在人工智能快速渗透各行业的当下，硬件技术正成为AI发展“提速”的关键瓶颈。而近日，一项来自新加坡国立大学的研究成果——单晶体管“变身”神经元与突触，以其“不改材料、双重功能”的创新设计，搅动了全球AI芯片领域的技术格局。
这项研究的突破点在于：用现有标准硅晶体管，构建神经网络核心元件“神经元+突触”，这一设计不仅实现了结构极简化、低功耗，还极具产业化潜力。它所提出的“NS-RAM”（Neuro- RAM）架构，正在为下一代边缘智能设备打开全新想象空间。
以下是围绕该技术的三大核心观点，也是产业界和学术界当前热议的焦点：
观点一：从“堆叠计算”到“仿脑计算”，AI硬件走到十字路口
传统AI芯片在架构层面，仍沿袭“存储-计算分离”的冯·诺依曼结构，尽管性能强大，却在处理海量神经网络模型时遭遇数据搬移瓶颈（ wall）。NS-RAM的出现，正是对这一结构的根本性挑战。
• NS-RAM中，一个标准晶体管即可模拟神经元的脉冲发放行为（放电）和突触的权重可塑性，这意味着在同一物理单元中实现存储与计算的融合。
• 相比目前主流AI芯片所需的大量跨元件操作，NS-RAM可减少90%以上的数据搬运能耗，显著提升能效比。
这代表着一种“类脑计算”的路径，不再靠“算得更快”，而是“像大脑一样算”，为AI芯片发展指明了从“速度导向”到“结构革新”的方向。
观点二：不用新材料，走标准工艺路线，AI芯片迎来“平民化”革命当前类脑芯片研究虽如火如荼，但多数方案依赖新材料如忆阻器、相变材料等，工艺不成熟、成本高、难大规模量产。而NS-RAM的一大亮点是——完全基于现有CMOS标准工艺。
• 研究团队通过调控晶体管体极电阻，引发穿透击穿（punch-）与电荷俘获效应（ ），赋予晶体管两种仿脑功能。
• 实验数据显示，该双模晶体管在1V以下电压工作、纳秒级响应时间下依旧稳定，说明其适配当前主流芯片制造流程，可直接嵌入现有产业链。
这种设计哲学的改变带来巨大的产业意义：“类脑计算”不再只是实验室里的梦想，而是可量产、可商用的技术路径。
观点三：边缘AI设备或将率先爆发，NS-RAM打开“实时感知”新局面
随着物联网、智能安防、无人机等领域对边缘智能需求爆发，芯片不仅要强大，更要“聪明、快、省”。而NS-RAM的低功耗特性与功能融合优势，恰好契合这一趋势。
• 边缘设备需在毫秒内处理图像、语音、环境数据，传统芯片受限于功耗与计算延迟。
• NS-RAM的神经元-突触一体化结构，极适合构建事件驱动的异步神经网络（ , SNN），该架构已被证实在图像识别、语音分类等任务中拥有更高能效比。
举例来说，一颗搭载NS-RAM的边缘芯片，理论上可在1瓦以下功耗水平下，完成1080p视频帧级分类任务，能效提升可达10倍以上，大幅降低终端AI硬件门槛。
总结：AI硬件的未来，不一定更大更强，但一定更“像人脑”
NS-RAM的突破，不是一个器件的进化，而是一种架构范式的转变：从“堆叠更多算力”到“模仿大脑结构”，从“依赖先进材料”到“回归标准工艺”。这场由一颗晶体管引发的“仿脑革命”，正在以最实际的方式，驱动AI芯片走向普及化、边缘化、生态化。
可以预见，未来一两年内，搭载NS-RAM或类似架构的边缘AI芯片将快速问世，从智能摄像头、穿戴设备到车载系统，每一个角落都可能诞生“具备感知力的终端”。
这不仅是一次硬件革新，更是AI迈向“普世智能”的关键一跃。
如你所见，AI硬件的下一个十年，不在数据中心，而在你我身边的每一个设备中。晶体管变“神经元”的那一刻，智能，开始变得更有温度。
323AI导航网发布
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