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龙图腾网获悉深圳市芯存科技有限公司申请的专利一种存算一体芯片、控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115071757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210708777.8，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种存算一体芯片、控制方法是由黄柱光;张波设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种存算一体芯片、控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种存算一体芯片和控制方法，所述方法：获取车辆周围的环境数据；在满足预设的安全等级时，第一神经网络单元根据输入的环境数据输出与多个环境的相似度；根据多个环境的相似度获取所述隐藏层的网络层级和所述隐藏层的神经元节点，所述输入层的多个神经元节点，所述输出层的多个神经元节点以及闭合的传输通道，第二神经网络根据所述多个环境的相似度输出控制指令。本申请提供了一种存算一体芯片，控制方法，解决上述自动驾驶车辆控制不能根据实际多变环境进行灵活调节，也不能满足不同客户的控制时效性和舒适性的要求的技术问题。

本发明授权一种存算一体芯片、控制方法在权利要求书中公布了：1.一种存算一体芯片，应用于自动驾驶车辆，其特征在于，所述存算一体芯片包括： 获取单元，获取车辆周围的环境数据； 第一神经网络单元，在满足预设的安全等级时，根据输入的环境数据输出与多个环境的相似度； 第二神经网络单元，所述第二神经网络单元包括输入层，多个隐藏层，输出层，所述输入层，输出层以及所述隐藏层分布包括多个神经元节点，所述输入层的多个神经元节点、所述隐藏层的多个神经元节点以及所述输出层的多个神经元节点依次通过传输通道连接，所述传输通道通过控制开关控制通断； 根据多个环境的相似度获取所述隐藏层的网络层级和所述隐藏层的神经元节点，所述输入层的多个神经元节点，所述输出层的多个神经元节点以及闭合的传输通道，第二神经网络根据所述多个环境的相似度输出控制指令；根据不同的环境来变换不同的第二神经网络结构； 第一神经网络和第二神经网络一个芯片； 其中，在训练第二神经网络时，包括：将多个环境的相似度作为输入数据集，将控制时间作为输出数据集，以控制时间和舒适性为评价函数，通过遗传算法寻找第二神经网络的网络结构，所述评价函数设置为：p＝w1A-w2B,其中：w1，w2为权重，A为舒适性，B为控制时长； 其中，所述第一神经网络单元，在满足预设的安全等级时，根据输入的环境数据输出与多个环境的相似度；包括： 所述第一神经网络单元具有第二神经网络同样的网络结构； 根据预设条件来获取第一神经网络的网络结构，第一神经网络根据环境数据输出所述多个环境的相似度； 判定单元，判定车辆与周围障碍的碰撞风险，根据不同的碰撞风险判定车辆所处的安全等级； 紧急处理单元，在安全等级小于预设等级时，直接控制车辆进行紧急避险； 其中，所述存算一体芯片包括：所述传输通道的数量大于存算一体芯片的通道的数量时，两个传输通道的数据进行拼接，得到拼接后的待处理数据；运算单元，可通过一个处理批次完成对拼接后的待处理数据的处理。

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