今日导读 ·北京大学科研团队研发出一种新型模拟计算芯片。 ·字节跳动Seed团队近日宣布推出3D生成大模型Seed 3D1.0。 ·多家险资机构权益投资相关负责人表示，建议首选科技方向，尤其是港股科技。 上证精选 ·近日，北京大学科研团队传来突破性进展：他们研发出一种新型模拟计算芯片，以更贴近人类直觉的 计算方式，显著提升了计算效率并大幅降低能耗，给人工智能等应用的进一步发展带来了新的想象空 间。今年10月，北京大学人工智能研究院孙仲团队联合集成电路学院，成功研制出基于阻变存储器的高 精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次将模拟计算的精度提升至24位定点精度。这一成果为"模拟计 算"——这一由来已久但鲜为人知的概念，带来了振奋人心的新突破，为应对人工智能等领域的算力与 能耗挑战提供了新路径。 ·国家邮政局数据显示，9月份，邮政行业业务收入（不包括邮政储蓄银行直接营业收入）完成1525.7亿 元，同比增长6.8%。 ·国际电信联盟向各成员国发布通函，确认2027年世界无线电通信大会（WRC-27）等系列会议将在中国 上海举办。 ·在荣耀开发者大会上，"荣耀远航计划"全面升级，设立20亿元的激励资源，提升智能体和Ma ...

技术突破核心观点 - 中国科学家在计算架构上取得重大突破，成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片 [1] - 该技术首次将模拟计算精度提升至24位定点精度，计算吞吐量与能效远超现有顶级GPU，幅度可达百倍至千倍 [1] - 该技术有望打破数字计算的长期垄断，为算力提升探索出极具潜力的路径，开启算力无处不在且绿色高效的新时代 [1] 技术原理与优势 - 当前主流CPU和GPU均为采用冯诺依曼结构的数字芯片，其特点是将计算和存储功能分开 [1] - 基于阻变存储器的模拟计算优势在于取消了“将数据转化为二进制数字流”的过程，同时不必进行“过程性数据存储” [1] - 新技术将数据计算过程与数据存储合而为一，实现了算力解放 [1] 市场相关公司 - A股相关概念股包括圣邦股份、长电科技等 [2]

核心技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现精度可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 该芯片在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器（GPU）提升百倍至千倍 [1] - 团队特色在于专注于更具挑战性的矩阵方程求解（AI二阶训练的核心），而非主流的矩阵乘法（AI推理的核心） [7] 技术原理与优势 - 模拟计算无需将数据转化为二进制数字流，可直接用连续的物理量（如电压、电流）来类比数学上的数字，取消了“过程性数据存储”，实现计算与存储合而为一的“存算一体” [4][5][7] - 模拟计算凭借物理规律直接运算，具有低功耗、低延迟、高能效、高并行的天然优势 [7] - 在实验上成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆，矩阵方程求解经过10次迭代后，相对误差可低至10⁻⁷量级 [9] 性能表现 - 在求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能 [9] - 当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，传统GPU需一天完成的计算，该芯片一分钟即可完成 [9] 行业定位与应用前景 - 模拟计算在未来AI领域的定位是强大的补充，最有可能快速落地的场景是计算智能领域，如机器人和人工智能模型的训练 [11] - 未来计算架构将是互补共存：CPU作为通用“总指挥”，GPU专注于加速矩阵乘法计算，而模拟计算芯片旨在更高效地处理AI等领域最耗能的矩阵逆运算 [11]

核心技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现精度可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 该芯片的核心创新在于解决了模拟计算“算不准”的痛点 [4] - 团队专注于更具挑战性的矩阵方程求解，这是AI二阶训练的核心，而非仅集中于矩阵乘法 [6] 性能优势 - 在求解大规模MIMO信号检测等问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器提升百倍至千倍 [1] - 当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，传统GPU需一天完成的工作，该芯片一分钟即可搞定 [8] - 模拟计算具有低功耗、低延迟、高能效、高并行的天然优势 [6] - 实验成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆，矩阵方程求解经过10次迭代后相对误差低至10⁻⁷量级 [8] 技术原理与架构 - 模拟计算无需将数据转化为二进制数字流，是一种“类比计算”，直接用连续的物理量来类比数学数字 [4] - 基于阻变存储器的模拟计算取消了过程性数据存储，将数据计算过程与数据存储合而为一，实现算力解放 [6] - 该技术路径不同于采用冯诺依曼结构的当前主流CPU和GPU [6] 行业定位与应用前景 - 模拟计算在未来AI领域的定位是强大的补充，最有可能快速落地的场景是计算智能领域，如机器人和人工智能模型的训练 [10] - 该芯片旨在更高效地处理AI等领域最耗能的矩阵逆运算，是对现有算力体系的有力补充 [10] - 未来将与CPU、GPU互补共存，CPU作为通用总指挥，GPU专注于加速矩阵乘法 [10]

技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现精度可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 该芯片在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器提升百倍至千倍 [1] - 团队成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆，矩阵方程求解经过10次迭代后相对误差可低至10量级 [8] 性能优势 - 在求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能 [8] - 当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上，传统GPU需一天完成的任务该芯片一分钟即可完成 [8] - 模拟计算凭借物理规律直接运算，具有低功耗、低延迟、高能效、高并行的天然优势 [6] 技术原理 - 模拟计算无需将数据转化为二进制数字流，可直接用连续的物理量来类比数学上的数字 [4] - 基于阻变存储器的模拟计算取消了过程性数据存储，将数据计算过程与数据存储合而为一 [5] - 该技术专注于更具挑战性的矩阵方程求解，即AI二阶训练的核心，其矩阵求逆操作要求计算精度极高，时间复杂度达立方级 [6] 行业定位与应用前景 - 模拟计算在未来AI领域的定位是强大的补充，最有可能快速落地的场景是计算智能领域，如机器人和人工智能模型的训练 [9] - 该模拟计算芯片旨在更高效地处理AI等领域最耗能的矩阵逆运算，是对现有算力体系的有力补充 [9] - CPU作为通用总指挥因其成熟与经济性难以被淘汰，GPU专注于加速矩阵乘法计算，模拟计算芯片将与之互补共存 [9]

技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片 [1] - 首次实现了在精度上可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 将模拟计算的精度提升至24位定点精度 [1] 性能表现 - 在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器提升百倍至千倍 [1] - 在求解32×32矩阵求逆问题时，其算力已超越高端GPU的单核性能 [2] - 当问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上 [2] - 相同精度下能效比传统数字处理器提升超100倍 [2] 技术细节 - 实验上成功实现16×16矩阵的24比特定点数精度求逆 [2] - 矩阵方程求解经过10次迭代后，相对误差可低至10⁻⁷量级 [2]

核心技术突破 - 成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现精度可与数字计算媲美的模拟计算系统 [1] - 通过新型信息器件、原创电路和经典算法的协同设计，构建高精度、可拓展的全模拟矩阵方程求解器，将模拟计算精度提升至24位定点精度 [1] - 开发基于全模拟矩阵运算的高精度矩阵方程求解方案，结合模拟低精度矩阵求逆和模拟高精度矩阵－向量乘法运算，实现迭代细化 [2] 性能与能效表现 - 在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器提升百倍至千倍 [1] - 求解32×32矩阵求逆问题时，算力已超越高端GPU的单核性能；问题规模扩大至128×128时，计算吞吐量达到顶级数字处理器的1000倍以上 [2] - 在相同精度下能效比传统数字处理器提升超100倍，为高能效计算中心提供关键技术支撑 [2] 应用场景与潜力 - 芯片在求解通信基站信号处理、AI大模型训练参数优化等复杂矩阵方程方面具有先天优势，延时低、功耗低 [1] - 应用于大规模MIMO信号检测，仅用3次迭代恢复的图像与原始图像高度一致，误码率和32位数字计算效果相当，凸显实时信号处理潜力 [2] - 突破性技术应用前景广阔，可赋能多元计算场景，有望重塑算力格局，打破数字计算的长期垄断 [3]

一场芯片领域的"闪电战"正悄然打响，中国科学家攻克模拟计算世纪难题，算力提升高达千 倍，全球科技格局或将彻底洗牌。 一枚芯片正悄然搅动全球科技棋局，中国团队攻克模拟计算长期无法跨越的精度鸿沟，将现有算力提升 三个数量级，半导体行业或迎来新一轮洗牌。 Nature Electronics 截图 01 精度破壁：模拟计算迎来分水岭 北大微纳电子学研究中心传来突破性进展：新型模拟矩阵芯片突破传统精度极限，在保持超低功耗的同 时，将运算精度提升至前所未有的高度。 03 创新引擎：专利转化硕果累累 这项技术的独特之处在于采用了多态阻变存储单元阵列，通过创新的校准机制，成功解决了模拟计算在 复杂运算中的累积误差难题。 实际测试数据显示，在通信信号处理与神经网络推理等场景中，该芯片的能效比显著优于现有高端 GPU，为边缘计算设备带来新的可能性。 行业专家指出，这标志着模拟计算重新回归主流视野，有望在人工智能物联网领域开辟全新赛道。 模拟矩阵计算电路求解矩阵方程 02 工程巅峰：中国智造闪耀世界 最新揭晓的全球十大工程成就中，三项来自中国的技术创新跻身榜单，覆盖人工智能、重大装备与生态 工程三大领域。 值得关注的是，国产开源 ...

银行业不良资产处置 - 四季度以来多家银行密集启动不良资产处置工作，金融机构不良贷款转让挂牌量明显增多 [1] - 渤海银行、广州农商行两家港股上市银行率先开启"百亿元级减负"行动 [1] - 涉及不良资产以个人消费贷款、经营性贷款以及信用卡透支为主 [1] 可转债市场动态 - 近期可转债发行预案激增，9月以来共有22家公司预案获股东大会通过，超出预期 [1] - 规模高达80亿元的特变电工可转债预案快速获得受理，向市场传递积极信号 [1] - 待发预案中，科创板相关上市公司普遍身处热门赛道，受投资者关注 [1] 港股IPO与投行业务 - 今年以来港股IPO融资额同比增逾2倍，市场火爆导致投行产能紧张 [2] - 高盛、摩根大通等国际投行重启或加快亚太区人才招聘计划 [2] - 主权基金、国际长线资金对港股IPO的兴趣创近4年来新高 [2] 全球智能手机市场 - 第三季度全球智能手机出货量增长2.6%至3.227亿部 [2] - 三星以6140万部出货量保持全球第一，苹果出货量增长近3%至5860万部 [2] - 消费者对高端和支持人工智能设备的需求强劲，推动市场增长 [2] 科技产业投资与创新 - 苹果供应商联合启动总规模十亿元人民币的中国可再生能源基础设施基金，计划到2030年新增100万兆瓦时清洁电力 [3] - 北京大学团队研制出高精度可扩展模拟矩阵计算芯片，计算吞吐量与能效较顶级GPU提升百倍至千倍 [3][4] - 阿里云宣布下调部分云服务器ECS产品价格，涉及法兰克福、东京、迪拜等地 [4] 企业合作与项目进展 - 中国化学签订埃及磷肥项目总承包合同，项目位于艾因苏赫纳，建设内容包括3100吨/日硫酸装置等 [4] - 浙江娃哈哈饮用水有限公司已重新拿回桶装水销售权 [5] 金融市场与商品表现 - 美股三大指数集体收涨，道指涨1.29%，纳指涨2.21%，标普500指数涨1.56% [7] - 黄金史上首次涨破4100美元，期金盘中涨超3%；白银突破50美元关口，期银盘中涨超7% [8] - 比特币盘中涨近2%重上11.6万美元，美油盘中涨超2%告别五个月低位 [8] 医药与商业政策 - 美团买药上线"副作用全额退"功能，针对GLP-1药物及抗失眠药物，用户21天内可凭病历申请全额退款 [5] - 新修订《反不正当竞争法》实施，明确规定平台经营者不得强制或变相强制平台内经营者以低于成本价格销售 [5]

这不仅实现了高精度模拟计算从0到1的突破，彻底扣开了模拟计算芯片在信息时代应用的大门，也凸 显了中国团队在新型计算芯片研究领域的引领能力。 孙仲表示，"这项工作的最大价值在于它用事实证明了，模拟计算能以极高效率和精度解决现代科学 和工程中的核心计算问题。可以说，我们为算力提升探索出一条极具潜力的路径，有望打破数字计算 的长期垄断，开启一个算力无处不在且绿色高效的新时代。" 公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 来源：内容来自光明日报。 北京时间10月13日晚，北京大学研究团队实现高精度可扩展模拟矩阵方程求解的研究结果发表在《自 然·电子学》（Nature Electronics）。该项研究由北京大学人工智能研究院孙仲团队主导，并联合集 成电路学院研究团队完成。 论文题目为《Precise and scalable analog matrix equation solving using resistive random-access memory chips》（《基于阻变存储器芯片的高精度、可扩展模拟矩阵方程求解》），开创性的提出 了全硬件实现的高精度、可扩展的模拟矩阵方程求解电路设计方案。首次将模 ...