舞狮采青仪式。右至左为：潘振泉、陈扬文、 麦鹏、徐福群、黄仕初、陈姿、费城市长代表 Donna Jackson、伍焕鹏、李志强、黎柏雄、白 杰熊、伍锐贤、张善星、张德瑞、王唐德。
2月26日科技日报讯 25日，记者 从南京大学获悉，该校类脑智能科技研 究中心缪峰教授团队提出并验证了一种 全新的“端云融合”智能计算范式，该 范式将无线通信融入神经网络，显着降 低了无线通信模块的功耗，并保持高精 度推理能力，为超大规模端侧设备的智 能互联提供了新的理论视角与工程路 径。相关研究成果于2月25日发表于国 际学术期刊《自然·电子学》。
长期以来，具身机器人等大量端 侧设备由于算力有限，需要与云端设备 进行协同智能计算。但将海量数据传输 到云端处理却又能耗过高、代价过大， 导致边缘智能难以大规模落地应用。
“在万物智联时代，构建端云无 线协同的网络，迫切需要发展一种新的 协同范式，来突破传统数据无损传输所 导致的通信能耗。”缪峰表示，这种范 式需要以更低的发射功率、更高的计算 能效，支撑超大规模终端的智能互联。
针对这 需求，研究团队采用自 主研制的模拟存内计算芯片，构建了神 经网络推理系统与无线通信系统，并将 其分别用于端侧神经网络模型的推理计 算与计算结果的无线传输。
“模拟存内计算技术具有高度并 行计算的特点，可实现神经网络推理和 通信信号处理过程中高复杂度的矩阵运 算。”论文共同通讯作者、南京大学助 理教授王聪解释说。
在训练方法层面，研究团队提出 了通信感知训练的“算法—硬件”协同 优化思路，大幅降低了无线通信的能耗 与硬件成本，提升了系统的鲁棒性。
“通过将‘无线通信’也纳入神 经网络优化训练中，系统会在保证推理 任务精度的前提下，主动学会‘该花多 少能量去传输数据’，这样可以让端云 融合计算系统在多种无线通信环境和调 制方式下，以较低的能耗代价完成高精 度的推理任务。”论文共同通讯作者、 南京大学教授梁世军介绍。
“这对于移动场景下所处无线环 境 复 杂 多 变 的 智 能 终 端 设 备 尤 为 重 要。”缪峰表示，此项研究突破了传统 端云协同计算系统的设计定式，提出了 “以任务为中心、端到端协同优化”的 智能计算新范式，为超大规模终端设备 进行高效智能计算提供了一种新路径。
3月 2日 科 技 日 报 讯 只 利 用 阳 光、盐水和热量就能为大量可穿戴设 备或物联网供电？这听起来像对未来 能源的幻想，但瑞士洛桑联邦理工学 院的科学家正将其变为现实。他们巧 妙设计了 种三层硅纳米“环境发电 机”，利用环境中的光、热和盐水蒸 发的“三重奏”，实现了持续稳定的 电能生产。相关研究被视为水伏发电 领域的重要进展，已发表在最新 期 《自然·通讯》上。
传统上，利用水伏效应发电多依 赖于蒸发过程本身。但该团队发现， 当光与热共同作用于其特殊结构时， 能量收集效率可提升至原来的5倍。 器件的表面布满微小的六边形纳米 柱，柱间形成极细的通道。盐水在通 道中蒸发时，热量驱动离子定向移 动，形成电荷分离；同时，光照激发 硅内部的电子，而热量又增强了材料 表面的电荷。这些效应在液固界面协 同作用，形成推动电子流动的天然电 场。
光与热的不平衡通常被视为干 扰，但团队找到了驾驭的方法。“我 们并没有对抗光与热的影响，而是学 会了引导它们。”研究团队成员对此 解释道。这种协同机制使系统在产生 约1伏电压和每平方米0.25瓦功率密度 的同时，还具备了突出的稳定性。器 件表面的氧化层保护纳米结构，使其 即使长期处于光照、高温和盐水中也 不易降解。
通过将蒸发、离子传输与电荷收 集功能分层设计，团队能够精细调节 每个环节。目前，他们正通过建模和 模拟实验优化结构参数，探索不同盐 浓度与光照条件下的性能表现。
这项进展为各类自供电设备铺就 了道路。在户外监测、可穿戴设备或 物联网终端等场景中，只要有水源、 阳光和温差，这样的纳米器件就能化 身持续工作的“环境发电机”，悄然 将自然界的细微能量转化为电力，推 动可持续技术的未来。
