【导读】当类脑智能成为破解传统算力瓶颈的关键抓手，材料创新与工程化落地的协同发力成为破局核心。近日，泰克技术大牛中国区技术总监张欣与华东师范大学田教授围绕“铁电赋能类脑”展开深度对谈，跳出实验室局限，从铁电材料机理、器件研发路径到测试技术支撑，层层拆解，全景呈现铁电技术如何为类脑智能注入新动能，解锁存算一体从实验室创新到工程化落地的进阶密码。

“铁电材料的独特性，是类脑器件研发的核心密码。” 田教授开篇点明核心。他介绍，铁电材料因晶体结构对称性破缺，内部偶极子在外加电场作用下可有序排列形成铁电畴，而其畴方向反转时并非仅有 “上下” 两态 —— 通过调控电场振幅与持续时间，能实现丰富且非易失的中间态，这与生物大脑突触的可塑性高度契合，为类脑器件设计提供了天然的材料基础。

基于这一机理，田教授团队深耕十年，走出三条核心技术路径。其一，通过铁电调控半导体电导，以欧姆定律、基尔霍夫定律实现神经网络矩阵乘加，模拟大脑皮层计算；其二，创新构建铁电忆容结构，利用位移电流与电容和电压变化率的线性关系，规避焦耳热问题，实现低功耗存算一体信息处理；其三，突破铁电畴调控技术，将半导体转化为可重构的 PN/NP 结，让光电探测器实现多状态响应，打造 “感存算一体” 的类脑视网膜系统，直接对自然光图像进行神经网络计算，为边缘计算提供新方案。

相较于 CPU、GPU 依赖存储器交互导致的延迟、高能耗问题，铁电类脑器件以 “硬件仿生” 思路，直接构建电子突触与神经元网络，从根源解决算力痛点。但新器件的研发，离不开精准测试设备的支撑。田教授结合多年科研实践，提出了关键需求：“铁电类脑器件需要大量中间态表征，现有设备在纳安以下小电流测试时速度偏慢，一条转移曲线可能要等数分钟；同时，阵列验证阶段需要多通道并行测试，现有设备通道规模难以满足大规模矩阵乘加运算需求。”

这些来自一线的真实诉求，正是泰克技术迭代的核心方向。张欣回应道，针对小电流测试速度与通道密度两大痛点，全新推出的机架式源表已实现关键突破：1U 高度设计，单主机可搭载 6 个 SMU 通道，噪声电流控制在 10 皮安以内，采样速率达 1 兆 / 秒，兼顾低电流测试精度与速度；更支持通过 TSP link 总线多台堆叠互联，实现上百个通道的同步并行工作，且各通道可独立控制，完美适配阵列化测试的规模化需求。此外，该设备可与 4200 系列无缝协同，形成 “高精度基础表征 + 规模化阵列测试” 的完整解决方案。

“测试设备的迭代，是工程化落地的重要支撑。” 田教授对此高度认可。他表示，团队的核心目标是推动铁电类脑技术与先进 CMOS 工艺兼容，实现大规模存算一体神经网络的工程化落地。这一过程中，既需要攻克单个器件的性能优化，更需要通过阵列验证验证技术可行性，而泰克的多通道、高速度测试方案，恰好解决了规模化验证的核心痛点。

谈及未来，田教授透露，团队已搭建成熟的微纳工艺平台，正面向全国招募材料、电路、微电子、计算机等多学科背景的青年老师与硕博研究生，共同攻克低能耗类脑智能的工程化难题。泰克也表示，将持续开放硬件接口与软件定制能力，从铁电材料的微观机理探索，到存算一体器件的工程化突破，4200 始终作为科研核心工具，见证并赋能着 “匠师共研” 的每一步。未来泰克也将与科研团队深度联合开发，把训练、推理等功能模块集成到测试系统中，为铁电类脑器件的工程化之路保驾护航 。

总结

一场跨界对话，串联起铁电材料创新、类脑器件研发与测试技术赋能的完整链路，彰显了科研创新与产业赋能的双向奔赴。从田教授团队十年深耕的铁电技术路径，到泰克精准破解测试痛点的设备迭代，二者协同发力，为铁电类脑技术的工程化落地扫清障碍。未来，随着科研团队的多学科协同攻关与泰克的持续技术赋能，铁电类脑技术必将突破实验室边界，实现与先进工艺的深度融合，为智能终端、边缘计算等领域打破算力桎梏，开启低能耗类脑智能产业化的全新篇章。