当前，智能应用正加速向端侧与边缘侧延伸；语音、视觉、推荐以及大模型推理等任务对算力提出更高要求，同时也带来能耗上升、散热受限和成本增加等现实约束。移动终端、可穿戴设备、智能制造与数据中心等场景中，如何在有限功耗下获得更高性能，已成为制约产业更发展的关键问题之一。围绕该挑战，香港科技大学与英特尔近日宣布成立“香港科技大学-英特尔联合实验室”，计划在三年内聚焦高能效近存计算架构，探索面向智能计算的软硬件协同创新路径。 问题：性能需求快速增长与能效约束日益突出。随着模型规模与数据量持续扩大，计算系统不仅要“算得快”，也要“算得省”。在不少应用中，数据在处理器与存储之间频繁搬运，带来延迟与能耗的双重增加，带宽也更容易成为瓶颈。尤其在端侧设备上，电池容量、体积与散热条件难以同步提升，进一步放大了能效矛盾。如何降低数据搬运成本、提升计算与存储的协同效率，正成为提升整体系统能力的重要突破口。 原因：传统架构下“数据移动”开销高，软硬件割裂限制整体优化。长期以来，通用计算体系多在处理器与内存分离的架构下运行，适配面广，但在数据密集型智能任务上效率受限。很多能耗并不来自算术运算本身，而来自存储访问与I/O传输。此外，如果算法、编译与硬件设计缺少协同，往往只能做局部优化，难以形成系统级增益。近存计算通过将部分计算能力向存储侧靠近，有望减少数据往返，提高吞吐与能效；软硬件协同设计则可在模型结构、数据布局、指令与存储层级诸上进行更细致的联合优化。 影响：联合攻关有望为端侧智能与绿色算力提供技术支撑。此次联合实验室的设立，将面向智能设备计算、内存、I/O带宽及能效等上的挑战开展研究，有助于高能效计算范式、系统架构与工具链等上沉淀可复用的技术能力。对产业而言，如果能同等功耗下实现更高性能，将直接提升端侧体验与边缘部署能力，扩大智能应用的落地空间；对数据中心等算力基础设施而言，能效提升也意味着运营成本与碳排压力的降低，有利于推动绿色计算与可持续发展。对香港而言，在产学研协同机制逐步完善的背景下，此类合作有望促进科研成果更快转化，增强未来计算与微电子领域的人才与技术集聚。 对策：以联合实验室为载体，推进面向应用的协同设计与成果转化。根据合作安排，联合实验室将开展为期三年的研究计划，通过软硬件协同设计创新，探索高能效近存计算架构，为智能设备与可持续智能系统提供技术参考。合作协议在香港科技大学首席副校长郭毅可教授、英特尔中国区董事长王稚聪先生及英特尔公司大学合作资深总监Gabriela Cruz Thompson女士见证下，由香港科技大学副校长（研究及发展）郑光廷教授与英特尔中国研究院院长宋继强先生签署，标志着联合实验室正式成立。港科大上表示，此举呼应学校《策略发展计划2031》中将“人工智能、未来计算与电子学”作为核心研究方向的布局，并将进一步推动研究成果面向实际场景落地。英特尔方面表示，将继续建设开放生态，深化与学术界合作，推动实验室成果加速产业化应用，并期待共同探索更高效、可持续的计算范式，服务绿色技术创新与可持续发展。联合实验室将由香港科技大学电子及计算机工程学系讲席教授兼方氏工程学讲席教授谢源牵头，组织对应的研究力量围绕关键瓶颈持续攻关。 前景：高能效计算将成为未来智能基础能力的重要坐标，协同创新有望带来体系性突破。展望未来，智能应用将进一步普及并走向多元，端侧、边缘与云侧的计算协同将更加紧密。顺应这一趋势，高能效近存计算等新型架构若能与算法、编译、系统软件和芯片设计形成闭环协同，可能能耗、性能与成本之间取得更优平衡，并在智能终端、工业控制、车载与数据中心等领域产生更广泛的带动效应。同时，随着产业对安全可靠、低碳高效的需求不断增强，相关研究成果若能在标准化、工程化与生态建设上同步推进，落地进度与应用规模有望提高。
香港科技大学与英特尔联合实验室的成立，表明了产学研合作在攻关关键技术中的重要价值；在人工智能时代——高能效计算不仅是技术议题——也与可持续发展紧密涉及的。通过三年的深入研究，该联合实验室有望在高能效近存计算架构领域取得实质进展，为全球智能计算产业的绿色发展贡献中国智慧与香港力量。