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柔性电子（Flexible electronics）技术与人工智能（AI）相结合，有望彻底变革机器人、可穿戴医疗设备、人机交互界面及其他新兴应用领域。然而，开发能够通过并行计算高效执行神经网络推理任务的柔性计算硬件，仍然面临着重大挑战。
2026 年 1 月 28 日，清华大学任天令、刘厚方，北京大学燕博南作为共同通讯作者（闫岸之、闫涧澜、沈鹏辉、符一涵为论文共同第一作者），在国际顶尖学术期刊Nature上发表了题为：A flexible digital compute-in-memory chip for edge intelligence 的研究论文。
该研究开发了一种用于边缘智能的 轻薄、轻量且坚固的柔性数字人工智能芯片——FLEXI，为极边缘技术中的超低成本 AI 系统铺平了道， 并在可穿戴医疗设备进行了证明。
在这项最新研究中，研究团队推出了一款轻薄、轻量且坚固的柔性数字人工智能芯片——FLEXI。
该研究的解决方案采用工艺-电路-算法协同优化策略，结合数字动态可重构存内计算架构。其关键特性包括：最高工作时钟频率达 12.5 MHz，功耗低至 2.52 mW，单颗芯片成本不足 1 美元，电路良品率稳定在 70%-92% 之间。该电路可实现 1010 次定点与随机乘法运算零误差，经受 4 万次以上弯曲循环测试，并在超过 6 个月的持续工作中保持性能稳定。通过一次性片上神经网络部署，彻底消除了顺序权重写入带来的功耗与延迟问题，在单颗 1kb 芯片上实现心律失常检测任务最高 99.2% 的准确率。此外，FLEXI 基于多模态生理信号的人类日常活动监测准确率可达 97.4% 以上。
值得一提的是，Nature期刊同期发表了题为：A bendable AI chip for wearable technology 的 News and Views 文章，文章指出，这项协同优化的设计和技术造就了廉价、灵活的微芯片，能够高效运行神经网络任务，并在可穿戴医疗设备中得到了证明。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09931-x
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