美國(guó)南加州大學(xué)約書(shū)亞·楊教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合多國(guó)科研機(jī)構(gòu)，成功研制出全球首款集成化人工神經(jīng)元“1M1T1R”。該器件通過(guò)模仿生物神經(jīng)元的工作機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了皮焦耳級(jí)超低功耗運(yùn)行，為構(gòu)建類(lèi)腦硬件學(xué)習(xí)系統(tǒng)開(kāi)辟了新路徑。相關(guān)成果發(fā)表于《自然·電子學(xué)》期刊，被學(xué)界視為通向通用人工智能（AGI）的關(guān)鍵技術(shù)突破。

研究團(tuán)隊(duì)從生物神經(jīng)元的離子通道機(jī)制獲得靈感，創(chuàng)新性地采用擴(kuò)散型憶阻器作為核心元件。這種特殊材料在電壓作用下，內(nèi)部銀離子會(huì)形成動(dòng)態(tài)導(dǎo)電通道，模擬神經(jīng)信號(hào)的積累與釋放過(guò)程。通過(guò)將憶阻器、晶體管和電阻進(jìn)行三維垂直堆疊，科研人員成功將傳統(tǒng)需要數(shù)十個(gè)晶體管才能實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)元功能，濃縮至單個(gè)晶體管尺寸的器件中，集成度提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該人工神經(jīng)元在處理“噴發(fā)脈沖海德堡數(shù)字”語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)時(shí)，準(zhǔn)確率達(dá)到91.35%。這項(xiàng)測(cè)試要求系統(tǒng)同時(shí)解析語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間序列特征與空間頻率信息，傳統(tǒng)AI算法在此類(lèi)時(shí)空數(shù)據(jù)融合任務(wù)中表現(xiàn)欠佳。研究負(fù)責(zé)人指出，1M1T1R神經(jīng)元展現(xiàn)出的漏電積分、閾值放電等六大生物特性，使其能夠像真實(shí)神經(jīng)元般處理動(dòng)態(tài)信息流。

能耗測(cè)試結(jié)果引發(fā)行業(yè)震動(dòng)。當(dāng)前版本神經(jīng)元單次放電僅消耗1皮焦耳能量，相當(dāng)于蚊子振翅能耗的千分之一。研究人員通過(guò)3納米制程工藝優(yōu)化預(yù)測(cè)，未來(lái)能耗可降至艾焦耳級(jí)，較人腦神經(jīng)元節(jié)能數(shù)千倍。這意味著由數(shù)十億個(gè)此類(lèi)神經(jīng)元組成的電子大腦，處理現(xiàn)有服務(wù)器級(jí)AI任務(wù)時(shí)，僅需手表電池即可持續(xù)運(yùn)行。

在硬件架構(gòu)層面，該技術(shù)突破了馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的瓶頸。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)處理AI任務(wù)時(shí)，CPU需反復(fù)從內(nèi)存調(diào)取數(shù)據(jù)，導(dǎo)致高能耗與延遲。而1M1T1R神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)采用事件驅(qū)動(dòng)型異步通信，信號(hào)以脈沖形式在神經(jīng)元間直接傳遞，這種并行處理模式與人腦工作機(jī)制高度相似。實(shí)驗(yàn)顯示，由32個(gè)神經(jīng)元組成的微型網(wǎng)絡(luò)，在平衡球控制任務(wù)中展現(xiàn)出實(shí)時(shí)軌跡預(yù)測(cè)能力。

項(xiàng)目聯(lián)合負(fù)責(zé)人透露，美國(guó)空軍研究實(shí)驗(yàn)室與NASA自2018年起便參與核心技術(shù)攻關(guān)。在器件制備環(huán)節(jié)，科研團(tuán)隊(duì)運(yùn)用原子層沉積技術(shù)，在納米尺度精準(zhǔn)控制憶阻器與晶體管的界面特性。電學(xué)測(cè)試環(huán)節(jié)則開(kāi)發(fā)出專(zhuān)用脈沖發(fā)生系統(tǒng)，能夠捕捉納秒級(jí)信號(hào)變化。經(jīng)過(guò)七年技術(shù)迭代，器件壽命從最初的數(shù)百次循環(huán)提升至百萬(wàn)次級(jí)穩(wěn)定運(yùn)行。

該成果對(duì)AI硬件發(fā)展具有雙重意義。在應(yīng)用層面，超低功耗特性使類(lèi)腦芯片有望植入可穿戴設(shè)備或醫(yī)療監(jiān)測(cè)裝置。在學(xué)術(shù)層面，隨機(jī)性放電特征為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了新的優(yōu)化路徑——實(shí)驗(yàn)表明，適當(dāng)引入神經(jīng)元級(jí)噪聲可使網(wǎng)絡(luò)跳出局部最優(yōu)解，在圖像復(fù)原任務(wù)中將峰值信噪比提升12%。

目前研究團(tuán)隊(duì)正與半導(dǎo)體企業(yè)合作推進(jìn)7納米制程工藝開(kāi)發(fā)。最新模擬顯示，采用先進(jìn)制程的芯片可將神經(jīng)元密度提升至每平方毫米10萬(wàn)個(gè)，較現(xiàn)有GPU的運(yùn)算單元密度提高三個(gè)數(shù)量級(jí)。這項(xiàng)技術(shù)或?qū)⒃谖迥陜?nèi)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，為自動(dòng)駕駛、實(shí)時(shí)語(yǔ)音翻譯等領(lǐng)域帶來(lái)革命性變化。

相關(guān)論文：https://www.nature.com/articles/s41928-025-01488-x
技術(shù)解讀：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/11/251105050723.htm