5月26日，《Chip》期刊在江蘇無錫舉辦的2023芯片大會·前沿科學論壇上首次發布了“中國芯片科學十大進展”。“《Chip》期刊發起中國芯片科學十大進展評選活動，旨在梳理、盤點我國芯片科研領域年度標志性進展，致敬和激勵我國芯片工作者的科學熱情和奉獻精神，提升我國芯片前沿科研的大眾關注度，助推芯片國產化的進程。”中國科學院院士、深圳大學校長、《Chip》期刊創刊主編毛軍發介紹道。

Chip 2022中國芯片科學十大進展頒獎現場。

《Chip》評選出的“2022中國芯片科學十大進展”包括：

1.  清華大學任天令教授團隊：亞1納米柵極長度晶體管的首次實現

清華大學任天令教授團隊利用石墨烯薄膜超薄的單原子層厚度和優異的導電性能作為柵極，通過石墨烯側向電場控制垂直的二硫化鉬溝道的開關，使等效的物理柵長度降為0.34納米，然后通過在石墨烯表面沉積金屬鋁并使其自然氧化，完成了對石墨烯垂直方向電場的屏蔽。此后，科研人員使用原子層沉積的二氧化鉿作為柵極介質、化學氣相沉積的單層二維二硫化鉬作為溝道，最終完成了具有亞1納米柵極長度的晶體管。這項工作推動了摩爾定律進一步發展到亞1納米級別，同時為二維薄膜在未來集成電路的應用提供了參考依據。該成果發表于2022年3月9日發表在《自然》（Nature）雜志上。

成果原文：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04323-3

2.中國科學院微電子研究所劉明院士、張鋒研究員團隊和北京理工大學王興華副教授團隊：基于三維阻變存儲器存內計算宏芯片

中科院微電子研究所劉明院士、張鋒研究員團隊和北理工王興華副教授團隊合作研發了基于三維阻變存儲器存內計算宏芯片。科研人員將多值自選通（Multi-level self-selective，MLSS）三維垂直阻變存儲器與抗漂移多位模擬輸入權值乘（ADINWM）方案相結合，實現了高密度計算；在抗漂移多位模擬輸入權值乘方案基礎上提出了電流幅值離散整形（CADS）電路用于增加讀出電流的感知容限（SM）用于后續精確的模擬乘法計算，解決了由于三維阻變存儲器陣列單元電導波動引起的在傳統并行字線輸入原位乘累加方案下不可恢復的讀出電流失真；采用nA級操作電流的三維垂直阻變存儲器陣列降低系統功耗，同時引入具有柵預充電開關跟隨器（GPSF）的模擬乘法器與直接小電流模數轉換器降低延時。當輸入、權重和輸出數據分別為8位、9位和22位時，位密度為58.2 bit/μm–2，能效為8.32 TOPS/W。與傳統方法相比，本工作提供了更準確的大腦MRI邊緣檢測和更高的CIFAR-10數據集推理精度。 該成果于2022年7月26日發表在《自然?電子》（Nature Electronics）雜志上。

成果原文：https://www.nature.com/articles/s41928-022-00795-x

3.上海交通大學金賢敏教授團隊：憶阻器玻色采樣的量子優越性

上海交通大學金賢敏團隊提出了一種受“憶阻器”機制所啟發的新型玻色采樣方案，稱之為“憶阻器玻色采樣” (membosonsampling)。通過循環結構，使得相同時間塊內以及不同時間塊間的量子干涉效應可以分別獨立的記錄和分析。每一個時間塊都包含了n個光子及m個模式，通過多次的時間復用，實驗的光子數和模式數隨重復次數N線性增長。該方案成功將隨機散射玻色采樣（scattershot bosonsampling）與時間自由度融合，增加了總體的計算復雜度。從原理上來說，問題的規模可以拓展到無限大。該成果于2022年4月4日發表在《芯片》（Chip）雜志上。

成果原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2709472322000053

4.清華大學尹首一教授團隊與北京清微智能科技有限公司：支持多粒度稀疏的AI訓練芯片

由清華大學可重構計算團隊尹首一教授組與北京清微智能科技有限公司在人工智能（AI）訓練芯片方向取得突破。該團隊設計的AI訓練芯片Trainer，以實現場景自適應的高能效模型訓練為目標，突破傳統AI訓練芯片學習機制和電路實現的技術局限性，為高效AI模型訓練提供了堅實的硬件基礎。該成果于2022年5月20日發表在集成電路領域頂級期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits（JSSC）上。

成果原文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9779311

5.北京大學王興軍教授團隊：新型硅基光電子片上集成系統的問世

北京大學王興軍教授團隊和美國加州大學科研人員合作，首次報道了由集成微腔光梳驅動的新型硅基光電子片上集成系統。研究團隊通過直接由半導體激光器泵浦集成微腔光頻梳，給硅基光電子集成芯片提供了所需的光源大腦，結合硅基光電子集成技術工業上成熟可靠的集成解決方案，完成大規模集成系統的高效并行化。該成果于2022年5月18日發表在《自然》（Nature）雜志上。

成果原文：https://www.nature.com/articles/s41586-022-04579-3

6.中國科學院物理研究所金奎娟研究員、葛琛研究員和楊國楨院士團隊：光致VO2非易失相變的神經形態光電傳感器

中國科學院物理研究所金奎娟研究員、葛琛研究員和楊國楨院士團隊，提出了一種基于紫外光輻照/電解質調控VO2非易失相變的新型神經形態光電傳感器，器件展現出良好的線性度、保持特性、硅基兼容性。研究團隊進一步構建了人工神經網絡并演示了圖像識別等功能。本研究將傳統紅外光學材料VO2的應用拓展到紫外智能光電傳感領域，為近傳感器計算/傳感器內計算設計提供了新選擇。該成果于2022年4月1日發表在《自然?通訊》（Nature Communications）雜志上。

成果原文：https://www.nature.com/articles/s41467-022-29456-5

7.武漢理工大學麥立強教授、晏夢雨研究員團隊：性能倍增的場效應儲能芯片

武漢理工大學麥立強教授、晏夢雨研究員團隊，提出了調制材料費米能級結構實現儲能芯片性能倍增的新思路，通過設計構筑場效應儲能芯片，實現了電化學工況下材料費米面梯度的原位調控和性能提升。研究表明，通過在儲能材料中原位構筑梯度費米面結構，拓寬了材料的嵌入能級。施加場效應后，離子遷移速率提高10倍，材料容量提高3倍以上。此項研究解決了費米面梯度對電化學反應影響機制不明確的科學難題，實現了納米線容量與反應電勢的協同提升，填補了場效應儲能芯片領域的空白，為儲能芯片在物聯網等領域的應用奠定了科學基礎。該成果于2022年6月2日發表在Chem雜志上。

成果原文：https://www.cell.com/chem/fulltext/S2451-9294(22)00258-3

8.中國科學院合肥物質科學研究院固體物理研究所孟國文研究員和韓方明研究員團隊：高性能濾波電容器

由中科院合肥研究院固體物理所孟國文教授和韓方明研究員團隊，成功研發了一種新型三維碳管網格膜，將其作為雙電荷層電容器（EDLC）電極，大幅提升了電容器的頻率響應性能以及在相應頻率下的面積比電容和體積比電容，有望作為電子器件中的高性能交流濾波電容器，為電子產品的小型化提供了新的技術路線與核心關鍵材料。該成果于2022年8月25日發表在《科學》（Science）雜志上。

成果原文：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abh4380

9.復旦大學陳琳教授團隊：可穿戴超低功耗可重構神經形態計算電子設備

復旦大學陳琳教授團隊及其合作者，提出了一種同時具有人工突觸和神經元功能的可重構神經形態網絡憶阻柔性器件，可以在同一單元實現神經突觸可塑性和神經元發放功能，在降低神經元電路的復雜性方面表現出明顯的優勢。人工突觸、神經元和功能電阻被集成到一個加熱紡織系統中，用于智能溫度調節。超低功耗的紡織神經形態網絡可以為智能物聯網中大腦啟發的可重構和可穿戴的神經形態計算電子設備的發展提供新方向。該成果于2022年12月2日發表在《自然?通訊》（Nature Communications）雜志上。

成果原文：https://www.nature.com/articles/s41467-022-35160-1

10.清華大學施路平教授團隊：類腦計算芯片 天機X

清華大學施路平團隊，設計了面向智能機器人的類腦計算芯片天機X，是全球首款面向智能機器人的類腦計算芯片，并發展了完善的軟件工具鏈。在執行模型、芯片架構和軟件工具鏈和機器人系統等多個層次進行了系統性創新。研制的天機X具有高算力、低功耗、低延時和跨范式多網絡異步并行等優勢，為邊緣智能和腦科學計算提供了一個高效硬件平臺和嶄新路徑。該成果于2022年6月15日發表在《科學機器人》（Science Robotics）雜志上。

成果原文：https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abk2948

《Chip》期刊創刊于2021年，由上海交通大學與愛思唯爾（Elsevier）集團合作出版。期刊由毛軍發擔任主編，上海交通大學集成量子信息技術研究中心主任、長聘教授金賢敏擔任執行主編，關注集成電路、微納光子學、凝聚態物理學、量子物理學等領域的芯片化集成化的科學研究與應用實現。據毛軍發介紹，《Chip》期刊是全球唯一聚焦芯片研究的綜合性國際期刊，編委來自14個國家的70多位專家。

此次評選由《Chip》期刊發起，經過數萬人在線投票和《Chip》編委專家共同參與，從30項提名成果中，最終評選出十大進展。