PCB廠北京大學沈波、許福軍團隊針對大失配異質(zhì)外延導(dǎo)致氮化物寬禁帶半導(dǎo)體高缺陷密度的難題，創(chuàng)新發(fā)展了一種基于納米圖形化AlN/藍寶石模板的“可控離散和可控聚合”側(cè)向外延方法，使藍寶石襯底上AlN外延薄膜位錯腐蝕坑密度大幅降低了兩個量級，至~104cm-2，實現(xiàn)了接近襯底級晶體質(zhì)量的AlN外延薄膜，并應(yīng)用于相關(guān)器件研制。

該成果發(fā)表于《自然·材料》雜志（Nature Materials, 2023, 22: 853–859）。

中國科學院半導(dǎo)體研究所李明研究員-祝寧華院士團隊借助空-時變換結(jié)合波分復(fù)用技術(shù)，采用多模干涉機理，成功研制了一款超高集成度光學卷積處理芯片，創(chuàng)造了目前光計算芯片最高算力密度記錄，該芯片調(diào)控單元數(shù)量隨矩陣規(guī)模呈線性增長，有效緩解了光計算芯片規(guī)模擴展的難題，為解決光計算芯片大規(guī)模集成探索了一個新的方向。

該成果發(fā)表于《自然·通信》雜志（Nature Communications, 2023, 14: 3000）。

王欣然（南京大學/蘇州實驗室）、施毅（南京大學）和王金蘭（東南大學）教授帶領(lǐng)的合作團隊提出能帶雜化增強歐姆接觸新機理，利用半金屬接觸，成功將單原子層MoS2接觸電阻降低至42 Ω·μm，首次低于化學鍵結(jié)合的硅基器件并接近理論量子極限，進而實現(xiàn)了單層二維半導(dǎo)體晶體管最高電流記錄。

該成果發(fā)表于《自然》雜志（Nature, 2023, 613: 274–279），同時入選了ESI熱點和高被引論文。

北京大學彭海琳教授團隊實現(xiàn)了世界首例二維半導(dǎo)體鰭片/高κ柵氧化物異質(zhì)結(jié)陣列的外延生長及其三維架構(gòu)的異質(zhì)集成，并研制了高性能二維鰭式場效應(yīng)晶體管（2D FinFET）。該原創(chuàng)性工作突破了后摩爾時代高速低功耗芯片的二維半導(dǎo)體/高κ柵介質(zhì)精準合成與新架構(gòu)三維異質(zhì)集成瓶頸，為開發(fā)未來先進芯片技術(shù)帶來新機遇。

該成果發(fā)表于《自然》雜志（Nature, 2023, 616: 66–72）。

北京大學彭練矛院士、邱晨光研究員團隊構(gòu)筑了10納米彈道二維硒化銦晶體管，創(chuàng)造性的開發(fā)了稀土元素釔摻雜誘導(dǎo)二維相變技術(shù)，首次推進二維晶體管實際性能超過業(yè)界先進節(jié)點硅基Fin晶體管和IRDS預(yù)測的硅極限，并且將二維晶體管的工作電壓降到0.5 V，室溫彈道率達83%，為國際上迄今速度最快能耗最低的二維半導(dǎo)體晶體管。

該成果發(fā)表于《自然》雜志（Nature, 2023, 616: 470–475）。

中國科學院上海微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所劉正新、狄增峰團隊針對傳統(tǒng)單晶硅太陽電池易碎的缺陷，通過介觀對稱性結(jié)構(gòu)設(shè)計，開發(fā)了邊緣圓滑處理技術(shù)，在國際上率先發(fā)明了柔性單晶硅太陽電池技術(shù)，實現(xiàn)了力學韌性和抗震性的跨越式提升，制備的輕質(zhì)柔性組件成功應(yīng)用于臨近空間飛行器，將極大地開辟單晶硅太陽電池新的應(yīng)用領(lǐng)域。

該成果以雜志封面形式發(fā)表于《自然》雜志（Nature, 2023, 617: 717–723）。

中國科學院上海技術(shù)物理研究所紅外科學與技術(shù)重點實驗室胡偉達、苗金水研究團隊在國際上首次提出了基于離子-電子耦合效應(yīng)的感存算一體光電探測器，通過模擬人類視覺感知架構(gòu)，實現(xiàn)了感知端光電信息處理功能，可解決紅外感知分立架構(gòu)產(chǎn)生的延遲和功耗問題，為大規(guī)模硬件集成感存算光電感知芯片及其目標識別應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

該成果發(fā)表于《自然·納米技術(shù)》雜志（NatureNanotechnology, 2023, 18:1303–1310）。

清華大學錢鶴、吳華強研究團隊在國際上首次實現(xiàn)了全系統(tǒng)集成、支持高效片上學習的憶阻器存算一體芯片，通過一種基于符號和閾值的權(quán)重更新算法及硬件架構(gòu)，解決了傳統(tǒng)CMOS電路與憶阻器適配性差的問題，并使芯片在增量學習任務(wù)中的功耗僅有傳統(tǒng)硬件的1/35，為邊緣端人工智能硬件平臺提供了一種新的高能效解決方案。

該成果發(fā)表于《科學》雜志（Science, 2023, 381: 1205–1211）。

清華大學戴瓊海、方璐、喬飛、吳嘉敏合作攻關(guān)，建立了大規(guī)模可重構(gòu)光電智能計算架構(gòu)，結(jié)合光計算和模擬電子計算技術(shù)，突破傳統(tǒng)芯片架構(gòu)中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換速度、精度與功耗相互制約的瓶頸，研制了全模擬光電智能計算芯片ACCEL。與現(xiàn)有高性能芯片相比，算力提升千倍，能效提升百萬倍。該芯片將在無人系統(tǒng)和智能大模型等實現(xiàn)應(yīng)用。

該成果發(fā)表于《自然》雜志（Nature, 2023, 623: 48–57）。

清華大學尹首一教授、魏少軍教授及香港科技大學涂鋒斌教授團隊提出可兼顧能效、精度和靈活性的AI芯片新范式——可重構(gòu)數(shù)字存算一體架構(gòu)，設(shè)計出國際首款面向通用云端高算力場景的存算一體AI芯片ReDCIM（Reconfigurable Digital Computing-In-Memory）。該芯片首次在存算一體架構(gòu)上支持高精度浮點與整數(shù)計算，可滿足數(shù)據(jù)中心級的云端AI推理和訓練等各種應(yīng)用場景需求。

該成果發(fā)表于集成電路領(lǐng)域頂級期刊IEEE Journal of Solid–State Circuits（JSSC, Volume: 58,Issue: 1, January 2023）。