填补技术空白！我国柔性AI芯片技术获得突破

柔性电子器件因其超薄、轻质、可贴合、可定制及低成本等优势，正深刻改变可穿戴医疗、植入式神经记录、人机交互和物联网等应用形态。近年来，稳定且高良率的薄膜晶体管（TFT）技术使在柔性基板上大规模集成电路制造成为可能。同时，柔性多模态传感与本地协同处理的深度融合，以及高性能边缘智能的快速发展，对能够高效加速神经网络推理的柔性处理器提出了迫切需求，而传统硬件架构在能效、可靠性和机械适应性方面面临显著挑战。

近日，清华大学集成电路学院任天令教授团队及合作者的研究成果“FLEXI柔性数字存算芯片”正式发表于国际顶级期刊《自然》，标志着我国在柔性电子与边缘人工智能硬件领域取得重要突破，填补了高性能柔性AI计算芯片的技术空白。

《自然》同期刊发评述文章指出，该芯片通过设计架构与制造工艺的协同优化，实现了在低成本、低功耗条件下稳定运行神经网络任务，能够适配可穿戴健康监测等极端边缘设备应用场景，为物联网领域智能硬件创新提供了新方向。

据悉，机器学习与人工智能应用通常依赖高算力、高能耗的计算平台，而可穿戴传感器、脑植入器等极端边缘设备需基于柔性基底、低成本元件完成本地基础计算。此前柔性中央处理器虽能实现通用计算，但存在速度慢、功耗高的瓶颈，无法满足数据分类、机器学习等AI任务需求。

新研发的柔性AI芯片采用CMOS低温多晶硅（LTPS）工艺，可直接在柔性基底上制造，兼具低功耗、低成本和高集成度优势。研究团队通过工艺革新增加金属层数，突破了传统柔性电子难以支持复杂芯片互联的瓶颈；创新采用数字“存内计算”架构，在存储器内部完成数据处理，既消除了数据搬运的时间与能耗开销，又突破了“存储墙”性能限制，表现优于传统模拟方案。

实测数据显示，该芯片在折叠、卷曲状态下可稳定工作，经4万次反复折叠后计算能力仍保持稳定，并具备良好的耐温、耐湿和抗光照老化能力。其最小尺寸芯片制造成本仅0.016美元，能够集成至可穿戴设备，利用心率、呼吸频率、体温等生理信号实现人体日常活动识别。

专家点评指出，该技术填补了柔性电子领域AI专用计算硬件的空白。未来通过新型半导体材料应用、功率门控技术优化等，有望进一步提升性能。若能持续优化生产良率与芯片尺寸，将推动可穿戴健康设备、物联网终端等领域的产业升级与技术革新。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x