1月29日，据最新消息，由清华大学、北京大学等单位联合攻关的全柔性人工智能芯片研究成果正式刊发于国际顶尖学术期刊《自然》（nature），宣告flexi系列全柔性数字式存算一体芯片成功问世，为可穿戴健康监护、柔性智能机器人以及脑机交互等前沿应用提供关键性算力基础。
随着人工智能与物联网技术加速融合，传统基于硅材料的刚性芯片在贴合人体轮廓或适配异形设备表面时面临显著局限；而当前主流柔性处理器则普遍存在工作频率偏低、功耗偏高及并行处理能力薄弱等问题。
FLEXI芯片依托低温多晶硅薄膜晶体管（LTPS-TFT）工艺构建，具备极致轻薄特性，可自由弯曲折叠；其创新性采用以全数字静态随机存取存储器（SRAM）为内核的“存内计算”架构，实现存储单元与计算单元的高度集成，大幅削减因数据频繁移动引发的能量损耗与响应延迟。
在具体指标上，最小规格型号FLEXI-1芯片面积仅为31.12平方毫米，集成晶体管数量达10628个，在超低功耗运行状态下整芯功耗低至55.94微瓦。
实测结果表明，该芯片可在1毫米弯曲半径下完成逾4万次180度反复弯折，各项性能指标无明显退化，功耗波动幅度控制在3.5%以内，并在连续6个月不间断运行中维持高度稳定性。
Miller (mlr) 是一个命令行工具，用于查询、整形和重新格式化名称索引数据，如 CSV、TSV、JSON 和 JSON Lines。它将 awk、sed、cut、join 和 sort 的功能整合到一个专为结构化数据处理而构建的单一工具中。
此外，芯片原生支持神经网络模型压缩与端侧一键部署功能，有效增强边缘智能的实时响应与执行效率。
实际应用场景验证显示：仅需一枚容量为1千比特的柔性芯片，即可达成心律失常识别准确率99.2%；在日常行为识别任务中，配合4通道EDCNN轻量模型，对坐、站、行走、奔跑四类动作的分类准确率高达97.4%。
