信息存储系统教育部重点实验室邀请了五位在人工智能、高性能计算以及边缘计算等领域的卓越学者，于2024年11月17日在华中科技大学学术交流服务中心八号楼二楼多功能厅举办了主题为“智能时代前沿学术交流会”的学术交流活动。

会议邀请了中国科学院自动化所徐常胜研究员、中科院微电子研究所窦春萌研究员、中科院计算所韩银和研究员、浙江大学求是唐华锦教授、复旦大学微电子学院副院长周鹏教授。会议由华中科技大学副校长、计算机科学与技术学院院长、信息存储系统教育部重点实验室主任冯丹教授主持。

中国科学院自动化所徐常胜研究员首先分享了主题为“视频理解中的关系学习研究”的报告。视频理解是一个融合视频底层特征信息和高层语义信息的过程，视频数据中纷繁复杂的关系信息，为视频的智能理解带来了巨大的挑战。徐常胜研究员在报告中介绍了视频中的三种关系结构信息，包括物体表观中的结构化关系、物体-语义关系以及视频语义-用户兴趣之间的关系，并阐释了如何设计有效的关系学习方法来进行视频理解。

中科院微电子研究所窦春萌研究员分享了主题为“向边缘智能计算的新型非易失存算一体宏电路设计”的报告。基于新型存储器的非易失存算一体（nvCIM）技术望满足AI边缘设备对于计算能效不断快速提升的需求。窦春萌研究员在报告中深入分析了nvCIM技术中的挑战，包括基础器件的非理想因素、周边电路带来的巨大开销以及算法多样性与映射问题，并探讨了器件-电路-算法协同设计的方法。窦春萌研究员最后介绍了面向高能效片上推理的新型非易失存算一体芯片以及支持片上学习的非易失与易失融合存算一体芯片。

中科院计算所韩银和研究员分享了主题为“芯粒集成”的报告。芯粒集成芯片摆脱了传统集成电路单纯对工艺提升和新器件的依赖，通过基于基板的多芯粒集成突破单芯片光刻面积极限，其模块化设计与制造，降低了芯片设计复杂度。韩银和研究员指出，芯粒集成是下一个十年芯片算力增长的主要动力，并深入分析了体系结构层面带来的算力提升机遇和主要技术难题、挑战，最后介绍了中科院计算所在64个芯粒集成的之江大芯片方面的工作进展。

浙江大学唐华锦教授分享了主题为“面向边缘智能计算的新型非易失存算一体宏电路设计”的报告。模拟生物智能神经形态计算将为实现类脑的高能效与智能计算理论与方法建立重要的理论和方法基础。唐华锦教授从介绍神经形态计算出发，结合神经科学关于神经可塑性和大脑的感认知决策等重要进展，介绍神经系统的重要信息处理机制和计算架构，以及基于神经环路结构和神经脉冲计算机理实现的模型和算法。最后，唐华锦教授分享了脉冲信息表达的脉冲神经网络模型和学习算法、平台、模拟神经系统的认知机器人等研究进展。

复旦大学微电子学院副院长周鹏教授在学术交流会上带来了题为“基于化学气相沉积的大尺寸高质量二维半导体薄膜合成”的精彩报告。二维半导体材料（如过渡金属二硫化物）为硅以外的新型半导体材料探索提供了重要机遇，但从实验室向晶圆厂过渡的过程中，稳定性和可重复性仍是主要挑战。周鹏教授详细介绍了研究团队的最新突破，他们创新性地采用改进的化学气相沉积方法，通过在衬底上预沉积无定形Al₂O₃并受控释放前驱体，实现了大至12英寸单层MoS₂薄膜的均匀合成。这一方法不仅大幅提高了材料的质量，还降低了制造成本。团队进一步通过晶体管、闪存阵列及“多合一”集成器件的成功制造，验证了薄膜在集成电路领域的广阔应用潜力，为二维半导体材料的工业化发展奠定了基础。

五位专家教授带来了内容详实、视角独特的精彩报告，为师生们呈现了存储系统与智能领域的最新研究成果和方法。会议氛围热烈友好，参会同学积极提问、深入探讨，专家教授细心解答，为学术交流注入了活力。会场休息期间，冯丹教授向与会专家和师生介绍了实验室的最新研究成果——基于忆阻的存算一体化技术，展示了前沿探索的创新进展。会后，实验室教师与来访专家学者在报告厅合影留念，为此次高水平学术交流画上圆满句号。