2025年5月29日，在同济大学举办的“智算未来——滚动优化专用计算芯片创新论坛”上，同济大学电子与信息工程学院与汽车能源学院智能汽车研究所的陈虹教授，正式发布了其团队自主研发的首代滚动优化专用计算芯片——Moving Horizon Unit（MHU）。

试想一下，将这颗芯片植入自动驾驶汽车、智能机器人或无人机后，这些设备将不再是仅按预设程序机械执行的机器，而是拥有了能“边走边看、边算边调”的智慧核心。面对复杂多变的外部环境，它能够持续感知预测、滚动求解优化、动态调整控制指令，实现实时计算、决策与执行的无缝闭环。

底层三大创新突破

首先，需要明确何为滚动优化。陈虹教授用生动的比喻解释道：这本质上是我们人类与生俱来的能力——我们从来不会一次性规划好全程路径，而是根据当前状态和外部反馈，持续调整自身行为与路线，逐步逼近目标。自动驾驶汽车、智能机器人、无人机等具身智能设备，在复杂多变的环境中，必须持续感知周围、动态规划路径、实时做出决策。这种连续动态且强实时的计算需求，正是通用芯片所难以满足的短板。

团队所做的，正是将人类“看一步、想几步，走一步、再调整”的滚动优化机制，转化为机器可计算的专用芯片硬件。这使得汽车能够自主驾驶，机器人能够自主决策，真正实现智能控制，而非依赖预先写死的固定程序。

针对具身智能时代对“强实时、深预测、低功耗”计算能力的需求，基于团队近30年来在“算法硬件化”方面的技术积淀，这套拥有完全自主知识产权的滚动优化专用计算架构，在底层实现了三项关键突破：

第一，“算得准”——将对物理世界的预测和优化能力直接植入硬件底层，使装备能够动态规划未来轨迹；第二，“学得快”——创新性地将AI算法与现实物理规律深度融合，大幅降低对海量训练数据的依赖；第三，“守底线”——在计算底层直接嵌入硬性约束条件，为自主无人系统构筑可靠的安全防护屏障。

从滚动优化理论到计算架构设计，再到算法在嵌入式高算力平台上的部署，团队持续攻克行业日益增长的应用需求。在上海市人工智能重大专项和智能科学与技术高峰学科的支持下，他们将30年的研究成果浓缩为一枚芯片，实现了算法硬件化，并配套开发了车载控制器，顺利完成了实车搭载测试。

多领域落地应用前景广阔

值得一提的是，这颗芯片的技术路径颇具独特性。其滚动优化计算核心模块同时具备“专用化定制”与“通用化嵌入”的双重优势：既能够针对不同应用场景深度定制算法，又能以通用模块形式跨平台嵌入各类芯片系统，实现从专用计算到通用集成的底层赋能。“我们成功走通了这条创新路径，功能性验证结果符合预期，后续将持续迭代升级、优化性能。”陈虹教授表示。

在专家点评环节，国际自动控制联合会前主席、德国斯图加特大学教授Frank Allgöwer指出，滚动优化机制虽具有显著优势，但长期面临“计算需求极高、实现复杂度极高”两大挑战。而该芯片大幅降低了计算负担，简化了工程实现，有望应用于过去难以落地的系统和场景中。

我国预测控制领域资深专家、上海交通大学席裕庚教授评价道，陈虹教授团队紧密对接企业与行业需求，历经20年持续攻关，成功推出这颗滚动优化专用计算芯片，实现了实时预测与实时优化，适用范围极为广泛，相信将赋能汽车及更多行业的控制装备。

目前，第一代滚动优化专用计算芯片已通过智能车辆控制场景的实车验证，充分证明了其技术可行性。下一步方向十分明确：持续推进芯片迭代升级，深化与产业界的联合研发合作，加快在智能制造、工业控制、新能源、机器人等领域的应用落地。凭借强实时、高算力、小数据量的独特技术优势，该芯片有望赋能更多自主装备实现动态预测、博弈决策与规划控制等核心任务，为智能交通和高端智能装备产业的高质量发展提供强劲的底层驱动力。

原标题：《同济发布首款滚动优化芯片，自动驾驶迎来“边走边算”新大脑》

栏目主编：徐瑞哲