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當類腦智能成為打破傳統(tǒng)算力瓶頸的核心方向，材料創(chuàng)新與工程化落地的協(xié)同探索愈發(fā)關鍵。近日，泰克技術大牛中國區(qū)技術總監(jiān)張欣與華東師范大學專家田教授展開深度對話，圍繞 “鐵電賦能類腦” 主題，從材料機理、器件研發(fā)到測試賦能，全方位拆解從實驗室創(chuàng)新到存算一體工程化的進階之路。

“鐵電材料的獨特性，是類腦器件研發(fā)的核心密碼?！?田教授開篇點明核心。他介紹，鐵電材料因晶體結構對稱性破缺，內部偶極子在外加電場作用下可有序排列形成鐵電疇，而其疇方向反轉時并非僅有 “上下” 兩態(tài) —— 通過調控電場振幅與持續(xù)時間，能實現(xiàn)豐富且非易失的中間態(tài)，這與生物大腦突觸的可塑性高度契合，為類腦器件設計提供了天然的材料基礎。

基于這一機理，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(xiàn)神經網(wǎng)絡矩陣乘加，模擬大腦皮層計算；其二，創(chuàng)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系，規(guī)避焦耳熱問題，實現(xiàn)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(xiàn)多狀態(tài)響應，打造 “感存算一體” 的類腦視網(wǎng)膜系統(tǒng)，直接對自然光圖像進行神經網(wǎng)絡計算，為邊緣計算提供新方案。

相較于 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” 思路，直接構建電子突觸與神經元網(wǎng)絡，從根源解決算力痛點。但新器件的研發(fā)，離不開精準測試設備的支撐。田教授結合多年科研實踐，提出了關鍵需求：“鐵電類腦器件需要大量中間態(tài)表征，現(xiàn)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(shù)分鐘；同時，陣列驗證階段需要多通道并行測試，現(xiàn)有設備通道規(guī)模難以滿足大規(guī)模矩陣乘加運算需求?！?/p>

這些來自一線的真實訴求，正是泰克技術迭代的核心方向。張欣回應道，針對小電流測試速度與通道密度兩大痛點，全新推出的機架式源表已實現(xiàn)關鍵突破：1U 高度設計，單主機可搭載 6 個 SMU 通道，噪聲電流控制在 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 總線多臺堆疊互聯(lián)，實現(xiàn)上百個通道的同步并行工作，且各通道可獨立控制，完美適配陣列化測試的規(guī)模化需求。此外，該設備可與 4200 系列無縫協(xié)同，形成 “高精度基礎表征 + 規(guī)?；嚵袦y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 工藝兼容，實現(xiàn)大規(guī)模存算一體神經網(wǎng)絡的工程化落地。這一過程中，既需要攻克單個器件的性能優(yōu)化，更需要通過陣列驗證驗證技術可行性，而泰克的多通道、高速度測試方案，恰好解決了規(guī)?；炞C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臺，正面向全國招募材料、電路、微電子、計算機等多學科背景的青年老師與碩博研究生，共同攻克低能耗類腦智能的工程化難題。泰克也表示，將持續(xù)開放硬件接口與軟件定制能力，從鐵電材料的微觀機理探索，到存算一體器件的工程化突破，4200 始終作為科研核心工具，見證并賦能著 “匠師共研” 的每一步。未來泰克也將與科研團隊深度聯(lián)合開發(fā)，把訓練、推理等功能模塊集成到測試系統(tǒng)中，為鐵電類腦器件的工程化之路保駕護航 。

從鐵電材料的微觀機理探索，到存算一體器件的工程化突破，這場 “匠師共研” 的對話，彰顯了科研創(chuàng)新與測試賦能的雙向奔赴。未來，泰克將繼續(xù)以精準測試技術為支點，與科研工作者攜手，推動鐵電類腦技術從實驗室走向產業(yè)化，為智能終端、邊緣計算、醫(yī)療設備等領域注入全新算力動能。