“中國造”AI 芯片再發(fā) Nature。芯片良率達(dá) 92.1%，反復(fù)彎折到 180 度，連續(xù)彎 4 萬多次計算能力絲毫沒下降。連續(xù)進(jìn)行 100 億次乘法運算，一個錯誤都沒出現(xiàn)。通過了 ?40°C 至 80°C 的冷熱沖擊及高濕和光照老化，并在常規(guī)條件下長期放置 6 個月以上，性能依然穩(wěn)定。芯片成本最低只有 0.016 美元，比一塊糖果還要便宜。
（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x）
這便是清華大學(xué)任天令教授團隊打造的一種名為 FLEXI 的超薄可彎曲 AI 芯片，它薄如蟬翼厚度只有大約 25 微米，輕得幾乎感覺不到，卻能像人腦一樣思考，也能處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。它可以被反復(fù)折疊，卷曲 4 萬多次而不會損壞，甚至可以縫進(jìn)衣服、貼在皮膚上，也能植入醫(yī)療設(shè)備之中成為我們身體的第二層智能皮膚。
FLEXI 芯片非常適合運行 AI 任務(wù)，比如識別圖像、理解語音和分析心電圖等。因為這些任務(wù)本質(zhì)上就是做大量的乘法累加計算。同時，F(xiàn)LEXI 芯片可以一并運行成千上萬次這樣的運算，真正做到又快又準(zhǔn)。
首次在柔性平臺實現(xiàn)存內(nèi)計算架構(gòu)，真正面向 AI 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
談及芯片成本，論文第一作者、清華大學(xué)閆岸之博士告訴 DeepTech：“0.016 美元是一個基于批量生產(chǎn)估算的工程數(shù)據(jù)。柔性工藝本身的物料成本并不高。我們主要考慮的是非一次性成本，也就是大批量生產(chǎn)時的平均成本。這包括了每片面板的材料費、沉積、光刻等工藝的設(shè)備分?jǐn)傎M用等。像掩膜版這類一次性投入，在量產(chǎn)規(guī)模下可以被攤薄到很低?！?/p>
目前，F(xiàn)LEXI 芯片已在健康監(jiān)測場景中完成應(yīng)用驗證。研究團隊圍繞該芯片開展多生理信號健康監(jiān)測研究，通過采集心率、呼吸、體溫和皮膚濕度等數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將模型部署至 FLEXI 芯片上，實現(xiàn)高能效的片上本地推理分析。
比如，它能在單次心跳中識別出心律不齊的跡象，準(zhǔn)確率高達(dá) 99.2%；也能判斷一個人是在靜坐、走路、跑步還是情緒緊張，準(zhǔn)確率超過 97.4%。這意味著未來我們可以擁有更智能、更貼身的健康助手，及時發(fā)現(xiàn)身體異常，甚至能夠預(yù)防疾病發(fā)生。
比如，未來你手上的健康手腕不僅能夠記錄心跳和步數(shù)，還可以實時分析心電圖，在心跳出現(xiàn)異常之前發(fā)出預(yù)警；你穿的衣服則有可能感知你的體溫、汗水和呼吸，隨后自動地調(diào)節(jié)溫度，并能在你疲勞時提醒你休息。而這些，都有可能依賴 FLEXI 這塊可彎曲的 AI 芯片加以實現(xiàn)。
談及能夠發(fā)在 Nature 的原因，閆岸之表示：“我認(rèn)為核心還是工作本身扎實且具有突破性。這一點從同期 Nature 新聞評論中也能看出，柔性電子領(lǐng)域的知名學(xué)者比利時魯汶大學(xué) Kris Myny 教授評價我們的工作填補了空白，是當(dāng)前最先進(jìn)的柔性平臺之一。在性能指標(biāo)上，無論是頻率、能效還是能量延遲積，我們都顯著超越了此前已報道的柔性芯片?！?/p>
他繼續(xù)說道：“我們首次在柔性平臺上實現(xiàn)了存內(nèi)計算架構(gòu)，真正面向 AI 與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用。其次，我們是首個將時鐘頻率提升到 10MHz 以上的柔性芯片，而此前同類芯片多在 1MHz 左右。此外，我們也是首個采用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行系統(tǒng)化機械與老化測試的柔性芯片研究，從可靠性角度建立了新的評估范式?！?/p>
（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x）
打破傳統(tǒng)芯片思路，在內(nèi)存里直接做數(shù)學(xué)
傳統(tǒng)電腦或者手機芯片里的大腦分為兩部分：計算中心（CPU）和記憶倉庫（內(nèi)存）。每次處理數(shù)據(jù)時，CPU 都要從內(nèi)存里搬運數(shù)據(jù)過來，算完再存回去，這個過程很慢很耗電，就好比每做一道數(shù)學(xué)題都要跑一趟圖書館查公式一樣。
FLEXI 芯片采用了一種名為存內(nèi)計算的新設(shè)計，能夠把計算單元直接建在記憶倉庫里，讓數(shù)據(jù)在原地就能完成計算。這就等于把公式和計算器帶在身邊，不用來回跑圖書館，那自然就能飛快做題，而且還特別省電。
閆岸之表示，要為柔性設(shè)備賦予真正的智能，必須引入存內(nèi)計算這樣的高能效架構(gòu)。傳統(tǒng) CPU 的能效和算力難以支撐神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)，而數(shù)字存算結(jié)構(gòu)既能提供高并行計算能力，又具備良好的魯棒性，適合在機械應(yīng)力多變的環(huán)境中使用。
你可能以為芯片都是在硅晶圓上刻出來的硬邦邦的小方塊。但是，F(xiàn)LEXI 芯片使用一種名為低溫多晶硅的材料，像印刷報紙一樣印在柔軟的塑料薄膜上的。
這種材料和傳統(tǒng)硅材料相比，雖然性能稍遜，但優(yōu)點是可彎曲、成本低、適合大規(guī)模生產(chǎn)。該團隊通過優(yōu)化制造工藝，讓它既柔軟又高效，還能集成成千上萬個微型晶體管。
他們還從以下三個方面進(jìn)行了同時優(yōu)化：材料工藝、電路設(shè)計、AI 算法，讓芯片在保持低功耗的同時，還能高速運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們甚至設(shè)計了一套輕量化的 AI 模型，可以直接一次性燒錄進(jìn)入芯片，無需反復(fù)讀寫，極大提升了效率。
（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x）
實現(xiàn)傳統(tǒng)剛性芯片難以達(dá)到的性能
閆岸之告訴 DeepTech：“相比于傳統(tǒng)剛性芯片使用的高純度單晶硅，我們采用的低溫多晶硅在半導(dǎo)體參數(shù)上雖然有所差距，但在柔性芯片體系中，我們在精度和能效上已經(jīng)做到了當(dāng)前最先進(jìn)的水平。這背后主要是通過我們在論文中提到的 CLCO 策略——也就是工藝、電路、算法多層級協(xié)同優(yōu)化來實現(xiàn)的。”
在工藝層面，他們通過大量的實驗和模擬，充分掌握了薄膜厚度、晶體管參數(shù)等在制造過程中的分布規(guī)律，特別是針對柔性 CMOS 工藝進(jìn)行了多次迭代優(yōu)化。
在電路層面，他們采用了數(shù)字存內(nèi)計算架構(gòu)，這在器件一致性較差的柔性工藝中，相比模擬方案更能抵抗工藝波動和環(huán)境變化的影響，同時也省去了功耗較大的模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊。
在算法層面，他們采用了一次性部署的輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案，即使是在僅 1 Kbit 存儲的芯片上也能完整運行，避免了外存數(shù)據(jù)搬運帶來的功耗和延遲，顯著提升了芯片在實際邊緣場景中的可用性。
閆岸之補充稱，本次芯片在 AI 應(yīng)用上的核心思路是一次性部署，即讓整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完全運行在存算芯片內(nèi)部，避免與外存頻繁交換數(shù)據(jù)。為此，他們采用量化感知訓(xùn)練等方法，在壓縮模型規(guī)模的同時盡量保持精度，實現(xiàn)了又小又準(zhǔn)。
他們還測試了包括手寫數(shù)字識別、語音喚醒、心律失常檢測等多個任務(wù)，在 1 Kbit 芯片上實現(xiàn)心律分類 99.2% 的準(zhǔn)確率。此外，還通過多生理信號融合，實現(xiàn)了對人體日常活動模式的識別。
（來源：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x）
對于應(yīng)用前景，閆岸之有著更多暢想。他表示：“醫(yī)療健康是一個重要的方向，除此之外，我認(rèn)為它在柔性機器人領(lǐng)域會有很大潛力?！?/p>
利用 FLEXI 芯片可以大面積延展的特性，能夠為機器人制作電子皮膚，解決現(xiàn)有機器人近距離感知能力不足的問題。例如結(jié)合紅外傳感器，實現(xiàn)非接觸式的距離感知與避障。此外，它也非常適合用于腦機接口這類神經(jīng)探針設(shè)備。
柔性材質(zhì)能更好地貼合生物組織，實現(xiàn)高通量神經(jīng)信號采集與前端實時處理。對于近年來發(fā)展迅速的可變形機器人，F(xiàn)LEXI 芯片在復(fù)雜曲面上具有天然優(yōu)勢，可用于局部運動控制、環(huán)境識別等任務(wù)，甚至可以應(yīng)用于微型飛行器的導(dǎo)航與通信。
未來，清華大學(xué)團隊希望能將芯片集成在電子皮膚、可植入神經(jīng)探針、甚至語音交互貼片等場景中，讓人機交互更自然、更高效。
能夠取得今天的成果，自然離不開團隊。閆岸之最后表示：“任天令教授等始終尊重科研探索的客觀規(guī)律，同學(xué)們在長期研究中難免遭遇挫折、走入彎路甚至經(jīng)歷失敗，老師從不會苛責(zé)，反而耐心引導(dǎo)，鼓勵我們沉下心來獨立思考、深入探索。
團隊倡導(dǎo)交叉研究與大膽探索，不同研究方向的同學(xué)可隨時交流探討，遇到科研難題也能根據(jù)需求組建團隊協(xié)同攻關(guān)，這是這樣開放務(wù)實的科研氛圍，讓我們敢于探索、勇于嘗試，諸多創(chuàng)新想法也得以生根發(fā)芽、落地推進(jìn)。”
