STMicroelectronics 与 NUS 启动 HELIX 实验室，推动边缘 AI 走向芯片层

STMicroelectronics 与新加坡国立大学启动 ST–NUS HELIX 企业实验室，目标是为下一代边缘 AI 建立更高效的硬件基础。NUS 工程与设计学院 8 月 25 日发布了这一项目细节，实验室已于 8 月 24 日正式揭幕。HELIX 全称为 Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration，重点是让 AI 系统在物理设备上直接感知、推理和行动，而不是完全依赖远端云端数据中心。

这一合作结合了 ST 的半导体工程能力与 NUS 在集成电路、计算机架构、AI 模型和系统设计方面的研究优势。实验室由 NUS 工程与设计学院承办，并有计算机学院参与，同时获得新加坡 Research, Innovation and Enterprise 2025 计划支持。新加坡政务部长 Low Yen Ling 出席启动仪式，显示该项目不仅是校企研发合作，也是新加坡强化半导体和 AI 能力布局的一部分。

边缘 AI 的重要性正在上升，因为越来越多模型要进入机器人、无人机、工业传感器、车辆和其他智能设备。这些设备需要在数据产生的位置附近快速做出判断。云端 AI 很强大，但可能带来延迟、带宽压力、隐私暴露和网络依赖。对于具身 AI 来说，这些代价有时无法接受。无人机不能总是等待远程服务器分析传感器数据，靠近人类工作的机器人也必须快速、可靠地完成本地感知与控制。

HELIX 将从完整技术栈处理这一问题。ST 和 NUS 表示，研究将覆盖 AI 算法、加速器架构、存储系统、电路设计、芯片集成和硅实现，并重点关注以存储为中心的架构、存内计算以及可扩展的计算与存储系统。这反映了 AI 硬件中的核心瓶颈：在存储器和处理器之间搬运数据往往比计算本身更耗能，尤其是在需要反复读取模型权重或传感器数据的场景。

ST 将向 NUS 提供基于其 P18 18 纳米 FD-SOI 技术和嵌入式相变存储器的专用设计平台。FD-SOI 有助于低功耗运行和自适应体偏置，嵌入式非易失存储则可以减少片外数据移动。对研究人员而言，这一工业级平台能够让他们更专注于新的 AI 加速器概念，而不必从零搭建底层基础设施。对 ST 来说，它也能缩短学术探索到产业应用之间的距离。

HELIX 的直接成果将是研究项目、原型、知识产权和技术展示，而不是单一消费产品。它的长期价值取决于能否把实验室成果转化为适用于机器人、无人机和智能设备的可扩展边缘 AI 平台。如果项目成功，它将帮助 AI 竞争的一部分从巨型数据中心转向更紧凑、更节能、能够进入真实物理世界的系统。