据外媒报导，有款超低功率混合芯片（hybridchip）也许能为手掌型车辆获取合作及自学的能力。该款车辆使用了新一代的电机及传感器，新款专用集成电路（application-specificintegratedcircuit，ASIC）的运营电量为数毫瓦，或将协助智能群集机器人（ntelligentswarmrobots）运营数小时。为节省电量，这类芯片使用混合型数字-仿真时域处理器，可利用信号的脉冲宽度（pulse-width）来编码信息。

神经元网络集成电路可限于于基于建模的编程及协作式增强自学，还有有可能为小型机器人获取侦察（reconnaissance）、救难和其他简单的大型任务。美国乔治亚理工学院（GeorgiaInstituteofTechnology）的研究人员研制了一款机器人汽车，由一款独有的ASIC驱动，该产品曾亮相于2019年度国际固态电路会议（IEEEInternationalSolid-StateCircuitsConference，ISSCC）。该研究获得了美国国防部高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，DARPA）及半导体研究公司（SemiconductorResearchCorporation，SRC）的赞助商，并取得了CBRIC的协助。

该类车辆使用了惰性传感器及超声波传感器测量其定位并探查车辆周边的目标物。传感器信息将传输到混合型ASIC中，后者将被用于车辆的“大脑”。然后，该处理器将向RaspberryPi控制器发送指令，并向电动机传输电动机。在该款机器人车辆中，主要有三大系统不会消耗电量：用作车辆驾驶及改向的电机及控制器、处理器及感官系统。

较低功率ASIC意味著电动机将消耗大量的电量。该团队于是以与合作方打造出电机，后者使用了微机电技术，相比于传统的电机，其耗电量较小。在时域运算中，信息的传输将使用有所不同的电压，利用脉冲比特率构建编码，获取了仿真电路的节约能源优势及数字设备的稳定性。

有所不同的脉冲宽度回应各自代表的数值，该系统比数字或仿真设备略慢，但其速度却充足小型机器人用于。该款65纳米的CMOS芯片可同时限于于机器人自学，该系统经编程后可遵循基于建模的算法，利用增强系统从环境中自学经验，后者可随着时间的缩短提高其性能。该团队目的优化设计并在打造出一款片上系统，统合运算与控制电路。

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