一、本项专利技术：面向通信网络管理场景的神经网络硬件加速方案

1. 核心创新：专门设计硬件电路，用来加速神经网络模型的矩阵运算。

2. 应用场景：用于通信网络（H04L对应的网络管理），完成网络资源调度、带宽分配、网络故障监测、网络参数自适应配置。

3. 解决痛点：传统CPU/GPU跑AI模型处理网络数据，时延高、功耗大；这套专用硬件，直接在硬件层完成神经网络计算，降低延迟、减少功耗，适合通信设备嵌入式部署。

4. 技术属性：属于AI硬件/存算一体、神经网络加速器方向；底层涉及数字运算、矩阵计算，落地场景是通信网络管控。

二、发明人：王树龙 及团队情况

王树龙，西安电子科技大学微电子学院，副教授、博士，硕士生导师

1. 个人背景

◦ 博士毕业于西电微电子学与固体电子学；2014年入职西电微电子学院；同时在西电广州研究院开展科研工作。

◦ 研究方向：集成电路、半导体器件、神经网络硬件、功率器件、存算一体AI芯片，聚焦AI硬件、芯片建模、器件电路设计。

◦ 同时参与省级科技奖项目（硅基氮化镓功率器件、智能电网终端芯片），主持/参与多项国家级、省部级芯片类课题，指导研究生。

2. 团队成员（这份专利的共同发明人）

赵蓉、杜林、郑俊伟、孙承坤、孙彪、马兰，属于西电微电子学院集成电路/AI硬件课题组。

这个课题组主要研究：神经网络硬件加速器、新型半导体器件、数字集成电路设计，面向通信、边缘智能、网络智能管控等场景输出专利与论文。

团队特点：偏芯片硬件（不是纯算法），把AI神经网络做成硬件电路，解决边缘设备、通信设备的低功耗AI计算需求。

3. 团队产出

持续输出发明专利、学术论文；成果覆盖神经网络硬件、功率半导体器件，部分成果参与省科技进步奖申报，属于西电微电子学院里面偏向AI芯片、硬件加速的小组。

三、补充专利信息

• 授权公告：2025-11-18，属于近年刚授权的发明专利，从2021申请到2025授权，审查周期较长，说明方案创新性经过国知局实质审查认可。

• 技术定位：属于学术科研型专利（高校专利），偏向底层硬件方案，多用于后续芯片设计、项目申报、科研成果积累。