高校在行动！清华、北大、复旦聚焦原创技术攻关实现“芯”突破
党的二十届四中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出，加强原始创新和关键核心技术攻关。强化科学研究、技术开发原始创新导向，优化有利于原创性、颠覆性创新的环境，产出更多标志性原创成果。近期，清华大学、北京大学、复旦大学等知名高校院所围绕集成电路关键核心环节密集突破，接连推出多款具有全球首创意义的原创颠覆性“芯”技术。相关成果覆盖高精度成像测量、模拟矩阵计算、6G无线通信、新型存储架构等前沿方向，标志着我国芯片原始创新能力实现系统性跃升，也为全球半导体产业发展注入了强劲的中国创新动能。
清华大学研制全球首款亚埃米级快照光谱成像芯片“玉衡”
近期，清华大学电子工程系方璐教授团队成功研制出全球首款亚埃米级快照光谱成像芯片“玉衡”，可实现亚埃米级光谱分辨率、千万像素级空间分辨率的快照光谱成像，标志着我国智能光子技术在高精度成像测量领域迈上新台阶。
据悉，该团队首创可重构计算光学成像架构，将物理分光限制转化为光子调制与重建过程，挖掘随机干涉掩膜与铌酸锂材料的电光重构特性，实现了高维光谱调制与高通量解调的协同计算。在此基础上研发的“玉衡”芯片，无需在波长维度牺牲通量，每个像素均可获取完整光谱信息，其快照光谱成像分辨能力提升两个数量级，成功打破光谱分辨率与成像通量无法兼得的瓶颈，为高分辨光谱成像开辟了新路径，可广泛应用于机器智能、机载遥感、天文观测等领域。目前，研究团队正基于原理样片，加速工程化样机与系统级优化，并将在10.4米口径加那利大型望远镜（GTC）上开展“玉衡”测试应用，有望为暗物质、黑洞等基础物理前沿研究开拓新视野。
北京大学研发高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，算力可超顶级GPU千倍
近日，北京大学人工智能研究院孙仲研究员团队联合集成电路学院研究团队，成功研制出基于阻变存储器的高精度、可扩展模拟矩阵计算芯片，首次实现了在精度上可与数字计算媲美的模拟计算系统。该芯片在求解大规模MIMO信号检测等关键科学问题时，计算吞吐量与能效较当前顶级数字处理器（GPU）提升百倍至千倍。
据悉，该团队创新通过新型信息器件、原创电路和经典算法的协同设计，构建基于阻变存储器阵列的高精度、可拓展的全模拟矩阵方程求解器，首次将模拟计算的精度提升至24位定点精度。研究团队基于迭代算法，结合了模拟低精度矩阵求逆和模拟高精度矩阵—向量乘法运算，开发了一种基于全模拟矩阵运算的高精度矩阵方程求解方案，先快速算出矩阵方程的“近似解”，再用“位切片”方法，实现迭代细化，为高能效计算中心提供了关键技术支撑，为算力提升探索出一条极具潜力的路径，赋能多元计算场景，并有望重塑算力格局。
北京大学、香港城市大学联合研发6G无线通信“一芯通吃”全频段芯片
近期，北京大学电子学院王兴军教授、舒浩文研究员和香港城市大学电气工程学院王骋教授联合团队成功研制出首款基于光电融合集成技术的自适应全频段高速无线通信芯片及超宽带光电融合集成系统，突破性拓展频域自由度，有效提升频率覆盖范围和频率域的灵活调谐能力，为6G通信泛在接入与高速互连、动态频谱灵活分配、小型化低成本提供了颠覆性解决方案。
据悉，研究团队基于先进的薄膜铌酸锂光子材料平台，提出“超宽带光电融合无线收发引擎”全新架构，所研发的芯片仅有指甲盖大小，可调度从微波、Sub 6GHz到毫米波甚至太赫兹的全频段资源，以超过120Gbps的极速传输数据，彻底打破了传统电子器件“一个频段一套设备”僵局；所构建集成系统的无线信号可在0.5GHz到115GHz范围内任一频点实现高速传输，全频段兼容能力国际领先；该系统还具有灵活可调谐能力，在信号受到干扰时，能动态切换至安全频段建立新的通信通道。研究团队将着力提升系统集成度，以实现激光器、光电探测器和天线的单片集成，最终实现可适配任何系统的“即插即用”型智能无线通信模组，可嵌入手机、移动基站、无人机、物联网设备的任何终端。
复旦大学研发全球首颗二维-硅基混合架构闪存芯片“长缨”
近日，复旦大学集成芯片与系统全国重点实验室集成电路与微纳电子创新学院周鹏-刘春森团队率先研发出全球首颗二维-硅基混合架构芯片“长缨”，这也是迄今为止全球首个二维-硅基混合架构闪存芯片。该架构将二维超快闪存器件“破晓”与成熟硅基CMOS工艺深度融合，为二维电子新型器件提供了一种高效系统集成策略，进而攻克二维信息器件工程化关键难题，性能“碾压”目前的Flash闪存技术，并首次实现了混合架构的工程化，解决了存储速率的技术难题。
据悉，今年4月，该团队已创造性提出“破晓”二维闪存原型器件，实现了400皮秒超高速非易失存储，相当于每秒可执行25亿次操作，比传统闪存快100万倍，是迄今最快的半导体电荷存储技术，为打破算力发展困境提供了底层原理。
团队表示，本研究成果作为中国集成电路领域“源技术”标志着我国在下一代存储核心技术领域掌握了主动权，期待该技术颠覆传统存储器体系，推动通用型存储器取代多级分层存储架构，为人工智能、大数据等前沿领域提供更高速、更低能耗的数据支撑，让二维闪存成为AI时代的标准存储方案。