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港理工最新研究成果！近传感器/内计算技术大幅提高运算效率( 二 )


然而 ， 近传感器计算体系和传感器内计算体系分别面临着传感单元和计算单元难集成、适用范围有限的技术难题 。
柴扬博士解释说：“近传感器计算体系的一大挑战便是集成传感单元和计算单元 。 尽管单片3D集成技术（monolithic 3D integration）提供了一种提高单元间密度、缩短单元间距离的方法 ， 但其工艺复杂 ， 且存在散热问题 。 ”
港理工最新研究成果！近传感器/内计算技术大幅提高运算效率文章插图
《近传感器和传感器内计算（Near-Sensor and In-Sensor Computing）》一文介绍的单片3D集成技术（monolithic 3D integration）
此外 ， 传感器内计算方法仅适用于特定场景 ， 而且该技术所需的创新材料和设备结构尚还处于开发初期 。
三、离实际应用尚有距离柴扬博士说：“近/传感器内计算是一个跨学科的研究领域 ， 涉及材料、设备、电路、体系结构、算法和集成技术 。 ”
在这篇论文中 ， 柴扬团队在提出概念之余 ， 还提出了传感单元和计算单元的集成方案 。 他们的研究成果可能会激发学界各领域进一步的研究 ， 以更先进的制造技术实现上述构想 。
尽管柴扬团队目前工作重心主要集中在视觉传感器上 ， 但是近传感器和传感器内计算方法也可以扩展到其他种类的传感器 ， 如检测声音、压力、污点、化学 ， 甚至生物信号的传感器 。
柴扬博士谈到未来的研究计划时说道：“我们希望将这套方法扩展到不同的应用场景 。 此外 ， 大多数现有研究仍停留在较小规模 ， 远远未达到实际应用的程度 。 在未来 ， 我们将增加设备数量、将其与外围电路连接 ， 从而构建一整套系统 ， 进一步探索如何扩大设计规模 。”
结语：边缘计算应对爆炸式增长的数据处理需求随着人工智能、物联网、5G等前沿技术的落地和发展 ， 接入网络的终端用户和机器越来越多 ， 整体数据呈爆炸式增长态势 。
面对海量数据的处理需求 ， 中心式的数据处理方式已经难以招架 ， 出现了延迟大、响应慢等问题 。
而边缘计算 ， 作为一项新兴计算技术 ， 也越来越多地出现在银行转账等时间性敏感度高的应用场景 。
通过在靠近物或数据源头的一侧进行数据处理 ， 边缘计算大大地提高了运算效率 ， 降低了能耗 。
柴扬博士团队的这项最新研究成果实质上便是物联网边缘计算的一种 。 随着越来越多的研究团队投入相关研究 ， 边缘计算未来将愈发成熟并逐渐扩展应用到更多场景 。
【港理工最新研究成果！近传感器/内计算技术大幅提高运算效率】来源：TechXplore
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