中国报告大厅网讯，在人工智能快速发展的今天，传统计算机架构因数据处理与存储分离导致效率低下，而神经形态计算通过模拟生物神经系统为这一难题提供了新思路。近日，一项突破性研究成功将电子神经元和突触功能整合进单一晶体管中，为构建更高效的人工智能硬件开辟了全新路径。

  一、突破性设计：单一晶体管实现神经元与突触功能

  中国报告大厅发布的《2025-2030年全球及中国电子行业市场现状调研及发展前景分析报告》指出，人工神经网络的核心元件——电子神经元和突触，在传统架构下需要大量硅基晶体管支撑。每个神经元需18个晶体管，每个突触则需6个晶体管，这导致硬件体积庞大且能耗居高不下。研究团队通过创新性改造普通硅晶体管，成功在单个器件中复现两种核心功能：利用"冲击电离"现象模拟神经元激活时的电流峰值，并通过栅极氧化层电荷存储实现突触可塑性。这种设计使电子神经元体积缩小至原来的1/18，突触单元缩减为1/6，在百万级规模的人工网络中展现出显著优势。

  二、故障机制转化：从缺陷到功能的关键突破

  传统认知中，硅晶体管的"冲击电离"现象被视为潜在失效因素。研究团队通过精确调控体端子电阻值，将这一物理效应转化为可控特性：当电阻调整至特定阈值时，器件会产生与生物神经元相似的尖峰电流；而不同阻值设置则让晶体管在突触模式下保持动态电导变化。这种对"缺陷"的创造性利用，使单个180纳米节点工艺制造的晶体管同时具备了信息处理与存储双重能力。

  三、模块化集成：神经突触随机存取存储器（NSRAM）

  为提升应用灵活性，研究团队开发出由两个晶体管组成的复合单元——神经突触随机存取存储器。该设计通过切换操作模式，在同一物理空间内实现神经元计算与突触连接功能的动态转换。这种模块化架构不仅省去了传统方案中复杂的多器件互联需求，更避免了对硅基板进行特殊掺杂处理，为大规模集成提供了工艺兼容性保障。

  四、技术落地：成熟制程支撑商业应用前景

  值得关注的是，这项创新完全基于成熟的180纳米半导体制造工艺。相较于需要先进纳米级节点的前沿方案，该技术在现有产线即可实现量产，大幅降低了商业化门槛。通过减少90%以上的晶体管使用量，新型计算单元可在保持算力的同时显著降低能耗，在边缘计算、物联网终端等场景中展现出广阔应用潜力。

  这项研究重新定义了硅基芯片的功能边界，将神经形态计算从实验室原型推向实用化阶段。通过材料特性的深度挖掘和架构设计的巧思突破，团队不仅实现了硬件效率的数量级提升，更展示了"缺陷转优势"的技术创新范式。随着后续工艺优化与系统集成的推进，这种兼具低功耗、高密度特征的新一代计算单元，或将重新塑造人工智能时代的硬件基础设施格局。