【導讀】當dang類lei腦nao智zhi能neng成cheng為wei破po解jie傳chuan統tong算suan力li瓶ping頸jing的de關guan鍵jian抓zhua手shou
，材cai料liao創chuang新xin與yu工gong程cheng化hua落luo地di的de協xie同tong發fa力li成cheng為wei破po局ju核he心xin。近jin日ri
，泰tai克ke技ji術shu大da牛niu中zhong國guo區qu技ji術shu總zong監jian張zhang欣xin與yu華hua東dong師shi範fan大da學xue田tian教jiao授shou圍wei繞rao“鐵電賦能類腦”展開深度對談，跳出實驗室局限，從鐵電材料機理、器(qi)件(jian)研(yan)發(fa)路(lu)徑(jing)到(dao)測(ce)試(shi)技(ji)術(shu)支(zhi)撐(cheng)，層(ceng)層(ceng)拆(chai)解(jie)，全(quan)景(jing)呈(cheng)現(xian)鐵(tie)電(dian)技(ji)術(shu)如(ru)何(he)為(wei)類(lei)腦(nao)智(zhi)能(neng)注(zhu)入(ru)新(xin)動(dong)能(neng)

，解(jie)鎖(suo)存(cun)算(suan)一(yi)體(ti)從(cong)實(shi)驗(yan)室(shi)創(chuang)新(xin)到(dao)工(gong)程(cheng)化(hua)落(luo)地(di)的(de)進(jin)階(jie)密(mi)碼(ma)。

“鐵電材料的獨特性
，是類腦器件研發的核心密碼。” 田(tian)教(jiao)授(shou)開(kai)篇(pian)點(dian)明(ming)核(he)心(xin)。他(ta)介(jie)紹(shao)，鐵(tie)電(dian)材(cai)料(liao)因(yin)晶(jing)體(ti)結(jie)構(gou)對(dui)稱(cheng)性(xing)破(po)缺(que)
，內(nei)部(bu)偶(ou)極(ji)子(zi)在(zai)外(wai)加(jia)電(dian)場(chang)作(zuo)用(yong)下(xia)可(ke)有(you)序(xu)排(pai)列(lie)形(xing)成(cheng)鐵(tie)電(dian)疇(chou)
，而(er)其(qi)疇(chou)方(fang)向(xiang)反(fan)轉(zhuan)時(shi)並(bing)非(fei)僅(jin)有(you) “上下” 兩態 —— 通tong過guo調tiao控kong電dian場chang振zhen幅fu與yu持chi續xu時shi間jian，能neng實shi現xian豐feng富fu且qie非fei易yi失shi的de中zhong間jian態tai，這zhe與yu生sheng物wu大da腦nao突tu觸chu的de可ke塑su性xing高gao度du契qi合he，為wei類lei腦nao器qi件jian設she計ji提ti供gong了le天tian然ran的de材cai料liao基ji礎chu。

基於這一機理，田教授團隊深耕十年，走出三條核心技術路徑。其一，通過鐵電調控半導體電導，以歐姆定律、基爾霍夫定律實現神經網絡矩陣乘加
，模擬大腦皮層計算；其二
，創新構建鐵電憶容結構，利用位移電流與電容和電壓變化率的線性關係，規避焦耳熱問題，實現低功耗存算一體信息處理
；其三
，突破鐵電疇調控技術，將半導體轉化為可重構的 PN/NP 結，讓光電探測器實現多狀態響應

，打造 “感存算一體” 的類腦視網膜係統，直接對自然光圖像進行神經網絡計算
，為邊緣計算提供新方案。

相較於 CPU、GPU 依賴存儲器交互導致的延遲、高能耗問題，鐵電類腦器件以 “硬件仿生” 思(si)路(lu)
，直(zhi)接(jie)構(gou)建(jian)電(dian)子(zi)突(tu)觸(chu)與(yu)神(shen)經(jing)元(yuan)網(wang)絡(luo)
，從(cong)根(gen)源(yuan)解(jie)決(jue)算(suan)力(li)痛(tong)點(dian)。但(dan)新(xin)器(qi)件(jian)的(de)研(yan)發(fa)，離(li)不(bu)開(kai)精(jing)準(zhun)測(ce)試(shi)設(she)備(bei)的(de)支(zhi)撐(cheng)。田(tian)教(jiao)授(shou)結(jie)合(he)多(duo)年(nian)科(ke)研(yan)實(shi)踐(jian)，提(ti)出(chu)了(le)關(guan)鍵(jian)需(xu)求(qiu)：“鐵電類腦器件需要大量中間態表征，現有設備在納安以下小電流測試時速度偏慢，一條轉移曲線可能要等數分鍾
；同時，陣列驗證階段需要多通道並行測試，現有設備通道規模難以滿足大規模矩陣乘加運算需求。”

這(zhe)些(xie)來(lai)自(zi)一(yi)線(xian)的(de)真(zhen)實(shi)訴(su)求(qiu)，正(zheng)是(shi)泰(tai)克(ke)技(ji)術(shu)迭(die)代(dai)的(de)核(he)心(xin)方(fang)向(xiang)。張(zhang)欣(xin)回(hui)應(ying)道(dao)，針(zhen)對(dui)小(xiao)電(dian)流(liu)測(ce)試(shi)速(su)度(du)與(yu)通(tong)道(dao)密(mi)度(du)兩(liang)大(da)痛(tong)點(dian)，全(quan)新(xin)推(tui)出(chu)的(de)機(ji)架(jia)式(shi)源(yuan)表(biao)已(yi)實(shi)現(xian)關(guan)鍵(jian)突(tu)破(po)：1U 高度設計，單主機可搭載 6 個 SMU 通道，噪聲電流控製在 10 皮安以內，采樣速率達 1 兆 / 秒，兼顧低電流測試精度與速度；更支持通過 TSP link 總線多台堆疊互聯，實現上百個通道的同步並行工作，且各通道可獨立控製，完美適配陣列化測試的規模化需求。此外，該設備可與 4200 係列無縫協同，形成 “高精度基礎表征 + 規模化陣列測試” 的完整解決方案。

“測試設備的迭代，是工程化落地的重要支撐。” 田教授對此高度認可。他表示
，團隊的核心目標是推動鐵電類腦技術與先進 CMOS 工gong藝yi兼jian容rong，實shi現xian大da規gui模mo存cun算suan一yi體ti神shen經jing網wang絡luo的de工gong程cheng化hua落luo地di。這zhe一yi過guo程cheng中zhong，既ji需xu要yao攻gong克ke單dan個ge器qi件jian的de性xing能neng優you化hua

，更geng需xu要yao通tong過guo陣zhen列lie驗yan證zheng驗yan證zheng技ji術shu可ke行xing性xing，而er泰tai克ke的de多duo通tong道dao
、高速度測試方案，恰好解決了規模化驗證的核心痛點。

談及未來，田教授透露，團隊已搭建成熟的微納工藝平台
，正麵向全國招募材料、電路
、微電子、計(ji)算(suan)機(ji)等(deng)多(duo)學(xue)科(ke)背(bei)景(jing)的(de)青(qing)年(nian)老(lao)師(shi)與(yu)碩(shuo)博(bo)研(yan)究(jiu)生(sheng)
，共(gong)同(tong)攻(gong)克(ke)低(di)能(neng)耗(hao)類(lei)腦(nao)智(zhi)能(neng)的(de)工(gong)程(cheng)化(hua)難(nan)題(ti)。泰(tai)克(ke)也(ye)表(biao)示(shi)，將(jiang)持(chi)續(xu)開(kai)放(fang)硬(ying)件(jian)接(jie)口(kou)與(yu)軟(ruan)件(jian)定(ding)製(zhi)能(neng)力(li)，從(cong)鐵(tie)電(dian)材(cai)料(liao)的(de)微(wei)觀(guan)機(ji)理(li)探(tan)索(suo)

，到(dao)存(cun)算(suan)一(yi)體(ti)器(qi)件(jian)的(de)工(gong)程(cheng)化(hua)突(tu)破(po)，4200 始終作為科研核心工具
，見證並賦能著 “匠師共研” 的每一步。未來泰克也將與科研團隊深度聯合開發

，把訓練、推理等功能模塊集成到測試係統中，為鐵電類腦器件的工程化之路保駕護航 。

總結

一場跨界對話，串聯起鐵電材料創新、類(lei)腦(nao)器(qi)件(jian)研(yan)發(fa)與(yu)測(ce)試(shi)技(ji)術(shu)賦(fu)能(neng)的(de)完(wan)整(zheng)鏈(lian)路(lu)
，彰(zhang)顯(xian)了(le)科(ke)研(yan)創(chuang)新(xin)與(yu)產(chan)業(ye)賦(fu)能(neng)的(de)雙(shuang)向(xiang)奔(ben)赴(fu)。從(cong)田(tian)教(jiao)授(shou)團(tuan)隊(dui)十(shi)年(nian)深(shen)耕(geng)的(de)鐵(tie)電(dian)技(ji)術(shu)路(lu)徑(jing)，到(dao)泰(tai)克(ke)精(jing)準(zhun)破(po)解(jie)測(ce)試(shi)痛(tong)點(dian)的(de)設(she)備(bei)迭(die)代(dai)
，二(er)者(zhe)協(xie)同(tong)發(fa)力(li)
，為(wei)鐵(tie)電(dian)類(lei)腦(nao)技(ji)術(shu)的(de)工(gong)程(cheng)化(hua)落(luo)地(di)掃(sao)清(qing)障(zhang)礙(ai)。未(wei)來(lai)，隨(sui)著(zhe)科(ke)研(yan)團(tuan)隊(dui)的(de)多(duo)學(xue)科(ke)協(xie)同(tong)攻(gong)關(guan)與(yu)泰(tai)克(ke)的(de)持(chi)續(xu)技(ji)術(shu)賦(fu)能(neng)，鐵(tie)電(dian)類(lei)腦(nao)技(ji)術(shu)必(bi)將(jiang)突(tu)破(po)實(shi)驗(yan)室(shi)邊(bian)界(jie)
，實(shi)現(xian)與(yu)先(xian)進(jin)工(gong)藝(yi)的(de)深(shen)度(du)融(rong)合(he)，為(wei)智(zhi)能(neng)終(zhong)端(duan)、邊緣計算等領域打破算力桎梏，開啟低能耗類腦智能產業化的全新篇章。