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智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

景点排名 2025年11月04日 06:14 0 admin

2025年1月，德克萨斯大学达拉斯分校发布的一项研究，给智能设备领域带来了新变化。

该校团队研发的神经形态计算原型，有望改变移动终端对云端服务器的依赖模式，让设备具备自主学习能力。

智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

当前人工智能应用普遍存在数据传输相关的问题，而这款新芯片在功耗控制和使用灵活性上有明显优势，能实现终端侧的智能计算。

从行业层面看，它对缓解数据中心能耗压力也有潜在作用，国际能源署相关数据已显示出传统模式下的能源消耗趋势，这项新技术的普及可能带来针对性改变。​

终端要变聪明​

2025年1月，德克萨斯大学达拉斯分校的一项研究让智能设备迎来新可能，该校团队开发的神经形态计算原型。

能让智能手机、智能手表这类移动终端摆脱云端服务器，自己就能学东西，现在的人工智能应用都有个通病，得把数据传到云端处理完再发回来。​

智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

这不仅慢，还容易泄露隐私，没网的时候更是没法用，但这种新芯片完全不一样，它功耗特别低，能直接装在终端里，实现所谓的“边缘智能计算”。​

更厉害的是它能持续学习，传统的人工智能模型训练完就定死了，没法跟着用户习惯变，但神经形态芯片能在使用中不断调整，给每个人量身定制智能服务。​

从产业角度看，这东西意义重大，国际能源署的数据显示，全球数据中心能耗已占总用电量的约1%，还在不断上升，这种新技术普及后，能大大缓解能源压力。​

磁隧道结​

这项突破的核心，是德克萨斯大学达拉斯分校电气与计算机工程副教授约瑟夫・弗里德曼团队对磁隧道结技术的巧用。​

这是种纳米级的电子器件，由两层磁性材料和中间的绝缘层组成，当两层磁性材料磁化方向一致时，电子更容易穿过去，方向相反时，阻力就变大。​

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研究人员就利用这个特性模拟大脑突触，通过特殊电路，磁隧道结能根据输入信号的强弱和频率，自己调整电导率，就像生物突触那样学习。​

而且它存数据特别稳，能可靠保存学习形成的连接权重，解决了之前同类技术总丢数据的难题。​

弗里德曼解释，他们用的是神经心理学家唐纳德・赫布的学习规律，一起激活的神经元会连接在一起。​

当一个人工神经元激活另一个时，它们之间的人工突触就会变得更导电，这种设计思路，正是类脑计算的关键所在。​

老架构卡脖子​

之所以说这项技术是转折点，因为它解决了传统计算的大难题。​

智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

现在主流人工智能用的冯・诺依曼架构，把存储器和处理器分开，数据得在两者间来回传，这就是“内存墙”问题，不仅慢，还特别费电。​

业界统计，训练一个大型语言模型成本可能高达数亿美元，大部分都花在计算资源上。​

弗里德曼早就指出，这种传统架构已经成了人工智能发展的瓶颈，必须要有像人脑一样高效的新范式。​

人脑的神经元和突触既是处理器又是存储器，突触连接强度还能跟着神经活动动态调整，这就是学习和记忆的基础，也是新芯片的灵感来源。​

智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

目前，弗里德曼团队正在扩大原型系统规模，测试它处理复杂任务的能力，虽然离商业化还有距离，但已经指明了方向。​

就像弗里德曼说的，要是这技术能产业化，智能设备就能独立思考适应，不用总依赖云端，这会是计算史上的重要里程碑，未来，更智能、更省电的计算时代正在慢慢靠近。

结语

目前，德克萨斯大学达拉斯分校团队仍在扩大原型系统规模，测试其处理复杂任务的能力。

虽然离商业化还有距离，但已为智能设备发展指明方向。​

智能设备不用传数据到云端，新芯片让它自己会学习，既省电又安全

一旦这项技术实现产业化，移动终端将真正摆脱对云端的依赖，既能独立学习适应用户需求，又能缓解数据中心能耗压力。​

国际能源署关注的能源消耗问题，也将因这类技术的普及得到改善，未来更智能、更高效的计算时代正逐步临近。​

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