现在最牛的超级计算机，遇到某些问题居然要算几千年。
不是夸张，这类问题叫组合优化。
简单说就是从海量方案里寻找最优解。
比如物流怎么调度最省成本，金融投资组合怎么配最赚钱。
芯片电路怎么布局效率最高。
问题规模一旦变大，超级计算机也难以应对。
可能性过于庞大，如同在几亿个迷宫里寻找唯一出口。
要理解这个突破，得先说说晶体管。
从 1946 年第一个固态晶体管诞生。
八十年来半导体行业一直朝着缩小晶体管的方向发展。
把晶体管做小，增加开关数量，以此提升电路速度。
如今行业发展已经逼近物理极限。
制造精度需要达到原子级别，继续缩小的成本极高。
能获得的技术回报却越来越少。
韩国 KAIST 的团队反其道而行之。
与其继续压缩晶体管尺寸，不如挖掘未被利用的功能。
他们发现晶体管不止具备开关和放大两种能力。
还拥有第三种基础功能，也就是振荡。
振荡器可以产生周期性电信号。
多个振荡器互联交换信号，系统会自动趋向稳定同步状态。
这个物理过程等价于寻找能量最低的最优解。
这就是伊辛机的原理，专门解决组合优化问题的硬件。
伊辛机并非全新概念。
此前有人用超导电路，光学设备研发相关产品。
要么需要接近绝对零度的低温环境，要么依赖特殊器材。
距离大规模工业化应用十分遥远。
KAIST 团队的核心优势十分突出。
利用普通的 CMOS 硅工艺，在室温下打造出振荡伊辛机。
CMOS 是当下全球半导体制造的主流工艺。
英特尔，台积电均在使用这项技术。
团队硬件可依托现有生产线直接制造。
无需新材料，不用改造生产设备。
这也大幅降低了商业化的技术门槛。
只要方案落地可行，就能快速实现量产。
团队完成了两项核心技术优化。
一是用单个硅晶体管兼顾振荡器与耦合器功能。
有效减少振荡器间的频率偏差，同步过程更稳定。
二是借助可调耦合器实现多级耦合。
精准表达优化问题里变量的权重关系，提升解题精度。
他们选用最大割问题开展硬件测试。
将网络划分成两组，最大化组间连接数量。
该问题结构和物流分区，金融资产组合高度契合。
同时适配芯片电路划分等实际场景，硬件求解效果优异。
客观来说，这项技术目前还处在概念验证阶段。
团队实现了室温运行的物理伊辛机。
想要处理工业级规模的复杂问题，还有很长的研发道路。
最大的技术难点在于可扩展性。
振荡器从实验室的少量数量拓展至数百数千个。
频率偏差和耦合精度的控制难度会大幅提升。
但这项技术的发展方向十分正确。
当下 AI 与大数据行业，对组合优化的需求持续攀升。
通用 CPU 和 GPU 处理这类问题的效率偏低。
专用优化硬件会成为行业发展的必然趋势。
依托现有工业基础低成本落地的技术，更容易抢占市场。
晶体管已经走过八十年的发展历程。
从开关功能，放大功能，如今迎来振荡功能的第三次革命。
试想未来手机内置这类专用芯片。
可以优化日常出行路线，规划个人理财方案。
助力企业解决复杂的生产调度难题，前景十分广阔。
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