研究突破核心观点 - 北京大学团队在《自然·电子学》发表研究成果，实现了高精度可扩展模拟矩阵方程求解的全硬件电路设计方案 [1] - 该研究首次将模拟计算精度提升至数字计算同等水平，同时算力和能效提升百倍以上，解决了困扰模拟计算发展的低精度"世纪难题" [1] - 突破标志着高精度模拟计算实现从0到1的突破，为模拟计算芯片在信息时代的应用开启大门 [1] 技术原理与创新 - 第一项关键创新是采用阻变存储器（RRAM）技术，其电阻值可精确调控且断电后保持数据，兼具存储和计算功能，RRAM阵列能实现超高效的低能耗乘加运算，速度比数字芯片快几个数量级 [4] - 第二项创新是基于2019年奠基性发现，设计出能"一步求解矩阵方程"的模拟电路，将传统迭代算法压缩为瞬间完成的物理过程 [4] - 第三项创新是"位切片"技术，将24位精度数字拆解成多个3位片段分别存入不同RRAM阵列运算后叠加结果，实现了纯模拟版本的高精度计算 [5] 性能表现与优势 - 实测求解矩阵方程仅需几次迭代即达到24位精度（相当于手机GPU浮点计算精度） [7] - 针对128天线规模的6G通信信号检测，运算步骤从数百步成功降低至3步完成 [7] - 模拟计算电路求解100x100矩阵的时间与10x10矩阵相当，突破了数字芯片计算复杂度立方级增长的限制 [7] - RRAM阵列存储数据同时直接计算，消除了CPU与内存间数据搬运瓶颈，该过程在数字芯片中消耗了95%的能量 [7] 行业应用前景 - 在AI领域，该技术有望彻底改写游戏规则，突破大模型训练的"算力瓶颈"，未来或能让手机直接训练GPT-4级别模型，催生"自进化"智能终端 [7] - 在6G通信中，解决了"信号检测"关键痛点，处理256-QAM高阶调制信号时准确率与数字处理器完全相同，但能耗仅为百分之一 [8] - 潜在新应用场景包括气象预报中秒级完成流体力学方程求解、自动驾驶实时处理4D雷达点云以及量子计算的误差校正等超高速并行计算任务 [8]