前沿科技竞争从实验室走向系统创新

作者／   IT 时报  毛宇

编辑／   郝俊慧  孙妍  

9 月 11 日，2026 浦江创新论坛进入首日议程。作为论坛集中展示前沿科技成果与创新进展的重要活动之一，当天下午，"2026 浦江创新论坛成果发布会 " 在张江科学会堂举行。

与通常意义上的科技成果展示不同，这场持续三个小时的发布会将镜头直接对准创新链条上最接近产业突破的一环：有的成果试图让机器更准确地 " 读懂 " 大脑，有的正在改变芯片处理神经信号的方式，也有团队将目光投向原子尺度，希望为后摩尔时代寻找新的技术路径。

现场发布了一批正在发生的技术突破，涉及脑机接口、新型计算、先进装置与工艺、人工智能应用等多个方向。从临港实验室发布 " 游刃 1.0" 脑机接口 AI 创新生态，到上海时识科技带来 Rigi ™系列类脑感算一体神经信号采集芯片，再到原集微科技（上海）有限公司展示二维原子层半导体标准工艺库及原型器件……

一个清晰的趋势贯穿其中：前沿科技竞争正在从实验室的单点突破，走向数据、工艺、芯片、平台和应用相互衔接的系统创新。

脑机接口迈向产业深水区

脑机接口是当天最先登场的前沿技术板块之一。临港实验室脑机接口技术与工程研究部部长、首席科学家李澄宇发布 " 游刃 1.0：脑机接口 AI 创新生态及系列成果 "。

过去，外界对脑机接口的关注更多集中在 " 能不能采到脑信号 "" 如何用意念精准控制设备 "，而 " 游刃 1.0" 所呈现的思路，开始把关注点推向更复杂也更现实的问题：采集到的数据怎样标准化、不同来源的数据怎样使用、算法如何持续迭代，又如何真正进入科研和临床场景。

现场介绍显示，" 游刃 1.0" 围绕脑机数据汇聚、分析和计算挖掘搭建平台，并形成了覆盖数据治理、算法开发和应用落地的体系。

其中，相关工具能够对多模态脑机数据进行自动化处理，植入式脑机中文统一解码框架则尝试实现神经信号到中文语言信息的解码。在应用端，团队还构建了数字大脑临床诊疗平台，将脑模型、影像和脑电等信息结合，用于脑活动可视化分析以及相关临床研究。其核心并不是制造一个孤立的算法，而是形成 " 高质量数据推动算法迭代—算法进入真实场景—真实应用继续产生数据 " 的循环。

紧接着，上海时识科技有限公司创始人兼 CEO 乔宁带来了 Rigi ™系列神经信号采集芯片。脑机接口通道数不断提升后，一个现实难题随之出现：通道规模越大，信号采集的持续稳定性、低功耗运行与脉冲识别准确性，就越成为高通量脑机接口芯片必须解决的核心问题。

Rigi ™具备 " 一芯三态 " 输出能力，可同时支持原始信号（Raw）、局部场电位（LFP）和神经脉冲（Spike）三种模态，分别适配科研深度分析、临床状态监测与实时事件驱动解码等场景。同时，芯片在采集端集成了脉冲智能检测，脉冲信号召回率约 90%，尖峰检测精度达 85%，可在毫瓦级功耗、毫秒级延迟下完成数据源头压缩，显著降低后端传输与计算负担。

时识科技工作人员告诉《IT 时报》记者，Rigi ™系列能与时识科技专门的计算芯片 Xylo ™配合，形成 " 采集 + 计算 " 的完整链路。这一分工让国产脑机接口关键芯片从长期依赖进口，转向自主架构与生态构建，为下游科研、临床及产业化应用提供了更灵活的底层支撑。

当天两个成果一软一硬，恰好勾勒出脑机接口产业化的一条路径：上游解决数据与核心器件问题，中间形成算法和开发平台，下游才能出现更多真正能够使用的产品。前沿技术的竞争，也由此从 " 谁先做出来 " 逐渐进入 " 谁能建立生态 " 的深水区。

二维半导体走出实验室

如果说脑机接口正在解决 " 怎样理解大脑 " 的问题，原集微科技（上海）有限公司董事长包文中的发布，则把尺度进一步缩小到了原子层面。

此次发布的 " 基于二维原子层半导体的集成电路标准工艺库及原型器件 "，瞄准的是后摩尔时代一个长期受到关注的问题：当传统硅基晶体管不断逼近物理尺度极限时，芯片还能怎样继续缩小、降低功耗并提升性能？

包文中在现场用 " 铁杵磨成针 " 来形容传统芯片制造不断向更小尺度推进的过程。

随着晶体管结构越来越复杂，对先进制造设备和工艺能力的要求也越来越高。二维半导体则提供了另一种思路——利用原子自组装形成原子级厚度的半导体薄膜，使晶体管沟道逼近极薄尺度。

从基础研究的角度看，二维材料并非一个突然出现的新概念，在实验室里实现小尺度、小范围的成功也不难；真正的瓶颈在于把它从 " 实验室里能做出来 " 推进到 " 工厂里能稳定批量生产、芯片设计里能标准化使用 " 的工程化阶段。

这也是原集微此次发布值得关注的地方。团队并没有把重点停留在 " 做出一个二维材料晶体管 "，而是向制造体系推进。

据现场介绍，试线基础工艺制程为 180 纳米，并已发布 500 纳米 PDK 0.1 版本，针对二维材料特性开发相关工艺；与此同时，对决定量产可能性的材料和工艺均一性进行验证，并推出第一代标准工艺库。

对于芯片产业来说，标准工艺库不如攻克先进制程那么吸引眼球。它相当于把复杂制造工艺转化为芯片设计人员能够使用的一套规则和工具，让高校、科研机构和芯片企业不必从材料制备重新开始，而可以基于已有工艺进行电路和芯片设计。

这一步所改变的，是二维半导体从 " 科研成果 " 走向 " 产业工具 " 的方式。过去我国二维半导体领域并不缺少论文和实验室成果，真正稀缺的是将材料、器件、工艺、中试制造与 IC 设计连接起来的工程平台。原集微团队同时吸纳了具有 12 英寸晶圆厂建设和量产经验的工程人员，其目标也十分明确：让二维半导体从高校实验室真正迈入产业界。

从中试走向规模制造，从原型器件走向稳定工艺，二维半导体距离成熟商业化仍有大量工程问题需要解决，脑机接口同样要经历临床验证、标准建设和应用场景拓展的漫长过程。

但对于未来产业而言，真正具有决定意义的，往往并不是某一天突然出现一项 " 成熟技术 "，而是此前不断形成的数据、芯片、工艺、平台、人才和应用能力。只有让科学问题、工程验证、产业需求和资本市场真正衔接，让更多原创成果跨过实验室与产业之间的 " 最后一公里 "，前沿技术才能形成持续生长的产业链条。

一批新的产业坐标，正在探索中清晰。

排版／ 季嘉颖

图片／ 浦江论坛

来源／《IT 时报》公众号 vittimes

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