【标准】我国唯一CPO技术标准发布,Chiplet的衍生标准;我国科学打造出有弹性的铁电材料;成都新政加快AI大模型创新应用

作者: 爱集微
2023-08-07 {{format_view(15251)}}
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【标准】我国唯一CPO技术标准发布,Chiplet的衍生标准;我国科学打造出有弹性的铁电材料;成都新政加快AI大模型创新应用

1.我国唯一CPO技术标准发布,Chiplet标准的衍生标准

2.可穿戴!我国科学家率先打造出有弹性的铁电材料

3.20条措施!成都新政加快大模型创新应用推进AI产业高质量发展


1.我国唯一CPO技术标准发布,Chiplet标准的衍生标准


7月28日,中国电子工业标准化技术协发布了《半导体集成电路 光互连接口技术要求》等九项团体标准。



8月1日,首个由中国企业和专家主导制订的CPO技术标准《半导体集成电路  光互连技术接口要求》(T/CESA 1266-2023)正式发布实施。

计算机互连技术联盟消息显示,该标准是我国目前唯一的CPO技术标准,同时也是之前CCITA制订的Chiplet标准的衍生标准,对中国集成电路行业突破摩尔定律,布局技术自主的硅光芯片战略,实现对数据中心、云计算以及人工智能大模型带来的爆发性算力需求的有效应对,具有里程碑意义。该CPO标准界定了交换机和服务器中所使用的共封装收发器系统架构,规定了与共封装光收发器相关的交换机与服务器网络接口卡的总体布局、光学特性、电学特性、数字管理接口、机械结构等技术要求。

据悉,中国计算机互连技术联盟与中国电子标准技术研究院合作,于2021年6月共同完成了CPO标准的立项,在长达两年的时间内,组织我国123名专家,52家企业,在线上进行了31次研讨,线下3次会议,进行了同步和交流,最终完成标准草案,展开面向社会各界的意见征求,并于2023年6月顺利通过了中国电子标准化技术协会的技术审定会,经过报批程序,标准正式发布。


2.可穿戴!我国科学家率先打造出有弹性的铁电材料

来源:央视新闻

近日,中国科学院宁波材料技术与工程研究所的研究团队研发出了兼具弹性回复与铁电性的新型高分子铁电材料,有效解决了传统铁电材料在可穿戴领域难以在大形变下保持稳定性能的难题,填补了弹性铁电材料领域的空白。该成果于8月4日在国际顶尖学术期刊《科学》上发表。



铁电材料是一种绝缘性功能材料,表面自带电荷,且有记忆功能。在外加电场的作用下,电荷可以重新排列,即使电场不再作用,排列后的电荷也会保持原状。因此,该材料广泛应用于计算机存储器、高精度电机、超敏感传感器和声呐设备等电子产品中,也是我们日常使用的手机、平板电脑等电子设备中必不可少的材料之一。然而,铁电材料的铁电性来源——结晶部分几乎不具备弹性,拉伸率一般低于5%且没有回弹能力,铁电性和弹性对于铁电材料而言很难兼顾,制约了其可穿戴性。



该成果的负责人,中国科学院宁波材料所研究员胡本林介绍,这一研究成果最大的特点就是在高频大应变下,比如人体运动的时候,要求可穿戴材料具有弹性回复能力,而传统的材料,如无机铁电材料完全无法拉伸,而一些铁电材料虽然能够拉伸,但却无法实现弹性回复。



研究团队创新性地提出了“弹性铁电”概念,通过对材料结构的精准设计和控制,实现了铁电材料铁电性与弹性的平衡,制备出了在高频大应变下仍然具有良好铁电响应的弹性材料,这种材料的拉伸率高达125%,也就是说把它拉伸到原来长度的2倍后,不但能保持原有的铁电性,而且还能在外力撤除后迅速恢复原状。大大提高了可靠性和使用寿命,拓展了使用范围。



制备弹性铁电材料的方法被团队称之为“微交联法”。传统的铁电材料主要为线性结构,排列规整的部分形成结晶区提供铁电性,而剩余的分子链相互缠绕在一起。由于线性的分子链间没有共价连接,一旦施加外力,这种相互缠绕就会解开,进而导致结晶区被破坏,影响其铁电性。研究团队采用“微交联法”,用微量的柔软链状聚合物,让铁电晶体周边非晶的缠绕部分交联起来,相互交织形成具有弹性的渔网状结构。这种渔网状结构松散地将铁电晶体连接在一起,在外力作用时,可以产生可逆的形变来吸收外力,避免外力对结晶部分的破坏,进而使材料在一定拉伸范围内依旧能够保持稳定的铁电性。而在外力撤销时,这种弹性的渔网状结构能够回复至初始状态。此外,通过精确控制交联剂的用量,可以确保铁电晶体能够均匀地分布在交联网络中,使材料在交联后也能保持较好的铁电响应。



微交联法为铁电材料插上了一双弹性化的翅膀,用弹性铁电材料做成的传感器将更加随和,具有更高的测量精度、更好的穿戴舒适性,将为智慧医疗、智能可穿戴等领域创造更广阔的想象空间,试想一位脑卒中患者如果能够穿上这样一件带有柔性传感器的柔软、可清洗的衣服,随时随地方便地监控心率、呼吸等健康信息,是不是很令人期待?有了弹性铁电材料,我们的手机就离柔软贴身可任意弯折又近了一步,不仅随身携带会更加方便,甚至可以集成在衣物或者手套之上,是不是很酷呢?

3.20条措施!成都新政加快大模型创新应用推进AI产业高质量发展



8月4日,成都市经济和信息化局、成都市新经济发展委员会印发《成都市加快大模型创新应用推进人工智能产业高质量发展的若干措施》,提出强化智能算力供给、提升创新策源能力、提升产业发展能级、构建全域场景体系、加强生态要素聚集五大方向,共20条具体措施。

以下是该政策的部分内容:

强化智能算力供给

推动算力基础设施建设。引导国家超算成都中心、成都智算中心合理扩容,布局多种计算单元集成、混合精度的通用智能算力,配置成熟易用的人工智能全栈运行环境,加快建成国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。引导现有以存储备份服务为主的数据中心向以智能计算服务为主的先进数据中心转型,推动数据中心转型升级。积极参与国家超算互联网、中国算力网等算力网络建设,配合省级部门做好全省一体化算力调度中心建设,为人工智能产业发展提供高效公共算力服务。

推进算力产业自主可控。围绕“算力”“存力”“运力”等关键领域,大力发展芯片、服务器整机、液冷设备等高端硬件,聚力推动存储芯片产业发展,打造具有全球影响力的“存储谷”,支持鲲鹏、昇腾、海光等自主可控芯片部署应用,提高自主研发算力设备比例。加快操作系统、数据库等基础软件研发和本地规模化应用,促进应用软件与国产芯片协同发展。瞄准国产自主可控生态建设,加大与华为等链主企业合作力度,推进共育算力产业主体、共建算力生态孵化平台,打造算力“国产化建设试验地”。

提升创新策源能力

推动核心技术突破。支持企业与科研机构开展数据与知识深度联合学习、大规模认知与推理、可控内容生成等关键算法研发,着力推动大模型相关技术创新,重点研发和迭代CV大模型、NLP大模型、多模态大模型等领域大模型,以及医疗、金融、商务、交通等行业大模型。推动类脑芯片与系统、脑控设备、智能假体等研发和产业化,加快环境感知、AI芯片、运动控制、操作系统等人形机器人核心技术模块布局。

构建开发工具体系。加强自主开源框架研发攻关,支持相关企业和科研机构研制与改进引擎框架工具体系,提升深度学习框架在大模型训练和多端多平台推理部署等方面的核心能力。研发多类型模型开发、训练、压缩、推理全流程工具,深化已有人工智能框架与平台应用,强化人工智能框架软件和芯片及硬件相互适配、性能优化和应用推广。

布局重点创新平台。依托在蓉高校和龙头企业,聚焦语音识别、计算机视觉、智能网联、机器人、智能终端等优势领域,力争布局建设一批省级以上重点实验室、工程技术研究中心和企业技术中心,积极推进国家级人工智能创新平台落地。培育公共技术服务平台,充分发挥高校、科研机构的溢出效应,构建一批各具特色的算法检测、验证、对接交易等公共技术服务平台。

提升产业发展能级

打造大模型技术产业生态。支持头部企业在蓉组建全栈大模型训练与研发创新生态圈,联合中小企业搭建基于国产软硬件的人工智能训练和服务基础设施,提升数据管理经验、算力基础设施工程化运营能力、底层系统优化能力、算法设计能力、业务场景落地能力,打造自主可控的人工智能技术体系和产业生态。鼓励研发全栈国产化人工智能软硬件产品,遴选符合条件产品纳入软件首版次、重大技术装备首台(套)目录,逐步形成自主可控的人工智能技术体系和产业生态。

建设人工智能产业集聚区。规划建设产业地标,发挥各区(市)县特色优势和资源禀赋,选择条件成熟的区域打造人工智能产业集聚区,认定一批人工智能产业领域的市级产业地标。完善园区配套服务体系,鼓励人工智能产业集聚区建立综合服务平台,提供研发设计、数据训练、算力共享、概念验证、中试应用、科技金融等综合创新服务。

推动企业主体发展壮大。推进链主企业项目引育,积极争取其硬件制造、软件研发、开源大模型、生态创新中心、场景应用等在蓉落地。推动本土企业发展壮大,完善企业梯度培育和专精特新“小巨人”企业培育政策措施,帮助企业积累业务场景落地经验和海量多源数据,重点提升本土企业大模型商业化落地能力。鼓励市内大模型厂商主动拥抱开源体系,建设大模型算法及工具开源开放平台。

加强生态要素聚集

推进高端人才引育。支持高校、企业、科研机构围绕大模型开发应用、类脑智能、具身智能等领域开展人才培养。加大人工智能高端人才引进力度,通过实施软件产业“蓉贝”计划,加大国际顶尖科学家和高水平创新团队引进力度,探索通过关键核心技术攻关“揭榜挂帅”、重大场景应用技术咨询等方式,提供具有国际竞争力的事业发展机会。

加强金融支撑保障。发挥政府投资引导基金作用,用好新经济天使投资基金和产业投资基金,加大市级平台基金对人工智能产业项目投资力度,着力构建政府引导、社会参与、多元支撑、多段接力的新型投融资环境。鼓励人工智能企业在境内外多层次资本市场开展股权融资,支持风投、创投机构加强对人工智能初创企业的投资并购。


封装 Chiplet

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