1.Nature Electronics发表我院新型计算芯片最新进展并进行专题报道；
2.清华大学深圳国际研究生院田曦、丁文伯团队合作研发面向无束缚人机交互的无线无源可穿戴传感网络；
3.北大程翔团队NSR | WiFo-2：面向未来异构无线系统的无线通感基座模型；
4.全球首款！西安电子科技大学学部科研力量赋能产业，碳化硅超级结MOSFET产品重磅发布
1.Nature Electronics发表我院新型计算芯片最新进展并进行专题报道
近日，北京航空航天大学集成电路科学与工程学院赵巍胜教授团队在自旋芯片领域取得重要进展：基于40纳米CMOS工艺实现96 kb电压调控磁各向异性磁随机存储器（VC-MRAM），构建出亚纳秒概率翻转的超快低功耗伊辛机，面向工业级EDA组合优化任务完成芯片实测验证。器件单次自旋更新能耗低于40 fJ，系统能效达到1.92×10⁵ solutions/s/W，较现有最先进伊辛机提升60至18000倍。相关成果以“An Ising machine for combinatorial optimization based on sub-nanosecond CMOS-integrated magnetoresistive random-access memory”为题，在线发表于国际顶级学术期刊《Nature Electronics》（自然·电子学），该成果为团队发表的第五篇Nature Electronics论文。
图1 压控自旋伊辛芯片系统概述
《Nature Electronics》同期发表题为“Magnetic memory accelerates combinatorial optimization”的专题报道，美国国家标准与技术研究院APS/IEEE Fellow Mark D. Stiles 教授等撰写News & Views文章指出，该成果将亚纳秒磁矩翻转与伊辛自旋计算相结合，研制出集成9.6万个磁隧道结的新型计算芯片。评论特别提到，团队将确定性翻转与随机热效应相结合，研发出“超高速”（particularly fast）的翻转过程；把能量差编码到电压脉冲宽度中，构筑了具备广泛扩展潜力、超高能效的自旋信息更新方法，其求解能力已在集成电路设计全局布线与层分配问题中得到验证[1]。
图2 《Nature Electronics》专题报道
PART.1
研究背景
NP难问题的求解挑战
NP难的组合优化问题遍布人工智能、材料科学、金融、交通、通信与集成电路设计领域，大量真实问题都可以归结为“在指数级候选方案中找到最优解”。随着问题规模不断扩大，以及智能系统对实时预测和自主决策的需求增长，传统冯·诺依曼架构面临计算速度与算力规模的多重挑战。
作为近年来的研究热点，伊辛机（Ising machine）提供了一条物理启发式的算力路线：把优化问题映射为自旋系统的能量函数，让系统通过自旋动力学自发演化到能量最低的基态，以寻找全局最优解。伊辛机有望成为现有算力系统的专用协处理器，辅助数据中心、边端侧智能平台或太空计算场景等进行高性能计算。当前，量子处理器、光子伊辛机、传统CMOS等技术路线正在加速发展，然而，将物理演化的求解潜力转化为可部署的计算能力，仍需同时解决求解质量、运行速度、系统能效与规模扩展等关键问题。
PART.2
核心突破
让磁隧道结实现亚纳秒概率比特
磁隧道结（MTJ）的磁矩翻转天然带有随机性，正是实现伊辛自旋的理想载体。但此前基于超顺磁隧道结（SMTJ）、自旋轨道矩磁隧道结（SOT-MTJ）的方案多为电流驱动，写入较慢、功耗较高，且多以分立器件验证，难以发挥芯片级集成的潜力。
研究团队另辟蹊径，利用压控磁各向异性（VCMA）效应：电压直接调制磁各向异性势垒，仅需0.3至1纳秒即可完成一次自旋更新，单次自旋更新的能耗低于40 fJ；通过精细控制片上写入脉宽，单脉冲翻转概率可在0到100%范围内连续调节，原位实现伊辛自旋的概率更新。
图3 利用具有可调翻转概率的VCMA-MTJ实现伊辛自旋
PART.3
片上集成
可支持96000个节点的伊辛计算网络
在器件突破的基础上，研究团队联合凌存科技公司采用40纳米CMOS工艺研制96 kb VC-MRAM芯片，片上磁隧道结直径约70纳米，并设计、集成了脉宽调节精度达十皮秒量级的片内脉冲发生器，实现伊辛自旋的片上更新，突破读写带宽瓶颈。配合FPGA构建的可编程系统，实现从问题映射、自旋更新到基态求解的全流程闭环计算。
性能评测显示系统能效达1.92×10⁵ solutions/s/W，与GPU、量子处理器及光子器件、相变纳米振荡器和忆阻器等相关计算方案相比，系统能效提高了60至18000倍。
图4 利用96 kb VC-MRAM 芯片实现自旋伊辛机
PART.4
应用验证
面向EDA布线问题完成实时计算
团队将自旋伊辛机应用于集成电路设计中两个典型的NP难组合优化问题——全局布线与层分配，将线长最小化目标及布线连通等约束映射为伊辛模型，并在芯片系统上完成实时高能效求解。实验显示，系统哈密顿量快速收敛至基态，输出高质量布线方案，展示了自旋伊辛芯片走向工业级EDA应用的潜力。
该工作不仅提出了伊辛机的一种新型物理实现方式，为突破伊辛机实用化面临的速度与能效瓶颈提供了新思路，也为新型算力芯片的发展提供了一条以概率化智能范式为核心的技术路径。
图5 全局布线与层分配的伊辛建模
PART.5
作者与单位
北京航空航天大学为第一完成单位。论文由北航集成电路科学与工程学院、自旋芯片与技术全国重点实验室、杭州北航国际创新研究院、青岛特色芯片与智能仪器山东省实验室、苏州凌存科技有限公司等单位合作完成。我院李赛副教授、博士生张艺豪为论文共同第一作者，赵巍胜教授为通讯作者；我院曾琅教授、王鹏教授，凌存科技公司 Albert Lee 博士、吴迪博士，以及量巡科技公司朱政博士等共同参与研究工作。该工作得到国家自然科学基金、北京市自然科学基金启研计划、北京市高创计划青年人才托举工程、科学探索奖、卓越青年学者、中央高校基本科研业务费等项目及人才计划的支持。
在自旋伊辛计算方向，赵巍胜教授团队长期积累，并在国际顶级会议 IEDM 上报道系列成果：2019年利用电压辅助SOT器件实现无场翻转[2]；2021年提出基于自旋转矩纳米振荡器的时分复用伊辛计算机[3]；2022年提出基于无场SOT-MTJ的伊辛机以及1 比特量化方法[4]；2025年提出感存算一体的双模 MRAM 伊辛机[5]。本次成果是在上述基础上面向自旋计算芯片和EDA 应用的进一步突破。
团队于Nature Electronics、Nature Communications、Science Advances、PNAS等国际顶级期刊上持续产出高影响力成果，在自旋芯片领域形成了从基础研究到应用验证的完整创新链。（来源：北航集成电路科学与工程学院）
2.清华大学深圳国际研究生院田曦、丁文伯团队合作研发面向无束缚人机交互的无线无源可穿戴传感网络
人机交互技术正在深刻改变机器人、医疗健康与沉浸式计算等领域，而实现无束缚、无缝、连续的交互体验离不开可穿戴传感器网络的支撑。然而，现有无线可穿戴传感器网络普遍面临两大瓶颈：一是分布式传感器依赖笨重的电池供电，增加佩戴负担且需频繁更换；二是无线通信效率低下，难以同时满足高速数据传输与高效能量供给。这些问题制约了可穿戴传感网络向真正无束缚人机交互方向的发展。
如何摆脱电池与线缆对人机交互设备的束缚，实现更加自由、自然的人机交互？近日，清华大学深圳国际研究生院助理教授田曦、副教授丁文伯与合作者研发了一种无线无源可穿戴传感网络，为构建无束缚、持续运行的人机交互系统提供了新的技术路径。该研究团队通过数字刺绣工艺，将液态金属纤维织入服装，构建出特殊设计的导电图案，形成具有超宽带无线传输特性的电磁超材料织物。由此构成的可穿戴织物网络可同时支持13.56 MHz近场能量与2.4 GHz蓝牙通信的无线传输，能够实现在极低的系统功耗下将数据吞吐量提升37.8倍、无线供能效率提高1倍。穿戴后，智能手机即可作为无线供能与通信的中心枢纽，向分布在身体各处的无源传感器传输能量，并同步采集多模态无线信号。
图1.电磁超材料赋能无线无源体域传感网络的工作原理与系统架构
图2.无源传感器节点
研究团队还同时验证了该无线无源体域传感网络在运动状态下的稳定性，并在机器人遥操作、虚拟现实和人体数字孪生等场景中展示了直观、无束缚的人机交互能力。
图3.无束缚体域传感网络在虚拟现实中的交互应用
研究成果以“面向无束缚人机交互的超材料赋能无线无源体域传感网络”（Metamaterial-enabled battery-free wireless sensor networks for unencumbered human-machine interactions）为题，于9月14日在线发表于《自然·通讯》（Nature Communications）。（来源：清华大学）
3.北大程翔团队NSR | WiFo-2：面向未来异构无线系统的无线通感基座模型
从1G到5G，无线通信系统实现了从连接人到连接万物的跨越。为连接并服务无处不在的智能体，6G及未来无线通信系统将实现从万物互联迈向万物智联，并朝着超越连接、深度融合AI与感知能力的综合基础设施演进，在多个维度呈现高度异构性：
在场景上，需要覆盖空-天-地-海全场景；
在系统架构上，将向新频段拓展并引入大规模天线阵列以支撑新兴业务；
在功能上，将深度融合射频感知和多模态感知以实现机器联觉。
然而，模型驱动的物理层算法难以应对未见场景及复杂任务，大量难以建模的非理想因素会导致性能严重受损。由于强大的建模能力和鲁棒性，AI被视为6G的核心使能技术并受到广泛关注。然而，现有无线AI算法局限于任务专用模型，针对特定物理层模块和系统配置设计并在特定场景下训练，可扩展性和泛化性严重受限。例如，对于涵盖多种配置和大量物理层模块的单个基站，需要部署数百个精心设计的模型，并且当信道环境变化时往往需要大量标注数据并进行重新训练。因此，亟需构建一种面向异构无线系统的统一设计框架，以克服碎片化设计的局限性并实现联合设计增益。
近年来，基座模型引领了AI范式转移。通过大规模预训练，使单一模型能够高效适配大量下游任务，并在性能上超越任务专用模型。由于信道状态信息（CSI）在物理层设计中的核心地位，有必要构建面向CSI的无线基座模型，即通过在无线数据集上的大规模预训练，获得跨场景、跨设备和跨任务的通用无线表征。这种通用模型将替代大量分立设计的任务专用模型，并大幅降低甚至消除微调开销。然而，无线基座模型的构建面临多个重大挑战，包括大规模异构CSI数据集构建困难、无线数据和通感任务异构性强、可靠性和时延约束严苛以及硬件原型系统搭建复杂。
近日，北京大学程翔团队设计了首个面向无线系统通用设计的无线通感基座模型WiFo-2，实现了跨场景、系统配置和无线通感任务（12种）泛化的无线表征。性能超越全监督模型的同时，WiFo-2首次实现零样本信道重建，并将下游任务所需训练样本数减少至1%。此外，本工作还研制了首个无线基座模型嵌入的硬件原型以验证其在多种通感任务上的实际空口优势。相关论文以“WiFo-2: a generalist foundation model unifies heterogeneous wireless system design”为题，发表于《国家科学评论》（National Science Review, NSR）。北京大学为主要完成单位，北京大学博士生刘伯珣为第一作者，程翔教授为通讯作者。
大规模异构预训练
为支持 WiFo-2 预训练，团队构建了迄今规模最大的异构三维时空频 CSI 数据集（LH-CSI），覆盖全部三种信道获取方式（统计性信道建模、射线追踪和实测），包含8种数据来源、78个子数据集和116亿个CSI数据点。为有效应对任务与数据的异构性，同时大幅提升计算效率，设计了掩码去噪自编码器（MDAE）架构以及数据-任务感知的稀疏专家混合机制（CSI-SMoE）。WiFo-2采用两阶段预训练策略，包括混合掩码与去噪预训练和置信度增强预训练，使模型学习通用无线表征的同时实现高精度且可信的零样本信道重建，减少基座模型幻觉以保障无线通信系统的可靠性。
图1 ｜ WiFo-2统一异构无线系统设计：数据集、网络架构与预训练方式
高精度且高可靠的零样本信道重建
针对3种信道重建任务（时域信道预测、频域信道预测和信道估计），WiFo-2在未见场景和系统配置下实现了SOTA的零样本信道重建性能，显著超越任务专用AI模型的全样本训练性能。WiFo-2还能准确输出重建结果置信度，对于重建NMSE的预测MAE低至2.3dB，而准确的置信度输出对指导实际系统中的AI模型更新和维持通信链路可靠性发挥重要作用。此外，WiFo-2符合由数据规模、异构性和模型规模共同塑造的无线缩放定律，具备良好的可扩展性。
图2 ｜ WiFo-2零样本信道重建性能
极少样本适配通感下游任务
针对9种无线通感下游任务，包括场景分类、AoA估计、多普勒估计、CSI反馈、无线定位、跨频段信道预测、毫米波波束预测、信号检测和视觉增强的信道预测任务，WiFo-2在性能超越任务专用AI模型的同时，仅使用其1%的训练样本，显著减少了数据收集和模型训练开销。实验表明，针对上述12种无线通感任务，在实现更高性能的同时，WiFo-2可由单一模型替代258个任务专用模型，同时将总参数量减少75%以上，从而显著降低模型管理与部署成本。
图3 ｜ WiFo-2少样本迁移至无线通感下游任务的性能
硬件原型系统
团队开发了首个搭载无线基座模型的硬件原型系统，面向无线系统的时延与可靠性约束，在真实空口环境中验证了其部署可行性和性能优势。收发端基于USRP且收端配备Jetson AGX Orin用于WiFo-2部署，符合5G NR物理层协议。在多种真实环境（包括室内和室外）和多个频段（覆盖sub-6 GHz和毫米波频段）下，针对频域信道预测、信道估计和场景分类三种无线通感任务，WiFo-2相较于任务专用AI模型和参数化模型始终保持性能优势并且具备良好的泛化能力。
图4 ｜ WiFo-2嵌入的硬件原型系统
上述仿真和实测结果表明，WiFo-2实现了跨场景、系统配置和任务的统一无线通感系统设计。本工作将基座模型范式从语言、视觉和生物序列进一步拓展至一种新的物理模态——无线通信中的射频信道，并初步表明：通过扩大模型规模以及提升无线数据集的规模和多样性，可以深化模型对射频信道的理解，并显著提升大量无线通感任务的性能。该方案极大简化了高度异构无线系统的设计，为AI原生的下一代无线通感系统提供了统一、可扩展的设计新范式。（来源：PKU电子学人）
4.全球首款！西安电子科技大学学部科研力量赋能产业，碳化硅超级结MOSFET产品重磅发布
全球首款 ！！
集成电路学部郝跃院士团队
助力碳化硅超级结MOSFET发布
开启碳化硅产业的全新技术篇章
一起来了解
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近日，一场碳化硅前沿技术分享暨成果发布会在上海举行，西电校友企业瑶芯微（上海）电子科技股份有限公司（简称“瑶芯微电子”）发布全球首款碳化硅超级结MOSFET(金属氧化物半导体场效应晶体管）产品，实现国产原创技术突破。
本次发布的核心成果源自瑶芯微电子与集成电路学部郝跃院士团队在碳化硅超级结技术上的历时五年联合技术攻关，同时协同晶圆代工厂芯联集成电路制造股份有限公司（简称“芯联集成”）进行工艺平台开发，率先实现该前沿技术从实验室走向产业化的突破。
碳化硅超级结MOSFET成果发布会现场
一个对战略产业发展至关重要的
百亿美金赛道
功率器件是电能转换、控制与调节的核心芯片，是电力电子装置的基础。从材料构成角度来说，功率器件主要包括利用硅基材料以及宽禁带半导体材料（又称“第三代半导体材料”，包括碳化硅以及氮化镓）制备的产品。
碳化硅功率器件具备高耐压、低损耗、耐高温以及高频特性的优势，是实现电能高效转换的核心载体。目前已成为新能源汽车、数据中心800V供电架构、光伏储能、特高压输电等战略产业发展的核心关键器件。
根据市场调研机构Yole集团的数据，2025年全球碳化硅功率器件市场规模约37亿美元，预计到2030年将突破100亿美元。市场竞争格局方面，目前碳化硅功率器件由海外公司主导，占据了全球约80%的市场份额。中国作为全球最大的汽车、新能源、高端制造等电力电子应用国家，迫切需要本土的功率器件公司来支撑战略产业的稳健发展。
现阶段，碳化硅功率器件主要包括平面型MOSFET以及沟槽型MOSFET。为进一步提升器件的功率密度与转换效率，超级结MOSFET技术被业界公认为下一代突破方向，从理论上为高压、超高压功率器件开辟出大幅提升器件性能的可行路径。但由于电荷平衡控制极难、工艺精度要求极高，该技术长期停留在实验室研究阶段。国内外科研机构和企业投入了大量资源进行技术攻关，但尚未出现具备产业化价值的成果。
碳化硅超级结MOSFET产品
产学研联合攻关
啃下超级结这块“硬骨头”
瑶芯微电子是西电校友企业，其创始人、董事长郭亮良博士毕业于西安电子科技大学微电子学和固体电子学专业，师从郝跃院士，有近20年半导体从业经验。2019年，郭亮良创办瑶芯微电子，深耕功率器件和传感器芯片领域。
“最近几年，无论学术界还是产业界都亟需寻找下一个10年的技术路线，碳化硅超级结技术虽然已被广泛研究，但面临的很多技术瓶颈仍未攻克。历经艰苦攻关，我们在接二连三的问题中迎难而上，找到了解决方案并最终实现了产业化落地。”郭亮良博士说。
在产品研发以及市场推广过程中，瑶芯微电子团队发现，客户对于器件功率密度提升、高温寿命耐久的需求越来越高，碳化硅超级结成为亟需攻克的技术方向。由此，郝跃院士团队与瑶芯微电子自2021年展开联合攻关。
“在求学和创业的过程中，郝老师一直给予我教导和建议，比如，建议提前布局第三代半导体，通过产学研合作开展下一代技术开发等。郝院士团队的碳化硅项目带头人贾仁需教授是我的同学，在该领域具有深厚的学术造诣。我们的合作非常顺畅，学术端的理论深度和产业端的工程能力形成了很好的互补，让技术攻关少走了很多弯路。”郭亮良说。
他回忆称，过去五年中，郝院士团队和瑶芯微电子团队紧密配合，在理论模型建立、器件原型设计、工程落地、工艺调试与产品化等环节联合攻关。技术问题随时出现、研讨随时进行，最终，工艺节点逐项突破，碳化硅超级结MOSFET器件完成从实验室技术到产品化的跨越，器件综合性能实现突破性提升。
随着产学研合作的不断深化，双方陆续建立了“车载碳化硅功率器件联合实验室”、“产学研合作基地”以及“研究生实践教育基地”，实现技术创新、产业应用与人才培育的深度融合。
瑶芯微电子工程师在实验室里监测数据
发布会现场，项目主要负责人贾仁需教授站在全球视野分享了对碳化硅技术发展趋势的洞察。在回顾攻关历程时，他指出，碳化硅超级结器件研发面临三大全球性难题。一是“算不准”，理论模型与实际工艺难适配；二是“找不到”，复杂结构导致多区域电场分布难协同；三是“做不出”，工艺波动导致结构设计难实现。
正是这三重困境长期制约着该技术的产业化进程。依托校企共建平台，通过产学研团队的深度协同，联合晶圆代工厂进行工艺开发，这些瓶颈被逐一攻克，最终实现了从“实验室概念”到“工程化产品”的跨越。
集成电路学部教授贾仁需分享碳化硅前沿技术
一组硬数据
逼近碳化硅材料物理极限
超级结技术到底是什么？瑶芯微电子联合创始人、CTO陈开宇打了个比方：功率器件类似一座电闸，闸门打开时电流需要宽大顺畅的通道，减少损耗；闸门关闭时，要靠半导体材料扛住高压电流，防止击穿。通道越宽，高压越容易横向渗透击穿两侧材料；而通道越窄，电流阻力变大，损耗增加，转换效率变低。
超级结技术的思路是，在主通道两侧建造一排排交替排布的"承重柱"——P型柱与N型柱。当器件承受高电压时，原本集中的电场被这些柱子共同分担、相互抵消，电场分布趋于均匀。主通道无需收窄，就能扛住更高电压。
瑶芯微电子联合创始人、CTO陈开宇进行产品介绍
理论听起来巧妙，真正要把这颗指甲盖大小的芯片造出来，却是在微米尺度上的一场极限挑战。陈开宇把制造过程形容为“在微米世界里盖一栋高楼”：
经过五年努力，最终换来一组硬数据：该器件实现1635V超高耐压，室温和175°C高温下比导通电阻低至1.27 毫欧·平方厘米（电流密度较商业化国际顶级水平提升50%）和1.5 毫欧·平方厘米（高温电流密度较商业化国际顶级水平提升166%）。25°C到125°C导通电阻实现零温漂，175°C温度系数小于1.2倍，相较平面或沟槽技术1.8至2.2倍的温度系数取得了实质突破。器件BFOM高达2.1吉瓦每平方厘米（功率密度提升了81%），有效兼顾超低导通损耗与高频高效开关特性。
该器件逼近碳化硅材料的一维物理极限，将1200V碳化硅功率器件的综合性能推升至新的高度，实现了从国产替代到原研创新的重大突破。
瑶芯微电子联合创始人、CTO陈开宇进行产品介绍
从跟随到原创
中国碳化硅开启新篇章
“瑶芯微电子推出的1200V碳化硅超级结MOSFET，属于全球范围内率先完成产品化验证的碳化硅超级结器件。”
——中国科学院院士、学部主任郝跃
过往碳化硅功率器件的技术路线与产品规格由海外企业主导，国内多围绕成熟器件结构开展国产替代。超级结属于下一代器件结构，国内科研与产业团队将原理性技术突破转化为工程化产品，意味着我国已具备参与下一代功率器件技术路线竞争的能力。国产替代是现阶段基础任务，掌握原创器件结构、参与产品定义，则是产业迈向更高水平竞争的重要标志。
“公司创立之初，我们的愿景就是成为国际一流的半导体企业。郝老师一直鼓励我要勇攀高峰、追求卓越，坚持做难而正确的事情，这种追求已经刻进团队骨子里。”郭亮良说。
如今，碳化硅超级结正开启全新的技术篇章。海外头部企业均将碳化硅超级结定位为2027年至2031年的下一代主力技术路线。此次国产碳化硅超级结MOSFET的产品化落地，意味着在下一代技术起跑线上，中国厂商已占得先机。
未来，学部将继续深化高校、科研院所、产业链企业协同创新，推进课程共建、项目共研、人才共育，打通基础研究‑技术攻关‑成果转化‑人才培养全链条，勇闯技术 “无人区”，持续为集成电路产业输送后备力量，为产业链供应链自主可控提供支撑。（来源：西电集成电路学部）
