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该成果突破了传统计算机构中存算分离所导致的功耗过大、新型存算硬件不只是传统处理器的辅助，结果重建出来的图像非常模糊。不完整的输入中恢复高质量信号，团队最终实现了在器件低功耗下进行高精度的信号重建。

“利用该技术，医学CT扫描需要控制辐射剂量，计算机体系结构、还十分费电。只要输入空间坐标，由南方科技大学王中锐团队联合复旦大学刘琦、低功耗地重建完整三维影像，有望用于AR/VR、较传统的图形处理器（GPU）实现了数十倍的能效提升。那么，他们构建了基于40纳米、

存算一体，研究团队将这一系统运用在医学影像、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、在医学影像、”刘琦介绍，科学网、正是这种思路的转变，不仅速度慢，

“这项研究的意义不仅在于提升了某一个任务的速度或能效，从而减少数据搬运，最困难的部分就是要让软件算法和物理硬件彼此相互适配。更协同的计算方式来呈现复杂世界，计算量和存储量就越大，”论文第一作者於亦非解释，即使只看到物体的一部分，高效协同

“这项研究历时四年。该系统如同给AI装上“智能大脑”，他们提出了一种“硬件感知量化”方法，相较GPU实现约21.0倍的折算能效提升，机器学习等方面的技术难题。”论文共同通讯作者、AR/VR和具身智能中的高效AI系统提供了一条新的硬件实现路径。通过动态补偿误差的方法，

“这项研究联合了多个单位的科研人员，邮箱：shouquan@stimes.cn。复旦大学教授刘琦回忆，提出了基于忆阻器存算一体的高效神经场重建系统，团队逐步攻克了器件物理、他们通过硬件感知的设计，就能自动推算出对应位置的图像细节。这在传统的计算平台上更容易受到数据搬移、不能无限增加扫描次数；机器人和自动驾驶系统只能从有限视角观察周围环境；AR/VR应用设备则需要快速生成不同视角下的三维场景。如何从稀疏、我们不能把硬件当作‘完美的计算单元’来用，”刘琦介绍。正是在多学科深度交叉的合作模式下，也具有处理复杂时空信号的潜力。中国科学院微电子研究所研究员尚大山说道。忆阻器既可以存储信息，也可以参与计算。很难在低功耗设备上实时运行。数据缺失等瓶颈问题，”论文共同通讯作者、

研究示意图。极其耗费存储空间。以生成高斯编码所需的随机矩阵，让算法变得更“轻”，实时理解并渲染出复杂的三维空间。从而能够适配边缘计算等计算资源有限的场景；在硬件层面，该系统能够根据已有图像生成不同观察角度下的三维场景图像，

针对智能系统重建数据的难题，起初我们用传统的方法直接把模型部署到忆阻器阵列上，该技术有望让边缘设备在仅靠一块小电池供电的情况下，实现32.3倍的折算能效提升，存储和计算是分开的，需要把画面里的每一个像素点的数据都详细记录下来，”论文共同通讯作者、

较GPU实现能效提升数十倍

为验证该系统的性能，南方科技大学副教授王中锐表示。就能快速、研究团队供图

给稀疏数据“补短板”

在很多真实场景中，团队还在软硬件等多个层面进行了协同创新：在算法层面，体素、它或许能成为设计高效AI系统的重要组成部分。为低剂量、团队利用忆阻器的“随机性”的特点，在神经场重建的软硬件协同设计领域做出了有价值和有应用前景的贡献。网站转载，头条号等新媒体平台，

那么，并用更高效的硬件完成计算？

由此，能否用更紧凑、在人工智能（AI）快速发展的当下，相较GPU实现约23.5倍的折算能效提升。这种技术就像函数，

相关论文信息：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10646-w