李 莉 王 輝

“用青春之姿勇闖時代征程，以科技之勢奏響逐夢樂章?！?023年5月8日，在由中國科學技術(shù)協(xié)會主辦的“第一屆中國科技青年論壇”總論壇上，從全國3000多名參賽選手中脫穎而出的10位青年科技工作者就各自的研究領(lǐng)域發(fā)表了精彩展演。清華大學精密儀器系副教授李黃龍在現(xiàn)場與未來類腦計算的虛擬影像進行了一場“穿越時空的對話”，帶大家了解了一項當前科技前沿值得期待的成果——“類腦計算”。

“腦科學和信息學是當今國際科學研究的兩大熱點，類腦計算是兩大學科相結(jié)合的新興研究領(lǐng)域，其目標是通過借鑒人腦的工作方式，實現(xiàn)人工通用智能。2021年，‘中國腦計劃’正式啟動，類腦計算是一個重要的組成部分?！薄拔矣幸粋€大膽的想法，就是讓組成芯片的那些最基本的元器件也都變得像一個個人腦神經(jīng)細胞那樣工作?！薄钊霚\出，娓娓道來，在深耕神經(jīng)形態(tài)器件方向研究多年后，李黃龍嘗試在不同的場合用不同的方式彰顯科學的無窮魅力，這是他對自己科研對象發(fā)自內(nèi)心的熱愛和詮釋。也正因為這份熱愛，多年以夢為馬、以汗為泉，他收獲了不少創(chuàng)新性成果。

2022年11月，李黃龍赴美在憶阻材料、器件與系統(tǒng)國際會議（MEMRISYS）上作特邀報告

是機遇也是挑戰(zhàn)

作為科研的追夢者，李黃龍始終在感受著時代發(fā)展的脈搏，并根據(jù)國家發(fā)展需求深化著自己的研究內(nèi)容。

2023年年初，ChatGPT在世界范圍內(nèi)的爆火，讓人工智能的發(fā)展程度更上一層樓，也讓工業(yè)、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)服務業(yè)等眾多相關(guān)行業(yè)看到了新的增長路徑，無數(shù)雙眼睛透過這項技術(shù)，看到了其背后巨大的應用空間與發(fā)展?jié)摿?。可以說，一股人工智能的颶風正在ChatGPT等前沿技術(shù)的推動下，以肉眼可見的速度在全世界范圍內(nèi)席卷，而算力及更高級、更具人性化的智能計算方式則是推動這場颶風更快到來的加速器。

長期以來，身為科研人員的李黃龍一直在為這場颶風的到來做準備。

過去的半個多世紀，集成電路產(chǎn)業(yè)一直在摩爾定律的引導下發(fā)展，然而擺在現(xiàn)實面前的是，隨著摩爾定律不斷逼近極限，單個硅基芯片能夠承載的晶體管日漸飽和。硅原子的半徑約0.12n m，照此大小推算，當芯片工藝達到1nm，基本上就放不下更多的晶體管了。隨著第一代硅半導體材料已經(jīng)面臨摩爾定律的極限，數(shù)字計算機的計算方式已經(jīng)難以為繼，如何推動集成電路產(chǎn)業(yè)進一步向前發(fā)展，成為學界與社會各行各業(yè)共同面臨的難題。面對這一巨大困局，能夠提供更高效、更具仿生性，且更低能耗算力的類腦計算，成為破局的關(guān)鍵。

當下，由于科技發(fā)展與市場的需求，對神經(jīng)形態(tài)材料的研究已經(jīng)呈現(xiàn)遍地開花的趨勢，包括相變材料、氧化物材料、磁性材料等，但始終沒有找到一個像傳統(tǒng)半導體領(lǐng)域的硅材料那樣被大家共同采用的材料。

是挑戰(zhàn)也是機遇，2014年，剛剛在英國劍橋大學獲得電子工程方向博士學位的李黃龍決定回國，并前往清華大學從事類腦計算領(lǐng)域神經(jīng)形態(tài)半導體器件方向的研究工作。此前，他長期深入鉆研并尋找在傳統(tǒng)數(shù)字計算機算力模式下能夠代替硅的新型半導體材料，在材料及器件方面有著豐富的研究經(jīng)驗。而他回國后的研究目標很明確，就是致力于新型神經(jīng)形態(tài)器件的工作機理和材料的研發(fā)，推動類腦計算的發(fā)展。

立足前端創(chuàng)新突破

縱觀類腦計算硬件發(fā)展的諸多技術(shù)路線，如何達到像人腦神經(jīng)網(wǎng)絡一般的空間構(gòu)型復雜度和時間構(gòu)型復雜度可謂是業(yè)界越來越公認的一條設(shè)計考量。要知道，人腦中有860億神經(jīng)元，相當于銀河系天體的數(shù)量，并通過150萬億個突觸互聯(lián)構(gòu)成了空間復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡。并且，神經(jīng)組織有非常豐富的動力學行為，特征時間尺度也跨越幾個數(shù)量級。這些是人腦智能的物理基礎(chǔ)。

在硅基類腦計算芯片中，需要至少6個晶體管構(gòu)成一個最簡單的二值突觸，嚴重限制了芯片的集成規(guī)模。當下，國際上采用的先進制程的硅基類腦計算芯片在規(guī)模上也與人腦相差了10的五六次方倍。憶阻器作為一種新型器件，依靠更貼近神經(jīng)組織行為的離子運動機制實現(xiàn)了傳統(tǒng)純電子晶體管所不能實現(xiàn)的諸多類神經(jīng)功能，僅用一個器件就可以模擬多階的突觸可塑性，且尺寸的可微縮潛力大，目前已進入突觸陣列集成的技術(shù)發(fā)展階段。即便這樣，大規(guī)模突觸陣列的實現(xiàn)仍然受制于很高的器件設(shè)計難度和集成復雜度。具體來說，串聯(lián)在一起的突觸器件和相應的開關(guān)器件是突觸陣列的基本功能單元，其中開關(guān)器件用于選通待操作的陣列單元，并避免與其他單元之間形成串擾。兩種器件有截然不同的工作狀態(tài)和性能需求：突觸器件的狀態(tài)斷電后不會自行退化，且能工作在小電流下；開關(guān)器件的狀態(tài)斷電自發(fā)復原，要能承受大的開啟電流。這對于傳統(tǒng)材料體系來說構(gòu)成了一對設(shè)計矛盾：對于同一材料，從“常識”上來說，一般電流刺激越大，離子結(jié)構(gòu)改變越顯著和穩(wěn)固，斷電后應更容易保持住。設(shè)計滿足要求的兩套材料體系非常困難，有時候不得不以犧牲集成密度為代價而采用大尺寸的硅基晶體管作為開關(guān)器件。

李黃龍（右三）參加劍橋畢業(yè)典禮

那么，如何打破這一矛盾呢？針對這一問題，李黃龍及團隊通過對產(chǎn)生這一矛盾的深層次材料機制進行反思意識到，電流的焦耳熱效應與場效應協(xié)同作用于離子結(jié)構(gòu)的變化是一個根源，這導致離子結(jié)構(gòu)變化的穩(wěn)定性單調(diào)地依賴于電流強度。因此，找到一種內(nèi)部焦耳熱效應能與場效應對抗競爭的新材料是關(guān)鍵。對照元素周期表，通過對單質(zhì)材料和化合物材料電學和熱學性質(zhì)的分析，李黃龍及團隊驚喜地發(fā)現(xiàn)了碲這種新型半導體材料具有低熔點、低熱導率和電化學活性等滿足需求的綜合物理性質(zhì)，是其他材料所不具備的。這些性質(zhì)使得碲導電通道結(jié)構(gòu)能夠在電流的電場作用下生長出來，并在小電流下能被穩(wěn)定??；但在大電流下它會因焦耳熱作用而被熔斷，從而恢復原狀，這樣能同時滿足突觸器件和開關(guān)器件兩種工作狀態(tài)下的性能需要。如此一來，碲也就成為一種可能用于制造突觸陣列的通用材料，這一可能性也在實驗上得到了原型驗證。相關(guān)研究為以大規(guī)模集成為基礎(chǔ)的類腦計算空間復雜度提供了新的材料解決方案，研究成果在國際期刊《自然·通訊》（Nature Communications）上發(fā)表。值得一提的是，一篇引用了李黃龍這項工作的綜述論文（ACS Nano）指出，碲的單原子鏈特征結(jié)構(gòu)具備使器件獲得極限微小尺寸的潛力。

類腦計算的另一個關(guān)鍵要素是以豐富動力學為基礎(chǔ)的時間構(gòu)型復雜度。傳統(tǒng)的硅基晶體管和憶阻器件還主要以準靜態(tài)方式進行工作，難以模擬人腦復雜的動力學行為。神經(jīng)元閾上的放電和閾下的振蕩是認知功能的一個重要基礎(chǔ)，但在傳統(tǒng)的實現(xiàn)方式中需要幾十個晶體管才能模擬一個簡單的放電神經(jīng)元，利用憶阻器也需要額外的、較大尺寸的電容或電阻配合，才能實現(xiàn)一個振蕩神經(jīng)元。如何在較小硬件開銷的前提下提升器件的神經(jīng)形態(tài)動力學功能是李黃龍及團隊關(guān)注的又一個技術(shù)難點。

在前一個碲半導體突觸陣列器件研究的基礎(chǔ)上，李黃龍及團隊通過對照生物神經(jīng)機理發(fā)現(xiàn)，碲導電通道結(jié)構(gòu)的電化學生長和焦耳熱熔斷恰恰對應上了神經(jīng)元膜電位的鈉離子內(nèi)流去極化過程和鉀離子外流重極化過程。基于此，他們進一步提出了基于碲半導體的人工神經(jīng)元器件技術(shù)，借助碲半導體獨特的綜合物理性質(zhì)，不僅提高了神經(jīng)形態(tài)器件的仿生能力，還實現(xiàn)了閾上放電和閾下振蕩全功能的單器件人工神經(jīng)元，研究成果在國際期刊《先進電子材料》（Advanced Electronic Materials）上發(fā)表。一篇引用了李黃龍這項工作的綜述論文（Advanced Materials）列舉了時下各種閾上放電和閾下振蕩人工神經(jīng)元器件技術(shù)，碲半導體神經(jīng)元是唯一的非硅基CMOS全功能神經(jīng)元器件技術(shù)。碲神經(jīng)元器件的實現(xiàn)進一步拓展了碲半導體的神經(jīng)形態(tài)應用。

賦能“類腦計算”未來

李黃龍和碲半導體及神經(jīng)形態(tài)器件的故事還遠未結(jié)束，他和團隊正試圖通過更深入的研究回答一個有趣且有長遠意義的問題——如果硅半導體是數(shù)字計算機的材料基礎(chǔ)，那么碲半導體是否可能成為類腦計算機的材料基礎(chǔ)呢？作為清華大學類腦計算研究中心的一名青年骨干研究人員，李黃龍此前還參與了以空間構(gòu)型復雜度和時間構(gòu)型復雜度異構(gòu)融合為基礎(chǔ)的“天機”類腦計算芯片研發(fā)。初代“天機”芯片采用的是28納米的硅工藝制程。更長遠的，李黃龍承擔了從底層元器件上對硅基類腦計算芯片進行顛覆性再設(shè)計的研究任務。

除從事神經(jīng)形態(tài)器件的研究之外，李黃龍如今還在清華大學精密儀器系承擔著教學工作。他非常清楚，類腦計算的不斷向前發(fā)展需要一代又一代科研人員前赴后繼，因此，他愿意竭盡全力培養(yǎng)學生的創(chuàng)新力。在教學過程中，他非常尊重學生的研究想法，盡最大的能力為學生搭建發(fā)揮創(chuàng)意的舞臺，愿意在可控范圍內(nèi)讓學生動手驗證自己的科研想法正確與否，從而最大限度地激發(fā)學生獨立思考的熱情和能力。他曾在2019年帶領(lǐng)兩名本科生到英國劍橋參加國際學術(shù)會議并做海報展示，也指導完成了以本科生為第一作者的研究論文發(fā)表，其中一名本科生之后獲得清華大學本科生特等獎學金（本科生最高榮譽，每年10人）。不僅如此，出于類腦計算領(lǐng)域跨學科交流的需求，他還建議深化推進高等教育學科制度改革，考慮以類腦計算為改革試點，鼓勵研究型大學自主設(shè)置新興交叉學科，深化和擴大學科交叉，推動文理滲透、理工交叉、醫(yī)工融合，以推動類腦計算事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

隨著越來越多的制造工廠開始走向智能化，人工智能服務機器人愈加廣泛地走進千家萬戶，未來，類腦計算有望像幾十年前數(shù)字計算機誕生那樣再度改變我們的生活和工作方式。站在科技浪潮奔涌的前端，李黃龍及其同伴要做的，就是以神經(jīng)形態(tài)為鑰，尋找半導體器件進化密碼，用一個又一個創(chuàng)新性成果，推動智能化社會健康有序地向前發(fā)展。正如他在“第一屆中國科技青年論壇”總論壇上所展望的：“屆時，您也許正戴著搭載了我和團隊開發(fā)的類腦芯片的V R眼鏡穿越回到這次演說現(xiàn)場，看這一群年輕人夢想成真之前心中有夢、篤行不怠的精氣神兒?！崩铧S龍堅信，夢想照進現(xiàn)實并不遙遠。

專家簡介

李黃龍，清華大學精密儀器系長聘副教授。2010年獲北京大學物理學學士學位，2014年獲劍橋大學電子工程博士學位，同年回國進入清華大學精密儀器系從事博士后研究工作，2017年留校被聘任為助理教授，2019年晉升副教授。入選2019年中國科協(xié)“青年人才托舉工程”和2020年北京腦科學與類腦研究中心“北腦青年學者”項目。研究方向為：半導體信息器件、神經(jīng)形態(tài)工程、半導體信息材料、計算材料學等，先后提出基于碲半導體的突觸陣列器件技術(shù)和人工神經(jīng)元器件技術(shù)，參與全球首款異構(gòu)融合類腦芯片——清華大學“天機”芯片的開發(fā)工作等。曾在《自然·通訊》（Nature Communications）、《先進材料》（Advanced Materials）等學術(shù)期刊發(fā)表研究成果多篇。