今年全国“两会”上，“基础研究”“原始创新”等词频频被划重点，科技自立自强的国家战略又提出了更高要求。随着人工智能产业的蓬勃发展，以智能网联汽车为代表的新兴产业快速崛起，以智慧交通为代表的“新基建”全面推进，传统汽车产业、交通产业与集成电路、信息安全等新一代信息技术产业深度融合，在这些方面能够抢占先机，将决定我国在未来国际竞争中的地位与分工。为此，我们亟需发掘更强的原始创新能力和基础研究队伍，基于我国产业发展格局和实际需求，布局前沿科技基础研究。尤其是在人工智能芯片、数据安全等重要领域，可率先尝试突破，取得更多“原发性”创新成果。

Chiplet集成的解决方案：面向智慧交通产业边缘计算场景 解决芯片领域“卡脖子”技术难题

近年来，“摩尔定律”已逐渐逼近物理极限、应用场景愈发碎片化，类似搭积木的Chiplet技术以其灵活组合的特性，成为了整个芯片产业变革的宝贵机遇。由图灵奖得主、中科院院士、清华大学交叉信息研究院院长姚期智与西安市合作共建，设立于西安高新区的交叉信息核心技术研究院（以下简称：交叉信息核心院）目前正全力研发基于Chiplet技术的优异效能比的人工智能芯片，打造自动驾驶智能计算平台。

未来1-3年，这一创新成果可为“智慧的车”构建智能化、网联化的创新基石，可推动西安汽车产业链向价值链高端攀升；结合5G技术的普遍应用，在高性能边缘服务器部署强大AI推断能力，全面赋能车路协同基础设施“智能的路“，可为西部公路交通领域的新基建提供技术保障。未来5-10年，Chiplet集成的解决方案可充分发挥西安的人才高地优势，带动当地集成电路设计产业蓬勃发展，为以原始创新促进当地经济高质量发展做出积极探索，为我国在芯片领域“卡脖子”困境“解锁”创新路径。

日前，交叉信息核心院马恺声教授研究组在论文中提出了名为NN-Baton的工具，首次解决了面向Chiplet系统的神经网络硬件映射问题，并探讨了从传统的SoC芯片拆分成Chiplet的粒度问题，实现了Chiplet方向研究由0到1的关键一步。本次研究成果初步证明了Chiplet集成的解决方案的可行性。

（NN-Baton工作流程示意图）

“高效安全计算算法”的流水线芯片架构：为数据安全筑起高墙

在大数据时代，数据科学在带给人们各种便利的同时也导致了各类隐私安全事件。用户数据必须上传至云端共享的硬件平台上存储和进行运算，因此其必须信任云端的大量组件，包括硬件系统、操作系统、存储系统、管理系统，以及云计算服务商的工作人员，其中任何一环中的漏洞都可导致严重的隐私数据泄漏。

现代密码学算法中的零知识证明（zero-knowledge proof，ZKP）是一种强大的密码学协议，自提出以来，便受到了学术界和工业界的广泛关注，并且已经落地了许多应用，例如可信计算，区块链扩容，匿名货币等等。然而，应用零知识证明最核心的障碍在于证明者生成证明的过程非常耗时。

为了更高效的支持现实世界中零知识证明算法的广泛应用，交叉信息核心院高鸣宇教授领衔的安全计算硬件系统研究中心展开PipeZK项目研发，提出了名为PipeZK的高效的流水线芯片架构。综合和仿真结果表明，对于完整的证明产生过程，PipeZK可以将常规的密码学测试集的证明时间缩短10倍以上，可以将隐私货币Zcash的证明时间缩短5倍以上，为多种应用场景提供了可信基础，将有力促进零知识证明算法相关成果转化，实现产业落地。

在未来，PipeZK项目有望赋能多种应用场景，尤其是在金融多方隐私计算、区块链应用的身份认证、智能制造中的自动识别、供应链统筹安全管理等众多领域。

（PipeZK系统架构）

培养一流拔尖AI人才：以产业需求为导向 夯实筑基性工程

国家创新体系中，基础研究的比重和位置越来越重要，适合基础研究的方法、范式也都在不断改进，基础研究的能力和队伍也要不断跟上。

人才是核心竞争力，人才培养是科创的筑基性工程。交叉信息核心院从成立之初，便将一流拔尖AI人才的培养当做重要使命。自姚期智院士担任西安交通大学“双聘院士”以来，交叉信息核心院吸纳了许多优秀的交大学子，开展“交叉信息产学研协同创新人才”培养。截至目前，西安交大“姚班”学子与交叉信息核心院各中心领衔教授、研究员在ICCV、CVPR等国际顶会共合作发表了多篇论文，AI拔尖人才培养成果初步显现。