据了解，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。 科技日报讯 （记者华凌）记者2月2日从清华大学获悉，该校集成电路学院教授任天令团队及合作者的 研究成果"FLEXI柔性数字存算芯片"，在柔性电子与边缘人工智能硬件领域取得突破，填补了当今高性 能柔性AI计算芯片技术空白。相关研究成果发表在国际期刊《自然》上。 任天令介绍，新研发的柔性AI芯片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，在能效与可靠性等关键指标上的表现优于传统模拟存内计算方案。 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。该芯片能够集成至可穿戴 ...

来源：科技日报微信 来源：科技日报 图片由清华大学集成电路学院提供 记者 华凌 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。 1月28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。 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。 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 ...