格隆汇8月20日｜据科技日报，如何高效、低功耗地完成视觉信息的同步获取与词元化，是当前物理人工智能(AI)硬件领域亟须解决的关键难题。国际学术期刊《自然·传感》19日发表了南京大学教授缪峰、梁世军团队联合新加坡国立大学团队的最新成果：研制出能够直接将光转换为词元的超低功耗新型智能视觉传感器芯片“光语芯”。该芯片生成的词元可直接输入编码器，实现图像识别。

复杂环境下物理AI的自主感知、推理与决策能力，高度依赖于边缘端设备高效运行视觉大模型的能力。然而，边缘设备因受限于功耗与算力，难以在本地完成实时视觉认知。“传统视觉感知链路中，光信号需经过图像传感器采集、模数转换、缓存搬运、数字分块与嵌入等多道工序，才能生成模型可处理的词元，海量冗余数据的频繁搬运导致边缘端能耗居高不下。”缪峰介绍，“我们希望在传感器中直接完成词元化，从物理层面绕过这条路径。”