可穿戴设备、智慧医疗和物联网快速发展的背景下，终端对“贴合人体、长时续航、即时计算”的需求持续上升。然而，柔性电子长期面临一个现实矛盾：器件可以“柔”，系统却难以“强”。要在弯折、卷曲等复杂形态下稳定运行，同时承担一定复杂度的智能计算任务，往往受限于互连能力、能耗约束和算力密度，导致柔性器件多停留在传感、显示等相对基础的功能层面，高性能柔性计算芯片仍较为稀缺。 这个瓶颈主要来自三上：其一，传统柔性工艺可用的互连资源有限，难以支撑复杂电路的布线与高密度集成，系统级设计常被迫降低集成规模或性能指标；其二，终端侧计算常被“数据搬运”拖慢——处理器与存储器间的频繁读写不仅带来延迟，也显著抬高功耗，电池容量受限的可穿戴场景尤为明显；其三，柔性材料叠加环境应力易引发性能漂移和可靠性风险，对温湿度、光照老化等长期适应性提出更高要求。 针对上述问题，清华大学集成电路学院任天令教授团队及合作者提出柔性数字存算芯片“FLEXI”方案，并在国际顶级期刊《自然》发表有关成果。研究采用CMOS低温多晶硅工艺，使芯片可直接在柔性基底上制造，在成本、功耗与集成度上具备可落地的工艺基础。工艺层面，团队通过增加金属层数等方式提升互连能力，缓解柔性电子“布线难、互连弱”的核心短板，为复杂数字电路在柔性载体上的实现提供支撑。 架构层面，该芯片采用数字“存内计算”思路，即在存储器内部完成数据处理，尽量减少处理器与存储器之间的数据往返。相比传统方案，这一做法可降低数据搬运带来的时间与能耗开销，并在一定程度上缓解“存储墙”对性能的限制。研究还指出，数字实现路线在稳定性与一致性上更可控，有利于柔性场景下的可靠运行。 从测试结果看，该芯片折叠、卷曲等状态下可持续稳定工作，经历4万次反复弯折后计算能力仍保持稳定，并表现出耐温、耐湿及抗光照老化等综合可靠性。值得关注的是，研究披露其最小尺寸芯片制造成本可低至0.016美元，为规模化部署提供了成本空间。在应用示例中，芯片可集成至可穿戴设备，结合心率、呼吸频率、体温等生理信号实现日常活动识别，展示出面向边缘侧实时分析的潜在价值。 业内人士认为，该成果对柔性电子与边缘智能硬件具有标志性意义：一上，它柔性载体上实现了更高水平的数字集成与可用算力，有望推动柔性电子从“可用”走向“可扩展、可工程化”；另一上，数字存内计算为终端低功耗智能提供了新的路径，有助于在不明显增加能耗的情况下提升本地推理与分类能力。这将对健康监测、运动识别、环境感知等场景的实时性和隐私保护产生积极影响——数据在终端侧就地处理，可减少外传和云端依赖。 同时也要看到，从实验室成果走向产业应用仍需跨越多道关口。首先是规模化制造的良率与一致性，柔性工艺在大面积、批量生产中的稳定性仍需更验证；其次，芯片尺寸与系统封装、供电管理、传感器协同等系统工程问题需要继续优化，才能在真实产品中实现长期可靠运行；再次，应用侧仍需更清晰的标准与生态，包括可穿戴医疗健康的合规要求、数据安全规范以及多场景算法模型的适配，才能将硬件能力转化为可落地的行业方案。 面向下一阶段发展，多位专家提出可从材料与电路两端合力推进：一是引入新型半导体材料与器件结构，提高性能与柔性适配性；二是通过功率门控等电源管理技术优化，继续降低待机与工作能耗，增强续航；三是围绕关键工艺与设计流程建立可复制的工程体系，提高制造良率、降低综合成本，并逐步扩展到更复杂的端侧智能任务。随着可穿戴健康、智能纺织、物联网终端等需求增长，柔性高性能计算硬件有望成为连接传感、计算与服务的重要基础。
此次技术突破不仅标志着我国在高端柔性电子领域的能力提升，也勾勒出信息技术与生命健康加速融合的应用前景。当计算能力不再受设备形态限制，技术将以更贴近用户、更加日常的方式服务健康与生活，这或许正是颠覆性创新更值得期待的价值所在。