清华大学研发柔性AI芯片，健康监测准确率突破99%
近日，清华大学任天令教授团队研发的柔性AI芯片FLEXI登上《自然》杂志，引发广泛关注。这款芯片具备92.1%的制造良率，即使反复弯折至180度，历经4万多次操作后仍保持计算能力不变。在连续执行100亿次乘法运算中未出现任何错误。芯片还成功通过了从-40°C至80°C的极端温度测试，以及高湿度、强光照环境下的老化试验。在常规环境下保存超过6个月后，其性能依然保持稳定。
FLEXI芯片厚度仅为约25微米，轻盈且可高度柔曲，能够缝入衣物、贴合皮肤或集成于医疗设备之中，成为人体的“第二层智能皮肤”。这种芯片不仅具备出色的机械性能，还能像人脑一样处理复杂数据，是柔性电子领域的一项突破。
该芯片特别适合执行AI任务，如图像识别、语音处理和心电分析等。这些任务本质上依赖于大量乘法累加计算，而FLEXI芯片支持成千上万次并行运算，实现了高效精准的处理。
首次在柔性平台上实现存内计算架构
作为论文的第一作者，清华大学闫岸之博士在接受采访时表示，FLEXI芯片的制造成本预计在批量生产下可低至0.016美元，这一价格远低于一颗糖果。该芯片的柔性制造工艺本身就具有较低的材料成本，而在大规模量产的背景下，一次性投入如掩膜版等费用也能被大幅摊薄。
目前，FLEXI芯片已在健康监测领域完成初步验证。研究团队通过采集心率、呼吸、体温及皮肤湿度等生理信号，训练并部署神经网络模型于芯片内部，实现了高效本地化推理分析。
在实际测试中，该芯片在单次心跳分析中识别出心律不齐的能力达到99.2%的准确率，而对静坐、行走、跑步或情绪紧张状态的识别准确率也超过97.4%。这意味着未来我们或将拥有更智能的健康助手，能够及时预警身体异常并辅助疾病预防。
从智能穿戴到智能衣物，FLEXI芯片开启新场景
未来，佩戴在手腕上的健康设备不仅能够记录基本的生命体征，还可实时分析心电图，提前发出异常预警。而智能衣物则可能具备感知体温、汗液和呼吸的功能，并根据环境自动调节温度，甚至在用户疲劳时提醒休息。这些创新功能都可能依赖于FLEXI芯片的灵活部署。
闫岸之博士表示，这项研究成果之所以能发表于《自然》，主要得益于其实验设计的严谨性与技术的突破性。柔性电子领域的专家Kris Myny教授也评价该工作填补了行业空白，代表了当前柔性电子平台的前沿水平。无论是在频率、能效还是能量延迟积方面，FLEXI芯片的表现均优于现有柔性芯片。
打破传统芯片思路，在内存中直接进行计算
传统芯片中，计算单元（如CPU）与存储单元（内存）是分开运作的，每次运算都需要在两者之间来回传输数据，不仅耗时且耗能。而FLEXI芯片采用“存内计算”（Compute-in-Memory）架构，将计算单元直接集成在存储模块中，使数据处理可以在原地完成。这种设计大幅提升了运算效率，同时显著降低了能耗。
闫岸之强调，为柔性设备引入真正的智能，必须采用高效的存内计算架构。传统CPU的能效和算力难以满足神经网络任务的需求，而数字存算结构不仅具备高并行计算能力，还具有良好的鲁棒性，适用于机械应力多变的柔性环境。
低温多晶硅材料，实现柔性和大规模量产的平衡
与传统硅基芯片不同，FLEXI芯片基于低温多晶硅（LTPS）材料，并通过印刷式工艺制备在柔性基底上。虽然其性能略逊于高纯度单晶硅，但具备可弯曲、低成本和易于量产的优势。
研究团队通过优化制造流程，使该芯片在保持柔性的基础上实现高效运算，并成功集成成千上万个微型晶体管。在材料工艺、电路设计与AI算法三方面同步优化下，FLEXI芯片在保持低功耗的同时实现了高速神经网络运算。
团队还设计了一套轻量化的AI模型，可以直接部署在芯片内部，无需频繁读写存储，从而大幅提升了整体效率。
多层级协同优化，实现行业领先的AI性能
闫岸之指出，FLEXI芯片的核心创新在于“CLCO”（协同优化）策略，即材料、电路与算法的多层次协同设计。
- 在工艺层面，团队通过大量实验与模拟，精准掌握了薄膜厚度与晶体管参数在制造过程中的分布规律，并针对柔性CMOS工艺进行了多次优化。
- 在电路层面，采用数字存内计算架构，相较于模拟方案，更能适应柔性制造的工艺波动，同时避免了模数转换带来的额外功耗。
- 在算法层面，团队设计了适用于1 Kbit存储规模的轻量化模型，并通过量化感知训练等方法，在压缩模型体积的同时保持高精度。
在多个AI任务测试中，如手写数字识别、语音唤醒和心律失常检测，FLEXI芯片均展现出卓越的性能。特别是在1 Kbit芯片上实现心律分类的准确率高达99.2%。此外，该芯片还支持多生理信号融合分析，实现对人类日常活动模式的智能识别。
面向未来的应用拓展：柔性机器人与神经接口
除了医疗健康，FLEXI芯片在柔性机器人和脑机接口领域同样具备广阔前景。
利用其大面积延展特性，可为机器人制作“电子皮肤”，提升其近距离感知能力。结合红外传感器后，还能实现非接触式距离检测与避障功能。此外，该芯片也适合用于神经探针等脑机接口设备，其柔性材质可更好贴合生物组织，实现高通量神经信号采集与实时处理。
对于可变形机器人而言，FLEXI芯片具备在复杂曲面上运行的优势，可用于运动控制、环境识别等任务。在微型飞行器的导航与通信中也具有应用潜力。
闫岸之表示，团队希望在未来将FLEXI芯片集成于电子皮肤、神经探针或语音交互贴片等场景，从而实现更自然、更高效的人机交互。
开放科研文化，孕育前沿创新
闫岸之最后提到，团队之所以能够取得这些突破，离不开开放的科研氛围。任天令教授始终尊重科研探索的规律，在科研过程中，即使团队成员遇到失败，也会耐心引导，鼓励独立思考与深入探索。
在研究环境中，不同方向的成员可以自由交流，针对难题灵活组建攻关小组。正是这种开放务实的文化，使得创新想法能够不断萌芽并落地，推动柔性电子与AI芯片领域迈向新的高度。