来源：
上海证券报
上证报记者从维信诺获悉，清华大学联合北京大学、维信诺合作研发的全球首款柔性存算芯片 FLEXI，近日登上国际期刊 《自然》。该芯片首次在柔性平台实现存内计算架构，面向 AI 与神经网络推理应用场景，开启柔性 AI 计算硬件的新时代。
当前可穿戴设备、柔性机器人等应用呼唤轻量、可弯曲、高能效的端侧 AI 芯片，但传统硅基芯片难以适配曲面形态，现有柔性方案 （通过硬质芯片嵌入软质基底实现一定的可挠性） 又受限于集成度、灵活性与功耗等多重因素。FLEXI 芯片采用存算一体架构，兼顾超薄、柔性及超高能效，为柔性智能硬件产业化提供关键技术支撑。
超百亿次运算零错误
FLEXI 芯片采用互补金属氧化物半导体（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。
「该柔性芯片采用柔性聚酰亚胺基底，柔性基底与器件原生融合为一体，解决了传统硬质芯片或软硬结合方案的弊端。」 维信诺创新技术研发专家齐峰告诉上证报记者，相较于传统硅基芯片，其轻便、成本低、适应性强，尤其适用于穿戴设备、电子皮肤、具身智能机器人等场景。
技术层面，FLEXI 芯片首次将时钟频率提升到 10MHz 以上的水平，大幅提升运算速度与能效，使柔性芯片的算力首次跃升到本地、实时运行人工智能模型的水平，特别适合端侧 AI 硬件的应用。
柔性芯片实物图与三维结构示意图
实测数据显示，FLEXI 芯片在超过 4 万次弯折后仍能稳定运行，在超百亿次运算中做到零错误，且在 2.5-5.5V 电压波动、-40℃至 80℃的温度变化、90% 的相对湿度乃至紫外线环境下都保持了稳定状态。应用验证方面，该芯片已成功实现心律失常检测 （准确率 99.2%） 与人体活动分类 （准确率 97.4%） 等任务，展示了其在低功耗条件下开展本地智能处理的应用潜力，让柔性电子真正从 「能感知」 走向 「能思考」。
业内分析，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。
值得一提的是，FLEXI 芯片采用维信诺自主研发的 CMOS LTPS 驱动背板工艺制造，证明了采用平板显示工艺制备高性能柔性集成电路的可行性，为柔性电子奠定了工艺基础。
技术与市场仍是两大关口
自 2022 年 8 月起，依托维信诺 4.5 代柔性显示面板中试产线，维信诺与清华大学团队历经两年协同攻关，打通了芯片设计、芯片制造、芯片交付、芯片测试的全链路工作。通过多次工艺迭代与优化，确保芯片性能达成设计目标，并协助清华大学团队顺利完成后续机械及环境可靠性测试，进一步验证了芯片的稳定性与适用性。
齐峰介绍，FLEXI 芯片在柔性智能应用场景的想象空间广阔：智能医疗领域，柔性亲肤监测设备实时采集、分析心电、脑电、肌电等信号，助力个人健康管理；柔性机器人领域，柔性芯片完美贴附于关节与灵巧手表面，在动态弯曲中仍能保持稳定控制与决策；泛在物联网领域，低成本柔性传感贴片大面积部署，赋予日常表面感知计算能力，开启端侧实时环境智能交互；人机交互领域，柔性显示集成柔性芯片与传感，形成 「感存算显一体化」 的数字化智能交互新时代。
量产时间表如何？产业化落地还将面临哪些挑战？齐峰分析认为，柔性芯片在未来两到三年内尚难以实现大批量产业化，主要瓶颈来自技术与市场两端。
技术层面，受限于柔性工艺线宽线距，柔性芯片的性能与成熟硅基芯片仍存在代际差距，需通过提升电路密度、优化架构设计来缩小差距。市场方面，适用场景仍处探索阶段，正如 AI 大模型尚未形成稳定产值，柔性芯片的应用路径同样需要时间培育。
对于后续规划，齐峰透露，未来维信诺将继续与学校合作，持续提升柔性芯片性能，并进一步验证集成多功能模块的柔性 SoC（SystemonChip，片上系统）。维信诺也将在夯实自身内功的基础上，积极探索特定场景产业化落地的可能性。产业化路径将延续实验室—中试—量产的递进模式，借鉴公司在 Micro LED领域积累的孵化经验，稳步推进落地。
（上海证券报）
文章转载自东方财富
