近年来，智慧医疗、虚拟现实、物联网与可穿戴设备加速普及，能够贴合人体、适应弯折拉伸的柔性器件被视为新一代智能硬件的重要形态。然而，现实应用中“能贴合”并不等于“能计算”。大量柔性电路仍停留传感、采集与简单信号处理层面，难以承载复杂算法的本地推理与实时决策，导致数据需频繁回传云端，不仅增加能耗与时延，也带来隐私与安全压力。柔性形态下如何实现高效、可靠的边缘计算，成为制约产业落地的关键瓶颈。 造成此瓶颈的原因，一上于柔性基底、薄膜互连等工艺特性对器件一致性、可靠性提出更高要求，弯折过程中的机械应力容易引发电性漂移与失效；另一上，传统计算架构数据搬运上开销较大，面对端侧设备电池容量有限、散热条件受限的现实约束，难以在低功耗条件下长期稳定运行。此外，柔性器件通常需要在复杂环境中工作，包括高低温变化、汗液湿度、日常光照甚至紫外老化，这些都对电路稳定性、误码率和寿命提出严苛挑战。 在这一背景下，清华大学集成电路学院任天令教授团队及合作单位提出FLEXI——面向边缘智能加速的柔性数字存内计算芯片，并在工艺、电路与算法层面开展协同优化。对应的成果发表于国际学术期刊《自然》。据团队介绍，该芯片兼具轻薄可弯曲的柔性优势与面向边缘计算的能效特性：在超过4万次反复弯折后仍可稳定运行，并在超百亿次运算中实现零错误记录。面向真实使用环境，芯片在2.5至5.5伏电压波动、零下40摄氏度至80摄氏度温度变化、相对湿度90%及紫外线环境下保持稳定，为柔性电子“能长期用、在复杂条件下用”提供了工程化验证路径。团队还披露，该测试芯片成本低于1元，体现出面向规模化应用的潜在优势。 从影响看，这一进展对柔性电子与边缘智能硬件具有多重意义。其一，填补了高性能柔性智能计算芯片的技术空白，使柔性器件从“感知为主”迈向“感知与计算并重”，为在端侧运行更复杂的智能算法提供了可能。其二，有助于提升端侧处理能力，减少数据回传频次，降低时延和能耗，并在健康数据等敏感场景中强化隐私保护。其三，低成本特征与可靠性验证为产业链导入提供了现实前提，有望带动可穿戴健康设备、物联网终端、柔性机器人等领域的产品形态创新。 在应用验证上，FLEXI已心律失常监测和活动状态分类等任务中展示本地智能处理能力，准确率分别达到99.2%和97.4%。这表明柔性端侧设备不仅能够持续采集数据，也有望在设备端完成识别、预警与分类等关键环节，为慢病管理、居家监护、运动健康等应用提供更及时的决策支持。业内人士指出，随着老龄化程度加深与基层医疗需求增长，面向长期佩戴、低功耗、高可靠的智能硬件将迎来更广阔应用空间，相关基础器件突破具有重要支撑作用。 面向下一步发展，业内普遍认为仍需在材料体系、功耗管理与制造良率诸上持续攻关。一是探索新型半导体材料与结构设计，深入提升性能与弯折寿命；二是优化功率门控等低功耗技术，扩大端侧续航优势；三是提升生产一致性与良率、优化芯片尺寸与封装方式，推动从实验验证走向规模化应用。同时，柔性计算平台走向产业化还需要与传感器、通信模组、系统软件和应用算法形成协同生态，建立面向医疗器械、消费电子与工业物联网的测试标准与评估体系，确保安全可控与长期稳定。
在全球科技竞争格局深刻变革的当下，这项源自中国实验室的创新成果不仅展现了产学研协同攻关的制度优势，更昭示着以应用需求为导向的研发思路正在结出硕果。随着柔性电子技术与人工智能的深度融合，未来或将催生人机交互的新范式，为数字经济高质量发展注入强劲动能。该跨越式发展也启示我们：在新一轮科技革命中抢占制高点，既需要仰望星空的原始创新，更离不开脚踏实地的需求洞察。