摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

【推舊文】一變四 四變十二 宇宙演化永恆真理（21.02.2020）

／／一變四
四變十二
來到這禮拜更加諷刺／／

作為科學家，我並不相信報應，但我相信物理上的因果。除了生物學上的病毒傳染會「一變四、四變十二」，天文學上亦有「一變四、四變十二」，而且這個過程更直接影響地球上的生命，甚至整個宇宙的演化。

恆星是一個巨大的煉金術熔爐。構成恆星的元素，絕大部分是氫（原子量為1）。由於恆星自身的重力，恆星裡的氫會互相擠壓。好像擠壓一個氣球一樣，壓力和溫度會上升。當溫度提昇至約1,500萬度，氫原子核就能夠突破彼此的電磁斥力，透過量子穿隧效應結合在一起。

在這個溫度下最的過程是「質子-質子連鎖反應」（氫原子核其實就是一個質子）。簡單來說，就是四個氫結合成一個氦（原子量為4）。

一變四。

不過要注意的是，這個過程並非一步登天。事實上，首先兩對氫核各自結合成氘（氫的同位素），然後這兩個氘再各自與一個氫結合成氚（氫的另一款同位素）。最後，這兩個氚結合成氦，並同時放出兩個氫。這兩個氫能夠繼續連鎖反應。

不過，當太陽差不多用盡體內的氫元素，更多有趣的事情就會發生。其細節很複雜，如果我們只簡略說重點的話，大概就是首先因氫核不足，太陽核心的核反應放出的能量漸漸變少，重力開始將恆星中心壓縮。

本來太陽只有中心部分才會發生核反應，但恆星外圍的氫亦因壓力和溫度增加，亦開始發生核反應，因此恆星中心會向內壓縮，外圍卻會膨脹。這時，太陽就進入所謂的紅巨星階段，尺寸變得比地球軌道更大，因此地球要不是被燒得灰飛煙滅，就是因太陽重力場改變而向外移動。無論如何，因太陽變得非常熱，地球海洋會完全蒸發，所有生物都難逃一死。

扯遠了。回來討論太陽中心的核反應。因體積變小，溫度和壓力再次提高，直至點燃另外一個核反應「碳循環連鎖反應」。碳循環連鎖反應亦是把氫結合成氦的連鎖反應，只不過這次需要一個碳原子核幫手——太陽內部只有微量的碳，來自前一兩代的恆星殘骸，不過已經足夠了。

質子–質子連鎖反應的效率正比於溫度的4次方，而碳循環連鎖反應的效率則正比於溫度的16次方。這個恐怖的數字顯示，太陽裡的核反應將會失控地加速，核反應所產生的能量根本來不及散失到太空之中，因為一個光子要從太陽中心走到太陽表面需時以百萬年計。

這意味著，太陽中心溫度將不斷提高。當溫度達到1億度，另一個核反應「三氦核連鎖反應」就會接手，將三個氦結合成一個碳（原子量為12）。

四變十二。

三氦核連鎖反應由兩個步驟組成：先由兩個氦結合成一個鈹，然後這個鈹再跟一個氦結合成一個碳。三氦核連鎖反應的效率正比於溫度的40次方。

太陽中心的溫度將不斷提高，逐步點燃其他的核反應。加上各種不穩定同位素的核衰變反應，太陽共可合成80種元素。太陽能夠合成的最重元素是釙。

比太陽更重的恆星，有可能合成更重的元素，直至所有比鐵輕的元素都合成鐵了，恆星中心就會變成一顆鐵球。由於鐵的核結合能——即每個核子（質子和中子）結合時釋放了的能量——是所有元素之中最高的，結合鐵需要輸入能量而非放出能量。因此恆星中心的核反應會停止，沒有壓力[1]能夠抵抗重力，中心會急速向內坍塌，然後反彈，造成超新星爆發（II型超新星）。整個過程不足一秒。

超新星爆發之中，所有合成過的元素都會被光分解成氫，然後又在極高溫度裡再次重複核反應，合成宇宙中可以自然找到的所有元素。地球上的生命需要的各種元素，大都來自於超新星爆發[2]。而恆星以至星系的演化過程，又受各種元素的比例所影響。因此，整個宇宙的演化，都取決於主宰這些核反應的物理定律。

一變四，四變十二，宇宙演化永恆真理。

P.S. 都係聽返《喜氣洋洋》。飲杯！

[1]事實上，簡併壓力會再抵擋重力一段時間，不過要解釋的話就過於離題，有興趣的讀者可參考《星海璇璣》第五章第三節「恆星的死亡筆記」，或我的文章《恆星的死亡筆記》。

[2]2017年，人類觀察到首個來自雙中子星結合所釋放的重力波。近年研究發現，許多以往被認為源自超新星爆發的重元素——例如金，比較可能是來自於這類雙中子星結合事件的。可參考LIGO網頁的解說。

人工肌肉重大突破登上《Science》，多國科學家聯合實現全新驅動機理

作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 02 月 11 日 0:00 |

2021 年，機器人已經「成精」了，公然吵架、組團熱舞再也不是人類專屬。在許多人心裡，機器人還是僵硬、機械甚至冰冷，即便如此，技術日新月異，柔性機器人快速發展，我們對機器人的刻板印象也該打破了。

科學家設計的軟體機器人外形可謂五花八門，比如：

磁場驅動的軟體機器人，看上去像花瓣。

會奔跑、能游泳、能舉重物的「小獵豹」。

可用於軍事行動的隧道快速挖掘機器人。

其實，軟體機器人的設計往往與一種智慧材料有關：人工肌肉。最近這領域中國科學家聯合美、韓、澳等多國學者有了新突破。

相比傳統人工肌肉，這次設計出的人工肌肉有無毒、驅動頻率高（10Hz）、驅動電壓低（1V）、高比能量（0.73~3.5J/g）、高驅動應變（3.85~18.6%）、高能量密度（高達 8.17W/g）特性。

奈米碳管線為何物？

2021 年 1 月 29 日，題為「Unipolar-Stroke, Electroosmotic-Pump Carbon Nanotube Yarn Muscles」（單極衝程、電滲泵奈米碳管線肌肉）的論文發表於著名學術期刊《科學》（Science）。

論文出自哈爾濱工業大學（複合材料與結構研究所）、江蘇大學（智慧柔性機電研究所）、常州大學（江蘇省光伏科學與工程協同創新中心）、美國德州大學達拉斯分校、伊利諾大學厄巴納香檳分校、南韓漢陽大學、首爾大學、澳洲臥龍崗大學、迪肯大學等團隊。

論文題目有個看起來高深的詞「奈米碳管線」（Carbon nanotube yarns）。談研究細節前，先來解決一個問題：奈米碳管線為何物？

奈米碳管線源自奈米碳管，這是具特殊結構的一維量子材料，徑向尺寸為奈米量級、軸向尺寸為微米量級、管子兩端基本都有封口。外形上，它是由呈六邊形排列的碳原子構成的數層同軸圓管，層與層之間的固定距離約 0.34 奈米，而圓管的直徑一般為 2~20 奈米。

據了解，奈米碳管為一維奈米材料，重量輕、有完美連接結構，因此有獨特力學、電學、化學性能。基於這些特性，奈米碳管線也應運而生。據字面意思可知，這是透過拉伸和鬆弛、碳基奈米管纖維製成的緊密絞合線。

不同於普通線，奈米碳管線其實是種超導體，還可當電池使用。早在 2011 年，德州大學就與美國企業展開合作，致力將奈米碳管線推向市場。

2017 年，德州大學達拉斯分校又研製出名為 Twistron 的奈米碳管線。

研究團隊的李娜博士受訪時表示：

這些線本質上是種超級電容器，但無需外加電源充電。因奈米碳管與電解質的化學電勢不同，當線浸入電解質時，一部分電荷會嵌入。線拉伸時，體積減小，使電荷相互靠近，電荷產生的電壓增高，從而獲得電能。

2014~2016 年，哈爾濱工業大學博士生楚合濤至德州大學達拉斯分校接受訓練，正是自那時起，哈爾濱工業大學冷勁松教授課題組與德州大學達拉斯分校 Ray H. Baughman 教授課題組，開始了有關奈米碳管線人工肌肉的研究。

這次正是博士畢業生的楚合濤為論文共同作者之研究。

人工肌肉性能達到新突破

那麼，奈米碳管線和人工肌肉之間，又有什麼關係？

論文介紹，滲透離子（不論正負）會影響著長度、直徑的變化，因此奈米碳管線可用作電化學致動器。據悉，奈米碳管線人工肌肉是典型的智慧材料，主要透過熱、電化學兩種方式驅動，兩種驅動方式有差別。

根據熱力學定律，熱驅動受卡諾循環效率（Circulation efficiency in Kano，一高溫熱源溫度 T1 和一低溫熱源溫度 T2 的簡單循環）制約──比電化學驅動能量轉換效率更高，有更廣闊的應用前景。

基於這點，研究團隊構建全固態肌肉（all-solid-state muscle）。透過向線滲透帶電聚合物，纖維開始部分膨脹，隨著離子損失長度會增加，增加肌肉的總衝程。

哈爾濱工業大學表示，研究人員首次發現透過聚電解質功能化的策略，可達成人工肌肉智慧材料的「雙極」（Bipolar）驅動轉變為「單極」（Unipolar）驅動（如下圖），同時發現人工肌肉隨電容降低、驅動性能增強的反常現象（Scan Rate Enhanced Stroke，SRES）。

研究人員發現這些效果：

做到單一離子嵌入、嵌出的「單極」效應，解決「雙極」效應反向離子的嵌入、嵌出引起的性能降低問題，提高工作效率與能量密度等性能；

人工肌肉隨掃描速率增加，驅動性能增加，解決了傳統人工肌肉驅動性能的電容依賴性問題。

哈爾濱工業大學認為：

此重要突破解決了人工肌肉驅動性能的電容依賴性問題，為後續設計具有無毒、低驅動電壓的高性能驅動器提供新的理論基礎。

值得一提的是，此突破在空間展開結構、仿生撲翼飛行器、可變形飛行器、水下機器人、柔性機器人、可穿戴外骨骼、醫療機器人等領域有巨大的應用潛力。

關於作者

早在 1990 年代初，哈爾濱工業大學複合材料與結構研究所就確立智慧材料與結構的研究方向。哈工大在這領域的探索離不開一個名字──冷勁松。

冷勁松畢業於哈爾濱工業大學複合材料專業，2004 年起擔任哈工大航天學院複合材料與結構研究所教授、博班導師。

1992 年起，冷勁松就開始開展智慧材料系統和結構的研究，主要研究方向包括智慧材料系統和結構系統、光纖傳感器、結構健康監控、複合材料結構設計和工藝技術、可變翼飛行器、結構振動主動控制、光纖通訊和微波光電子器件、微機電系統等等。

另外，冷勁松也在 International Journal of Smart & Nano Materials 擔任主編，《Smart Materials & Structures》和《Journal of Intelligent Material Systems and Structures》等國際雜誌擔任副主編。2006 年入選中國教育部新世紀優秀人才計劃，2007 年入選長江學者特聘教授，2018 年當選歐洲科學院物理與工程學部外籍院士（Members of the Academia Europaea）。

論文通訊作者之一正是冷勁松。

2020 年 3 月 4 日，冷勁松教授團隊與美國馬里蘭大學 Norman M. Wereley 教授團隊的共同研究成果發表於國際著名期刊《Soft Robotics》，展示受象鼻啟發、可伸展／收縮的氣動人工肌肉基礎上設計的新型彎曲螺旋可伸展／收縮氣動人工肌肉（HE-PAMs / HC-PAMs）。

這次研究，將使團隊在人工肌肉方面的探索更深入。

資料來源：https://technews.tw/2021/02/11/unipolar-stroke-electroosmotic-pump-carbon-nanotube-yarn-muscles/