清华大学又立功了，掌握0.8nm核心技术，国产芯片再添新动力！全球数字化产业的快速发展

全球数字化产业的快速发展，芯片所扮演“数字石油“的角色愈发凸显，不管是智能手机、PC等设备，还是当下火爆的智能汽车行业，都需要芯片作为驱动。所以市场上的芯片也是种类繁多，不仅包含了常见的手机芯片、PC芯片、车规级芯片、智能座舱芯片，还有一些普通用户不常见，但其应用场景却非常重要的芯片，就比如光谱成像芯片。

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而作为我国高等学府之一的清华大学，在过去数十年的时间在医学、量子科学等领域方面获得的大量科研成果，而如今清华大学又立功了。

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近期，根据清华大学官网公布的信息显示，电子工程系黄翊东教授团队崔开宇副教授带领学生在光谱芯片方面实现了巨大突破，研制出了国际首款实时超光谱成像芯片，相比当下主流的光谱检测技术，实现了从单点光谱仪到超光谱成像芯片的跨越，而且这项技术也被刊登在了世界知名期刊《科学》上。

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所谓光谱，好比人类的指纹信息，放在其他物体上，就相当于是物质的指纹，是人类认知这个世界的有效信息。运用光谱成像技术可以得到可视范围内的物质像素点组成和含量，这项技术在工业制造、视觉感知方面会经常被用到，比如扫描数据信息，采集物体的成像数据。这是智慧感知领域的一大研究方向，而智慧感知在我来的市场前景可谓是无法估量。

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传统的光谱成像，并不具备实时性，这就导致操作性能、成像效果都不太理想，而清华大学所研发的实时超光谱成像芯片，让可视范围内物质的限速点可以被实时获取，而分辨率则可以达到0.8nm 。

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关于0.8nm ，想必许多人不知道这到底是一个什么概念，要知道ASML的光刻机的精度也只是到3nm ，这也是世界上生产难度最高的设备之一。而清华大学的超光谱成像分辨率能达到0.8nm ，也就意味着所扫描到物体的信息会更丰富、更详细，成像效果也更好，更会赋能我国更多产业，从而发挥更高的价值。

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比如当智能汽车成为这个时代的“风口” ，相较于电机、电池这些传统硬件技术之外，视觉感知系统所扮演的角色也日益凸显，自动驾驶时对路面情况的实时分析，从而让系统快速做出反馈，提升自动、辅助驾驶过程中的安全性。

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在生物学方面，这项技术由于是实时动态的，清华大学已经通过测量活体老鼠打电脑血红蛋白，分析出了脑部血红蛋白特征光谱的动态变化，并且结合动态信息分析出了它的感知变化。而如果针对这些变化进行相应调整，想必不少网友此时会想到了一个概念，这就是脑机接口，或许在某些特殊领域，这项技术或许会给我们带来难以想象的成果。

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而机器视觉方面，这项技术将来还能发挥重要水平！要知道，随着劳动力质量与成本的逐渐提升，马云也曾公开推测，未来50%的岗位或将被机器所取代，尤其是在生产线许多环节，相较于人工视觉检查，机器视觉反而占据了效率高、精度高、稳定性可靠等诸多优势。