# NUS教授從原子到系統重塑未來電子：讓晶片更小、更聰明、更節能

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Published: 2026-11-07
Source: 獅城新聞

NUS · FUTURE ELECTRONICS

從一層原子，到一整顆會「思考」的晶片

未來電子不只是把元件繼續縮小，而是重新理解材料、器件與系統如何共同工作

智慧型手機、無線網絡、自動駕駛和人工智慧需要越來越強大的計算與通信能力，但傳統電子器件正逐步接近物理極限。

當材料薄到只有一個原子層，過去可以忽略的表面起伏、微小空隙和電子穿隧，都可能決定一個器件是否可靠。

在新加坡國立大學設計與工程學院（NUS CDE），材料科學與工程系Mario Lanza教授帶領團隊從這些極小尺度的問題出發，嘗試重新設計未來電子技術。

他的研究橫跨「原子—器件—電路—系統」：

既要看清電子如何穿過一層材料，也要證明新器件能夠進入真實晶片、穩定工作並具備量產可能。

近期多項成果展示了這條路線的跨度：二維材料的原子級測量、用於5G與未來6G晶片的憶阻射頻開關、面向邊緣AI的類腦電晶體，以及把科研轉化為產品的初創企業。

## 01｜電子器件越薄，越不能只看材料本身



二維材料可以薄至單個原子層，為製造更小、更薄、更節能的電子元件提供了可能。

但極致的薄也帶來新問題。電子可能穿過原本用於阻擋電流的勢壘，這種現象稱為**量子隧穿**。不必要的漏電會增加能耗，也可能加速器件失效。

長期以來，工程師通常會關注材料本身的絕緣能力：哪一種材料更能阻擋電子，就應該產生更低的漏電流。

Lanza教授團隊在2026年7月1日發表於《Nature Materials》的研究發現，在原子級尺度上，這個直覺並不總是成立。

團隊使用導電原子力顯微鏡（CAFM），以納米級空間解析度測量電荷如何通過不同二維材料。他們發現，材料和金屬電極之間極其微小的空隙，會改變電子實際需要跨越的距離，並顯著影響漏電。

當材料薄到不足一納米，

電極之間微小的物理距離變化，甚至可能比材料本身的絕緣性能更重要。

這也解釋了為什麼看似使用相同材料的實驗，有時會得到差異很大的結果。電極粗糙度、介面空隙、污染物和真實電極距離，都可能改變電子輸運。

對未來晶片設計而言，這項發現帶來一個重要原則：不能孤立評價材料參數，而要把材料、介面和電極視為一個完整器件。

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## 02｜什麼是憶阻器？一種能夠「記住」狀態的電阻



Lanza教授研究的另一條主線是憶阻器。

普通電阻的阻值通常相對固定；憶阻器則可以根據過去受到的電壓或電流刺激，被寫入不同阻值，並在斷電後保持這種狀態。它因此常被形象地稱為「有記憶的電阻」。

這種特性讓憶阻器有望應用於：

● 非易失性信息存儲

● 存算一體與類腦計算

● 硬體加密和安全

● 可重新配置的通信電路

關鍵優勢在於：器件不需要持續供電來維持已寫入的狀態。對由大量開關組成的系統而言，這可以減少待機和配置能耗。

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## 03｜5G與6G需要更多開關，晶片卻不能無限變大



無線晶片中的射頻開關負責引導和控制信號，作用類似微型交通指揮。

2G系統的信號收發單元大約使用4個這類開關；到了5G和未來6G，需求可能增加到50個甚至超過100個。

開關數量快速增長，會占用更多晶片面積、提高成本並增加耗電。如何把更多功能裝進同一顆晶片，成為無線硬體的重要挑戰。

在2026年7月8日發表於《Nature》的研究中，Lanza教授團隊用六方氮化硼（hBN）二維材料製造出僅**2微米×2微米**的憶阻射頻開關。

這些開關在斷電後仍能保持導通或關閉狀態，不需要持續供電維持配置。更重要的是，研究團隊沒有停留在單個器件演示，而是把它們直接集成到商業製造的氮化鎵（GaN）微晶片上。

在完整電路中，開關成功實現了：

調節信號強度

重新引導無線信號

改變濾波器選擇的頻率

它們的工作頻率最高達到100吉赫茲，覆蓋當前5G使用及未來6G探索的部分頻段。

這類技術未來可能影響的不只是手機和基站，還包括自動駕駛汽車、機器人和需要同時處理大量無線功能的智能設備。

## 04｜一顆普通電晶體，能同時扮演神經元和突觸？



團隊的第三個研究方向，是為人工智慧重新設計硬體。

今天許多AI系統需要在處理器與存儲器之間反覆搬運數據，帶來延遲和能耗。類腦計算希望讓晶片更接近生物神經系統的工作方式，在器件層面完成信息處理與記憶。

傳統上，模擬一個神經元或突觸功能通常需要由多個電晶體和電容組成複雜電路。

2025年，Lanza教授團隊在《Nature》發表研究，證明只需一個標準矽電晶體，在經過特別設計的偏置方式後，就能模擬神經元與突觸兩類行為。

這項成果的意義在於，它使用成熟的CMOS矽製造技術，而不是完全依賴尚未大規模驗證的新材料。相關設計可使神經元電路縮小最高約18倍、突觸電路縮小約6倍。

類腦晶片若要真正走向大規模應用，

不僅要「像大腦」，也必須能製造、能集成、能穩定運行。

這類更緊湊、節能的脈衝神經網絡硬體，特別適合無人機、機器人、可穿戴設備等依靠電池或能量採集運行的邊緣AI場景。

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## 05｜從論文走向產業：Newmorphic在新加坡落地



為了推動類腦電晶體技術走出實驗室，Lanza教授與團隊成員Sebastian Pazos博士共同創立初創公司Newmorphic，公司位於新加坡one-north創新園區。

2026年10月，Newmorphic參加在新加坡科技創新周期間舉行的SLINGSHOT全球深科技創業比賽。

比賽吸引來自148個國家、超過5,100份申請。Newmorphic進入全球前十名決賽團隊，並獲得「先進位造與工業系統」賽道冠軍。

這一進展展示了一條完整的技術轉化鏈：從發現電晶體的新工作機制，到設計可擴展的類腦計算單元，再通過創業公司驗證商業應用。

科研成果能否變成產業技術，往往取決於實驗室之外的許多環節，包括晶片設計工具、製造工藝、封裝測試、客戶驗證、智慧財產權和人才培養。

新加坡擁有半導體製造、研究機構、國際企業和初創生態，為這類跨越材料、器件與系統的研究提供了連接條件。

## 06｜真正困難的，不是「做出一次」，而是可靠地重複



納米電子研究中，令人驚艷的單次結果並不足以證明技術可用。

原子級器件容易受到微小差異影響。同一片晶圓上的器件可能表現不同，溫度、時間和反覆開關也可能讓性能衰退。

Lanza教授強調，團隊會多次重複實驗，使用儘可能接近產業應用的電壓方案，並報告良率、器件差異、可靠性和穩定性。

他們也儘量採用與半導體晶圓生產線兼容的製造工藝，讓實驗室器件更容易轉移到商業製造流程。

**良率：**一批器件中有多少能夠正常工作？

**差異：**不同器件之間的性能是否一致？

**耐久：**反覆寫入和切換後是否繼續可靠？

**穩定：**經過時間和溫度變化後，狀態能否保持？

這些指標看起來不如「世界首創」醒目，卻決定一項技術能否從科研樣品變成可用產品。

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## 07｜為什麼「從原子到系統」很重要？



未來電子技術的瓶頸很少只存在於單一層面。

材料性能再好，若與電極接觸不穩定，器件仍會失敗；器件再小，若無法進入現有晶片和製造線，也難以產生實際影響；電路功能再強，若功耗和可靠性不達標，系統仍無法長期運行。

Lanza教授團隊的工作把這些層面串在一起：

**原子尺度：**看清電荷在二維材料和介面中的真實路徑

**器件尺度：**設計更小、可記憶狀態的憶阻元件

**電路尺度：**把新器件集成到工作的氮化鎵晶片

**系統尺度：**服務無線通信、邊緣AI和類腦計算

**產業尺度：**關注良率、可靠性、製造兼容和商業轉化

這種跨尺度思維說明，下一代電子產品未必只來自更先進的某一種材料，也可能來自對整個結構和工作方式的重新設計。

當工程師能夠理解並控制原子級細節，

更小、更聰明、更節能的電子系統才可能真正走向現實。