的那个核心集群和必要的总线激活，跳过那些慢吞吞的系统引导，嗖一下就响应了。

    ” 他不光把核心思路讲透了，还顺带扯远了点，说了怎么用动态电压频率调整（DVFS）和自适应体偏压技术，根据任务轻重再抠点功耗。

     他这套说辞，逻辑严密，理论基础扎实，而且明显甩了现在市面上的芯片设计好几条街。

     屏幕那边的音频波纹僵了几秒，像是被何强的技术砸懵了。

     沉默了一会儿，估摸着在消化信息。

     “……非对称多核……事件驱动电源门控……这想法……确实新鲜。

    ” 对方的声音少了几分小心翼翼，多了几分凝重。

     “那，多传感器数据融合处理，实时性和精度怎么搞？ 尤其是在噪音大的地方，低延迟的同时，怎么把那些杂信号过滤掉，还能把有用的特征抓出来？” 对面又扔过来一个烫手山芋，这回是信号处理和算法的事。

     何强指尖在键盘上轻点了几下，声音清脆。

     他笑了笑，不紧不慢地说：“噪音大的时候搞数据融合，传统的什么卡尔曼滤波、粒子滤波，效果有限，计算量还大。

     我推荐用基于深度学习的自适应滤波算法，再配上硬件上的脉冲神经网络（SNN）加速器。

     SNN对噪音天生抵抗力强，还巨省电，最适合处理那种实时、带毛刺、带干扰的传感器数据流。

     模型提前训好，直接在硬件上就能把特征提出来，初步判断也做了，处理延迟自然就压下去了。

    ” 深度学习？ 脉冲神经网络？ 这些词对于眼下的世界来说，那简直是来自未来的技术！ 可能理论上已经有了点苗头，但真要把这玩意儿用到低功耗MCU的硬件设计里？ 听起来就像瞎扯淡！ 屏幕那头这次沉默得更久，音频波纹微微颤抖，感觉对面在拼命压住心里的卧槽。

     这次的沉默里，甚至夹杂了一点难以置信的震撼。

     何强没继续秀肌肉，见好就收，抛出个钩子：“当然，这些都是理论上的想法。

     本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！ 具体怎么落地，还得看你们的应用场景和生产能力。

     要是你们有兴趣，我可以给个更完整的虚拟控制芯片方案，包括核心架构、关键模块，还有配套的固件算法框架。

    ” 这话一出，彻底打消了对方心里最后那点怀疑。

     “……何先生，你的技术……确实厉害，远超我们想象。

    ” 对方的声音明显软了下来，甚至透着点敬意，“我们相信，你能帮我们解决麻烦。

     说吧，要什么条件。

     钱还是别的技术资源，只要我们能拿出来的，都好说。

    ” 谈判，终于到了见真章的时候。

     何强心里盘算着每一步棋，就像算计着电流该往哪流。

     他故