
穿戴式技術(Wearable technology)的格局正處於徹底轉型的邊緣。清華大學和北京大學的研究人員展示了半導體工程領域的一項突破性進展:FLEXI 晶片。這款全柔性、記憶體內計算人工智慧晶片在比人發還薄的基板上整合了 10,628 個電晶體,挑戰了長期以來硬質矽在智慧裝置領域的統治地位。
這項創新近期發表於《自然》(Nature)期刊,解決了穿戴式技術演進中最顯著的瓶頸——高效能處理單元的物理剛性。雖然感測器和顯示器已變得日益柔性,但這些裝置的「大腦」仍然是堅硬、不屈的組件,限制了設計可能性和舒適度。FLEXI 晶片打破了這一限制,預示著電子產品能像第二層皮膚一樣緊貼身體,在不依賴外部雲端伺服器的情況下處理複雜的 AI 任務。
FLEXI 晶片的技術規格代表了材料科學和電路設計的重大飛躍。與在壓力下會破裂的傳統晶片不同,FLEXI 系列採用低溫多晶矽(Low-temperature polycrystalline silicon, LTPS)薄膜電晶體構建。這種材料選擇至關重要,既提供了計算所需的高電子遷移率,又保持了承受日常穿戴嚴苛要求所需的機械柔韌性。
該晶片的架構同樣具有創新性。通過利用**記憶體內計算(Compute-in-memory, CIM)**設計,研究人員有效地融合了存儲和處理單元。在傳統計算中,數據必須在存儲器和處理器之間往返傳輸,這一過程既耗時又耗能——即所謂的「馮·諾依曼瓶頸」(von Neumann bottleneck)。FLEXI 晶片通過直接在數據存儲處進行計算,消除了這種流量瓶頸。
關鍵技術規格:
這種極致輕薄與能源效率的結合,使晶片能在極小的電力儲備下運行,未來版本甚至可能從體熱或運動中收集能量。
**柔性電子產品(Flexible electronics)**面臨的最關鍵問題之一是耐用性。對於智慧襯衫或醫用貼片來說,折疊幾次就斷裂的晶片是毫無用處的。FLEXI 晶片接受了嚴格的機械測試,以確保其在現實場景中的可行性。
在實驗室測試中,該晶片展現了卓越的韌性,即使彎曲到一公釐的緊湊半徑,也能保持穩定的效能。在經歷了 40,000 次彎曲循環後,該晶片的處理能力未出現明顯退化。這種耐用性對於旨在嵌入紡織品或貼合皮膚的裝置至關重要,因為在這些應用中,持續的運動、扭曲和拉伸是不可避免的。
除了耐用性,該晶片的 AI 效能也令人印象深刻。在涉及人類志願者的臨床試驗中,FLEXI 晶片在檢測心律不整(Cardiac arrhythmias)方面的準確率達到 99.2%,在識別體能活動(如步行和騎自行車)方面的準確率達到 97.4%。這些數據表明,該晶片不僅是一項新奇技術,更是一種能夠通過持續、無感監測來挽救生命的醫療級工具。
這一突破的意義遠不止於更舒適的智慧手錶。FLEXI 晶片為全新類別的「隱形」電子產品鋪平了道路。目前的穿戴式健康監測器通常體積龐大、具有侵入性,且需要頻繁充電。有了 FLEXI 晶片,醫療監測可以整合到簡單的粘合貼片中,或直接織入患者衣物的織物中。
潛在應用:
至關重要的是,該晶片在本地處理數據的能力(邊緣 AI(Edge AI))增強了使用者隱私。敏感的健康數據不需要傳輸到雲端進行分析;「思考」過程直接在使用者身上發生。這種本地處理還確保了零延遲,這對於需要立即回饋的應用(如老年人跌倒檢測)至關重要。
為了理解這一轉變的規模,將新的柔性架構與目前市場主流的標準硬質矽晶片進行比較會很有幫助。
表格:硬質矽 vs. 柔性 LTPS 技術
| 特性 | 傳統硬質矽晶片 | FLEXI LTPS 柔性晶片 |
|---|---|---|
| 物理形態 | 堅硬、脆弱,需要外殼 | 柔性、可彎曲、可貼合 |
| 厚度 | 通常 >200 微米 | ~25 微米 |
| 數據處理 | 通常依賴雲端/外部 CPU | 裝置端記憶體內計算 |
| 能源效率 | 高功耗(mW 至 W 範圍) | 超低(微瓦範圍) |
| 機械耐用性 | 壓力下易碎裂 | 40,000 次以上彎曲循環 |
| 主要應用場景 | 電腦、智慧型手機 | 智慧皮膚、電子紡織品、貼片 |
FLEXI 發佈中最令人驚訝的方面或許是其經濟可行性。研究人員的目標是將生產成本降至每單元不到 1 美元。這個價格點是一個遊戲規則改變者。在不到一美元的價格下,智慧計算變得可丟棄且無處不在。它使 AI 從高端裝置中的溢價功能轉變為日常物品中的標準組件。
製造過程利用了針對柔性基板調整的現有技術,這表明擴大生產規模可能不需要全新的工業基礎設施。隨著技術的成熟,我們可以預見這些晶片將在未來幾年內出現在消費產品中。
清華大學和北京大學研發的 FLEXI 晶片標誌著電子史上的關鍵時刻。通過成功將高效能 AI 計算與紡織品的機械柔韌性結合,我們正朝著一個技術融入生活點滴的世界邁進。「磚塊式」穿戴裝置的時代即將結束;智慧第二層皮膚的時代已經開啟。對於 AI 行業而言,這代表了「邊緣」的巨大擴張,將智慧從數據中心推向其服務的人群中。