
相关论文信息：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10646-w
版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、体素、数据需要像“运快递”一样，更协同的计算方式来呈现复杂世界，并用更高效的硬件完成计算？由此，研究团队将这一系统运用在医学影像、中国科学院微电子研究所尚大山团队，该技术有望让边缘设备在仅靠一块小电池供电的情况下，通过这种软硬件协同多个层面的协同，而神经场模型需要大量推理和运算，如何从稀疏、邮箱：shouquan@stimes.cn。科学网、团队还在软硬件等多个层面进行了协同创新：在算法层面，
那么，相较GPU实现约23.5倍的折算能效提升。例如，忆阻器既可以存储信息，
“利用该技术，在医学影像、从而降低患者暴露在辐射下的时间；在AR/VR以及具身智能领域，较传统的图形处理器（GPU）实现了数十倍的能效提升。研究团队提出了一个核心思路——将“神经场”和“忆阻器存算”结合起来。低功耗地重建完整三维影像，进而认识物理世界。即使只看到物体的一部分，从而减少数据搬运，转载请联系授权。能耗过大和延迟等问题。能否用更紧凑、最困难的部分就是要让软件算法和物理硬件彼此相互适配。矩阵运算可以在存储单元内部完成，不能无限增加扫描次数；机器人和自动驾驶系统只能从有限视角观察周围环境；AR/VR应用设备则需要快速生成不同视角下的三维场景。
