模拟大脑功能的新型芯片材料

17/21模拟大脑功能的新型芯片材料第一部分大脑功能模拟芯片概述 2第二部分新型材料特性与优势 4第三部分芯片设计原理及结构 6第四部分突触模型的实现方式 9第五部分计算与存储一体化机制 11第六部分信号转换与处理技术 13第七部分能效提升与优化策略 15第八部分应用前景与挑战分析 17

第一部分大脑功能模拟芯片概述关键词关键要点【类脑芯片设计原理】：

类神经元结构：模拟人脑中神经元的构造，形成大规模的神经网络。

突触权重学习：通过调整突触连接的强度来实现信息处理和学习能力。

动态能量管理：模仿大脑低能耗特性，优化能源消耗以提高能效比。

【神经形态计算技术】：

大脑功能模拟芯片概述

随着计算机技术的飞速发展，科学家们正在不断探索新的计算模型和架构以突破传统冯·诺依曼体系结构的限制。其中一种极具潜力的技术方向是模仿人类大脑神经网络的工作原理，设计出能够实现类脑计算的大脑功能模拟芯片。这种新型芯片材料不仅有望提高计算效率，还能在诸如人工智能、机器学习等前沿领域发挥重要作用。

一、背景与起源

人脑模型研究：从20世纪50年代起，科学家们就开始尝试理解和模拟人脑的功能。这其中包括对神经元工作原理的研究以及对大脑皮层组织结构的分析。这些基础研究为后来的类脑芯片设计提供了理论依据。

计算机科学的发展：传统的冯·诺依曼架构计算机虽有其优势，但受限于线性执行顺序和内存访问瓶颈，难以高效地处理复杂的信息处理任务。因此，科学家们开始寻求替代方案，包括模仿大脑结构和行为的新一代芯片设计。

二、大脑功能模拟芯片的基本概念

神经形态计算：大脑功能模拟芯片的核心理念是基于神经形态计算，这是一种模拟大脑神经网络中信息传递和处理方式的计算模式。它通过模拟神经元和突触之间的连接和通信，实现了并行和分布式的信息处理。

构造原则：类脑芯片的设计通常包括以下关键要素：

神经元模型：用硬件电路来模拟生物神经元的行为，如脉冲产生、阈值激发等。

突触模型：模拟神经元之间连接强度的变化，即学习和记忆过程。

网络拓扑：根据大脑神经网络的连接模式构建硬件上的连接结构。

三、代表性研究成果

IBMTrueNorth：IBM自2008年起开展“自适应可扩展塑性电子神经形态系统”（SyNAPSE）项目，并在2014年发布了TrueNorth芯片。这款芯片采用了5.4亿个晶体管构建了1百万个神经元和2.56亿个突触，能在极低功耗下进行实时信号处理。

达尔文系列：中国科学院半导体研究所开发的达尔文系列芯片采用55纳米工艺，已经迭代到第二代——达尔文2。该芯片拥有15万个神经元，相当于果蝇大脑的神经元数量，展示了面向智慧物联网应用的独特优势。

Neu-ChiP项目：该项目将类似于人类大脑皮层的干细胞网络分层放在微芯片上，通过光束刺激细胞，观察并理解其适应能力。研究人员还试图将神经系统驱动到一个能进行非平凡计算的状态。

四、未来挑战与前景

尽管大脑功能模拟芯片取得了显著的进步，但仍面临一些挑战：

设计与优化：如何更精确地模拟生物神经系统的细节，同时保持足够的计算效率，是当前类脑芯片设计需要解决的关键问题。

应用开发：虽然已有初步的应用案例，如语音识别和图像处理，但如何更好地利用类脑芯片的优势，开发出更具创新性的应用仍待进一步探索。

技术融合：类脑芯片可以与深度学习、强化学习等其他人工智能技术相结合，形成互补优势，共同推动智能计算的发展。

总结来说，大脑功能模拟芯片作为一类新兴的计算平台，具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。在未来的研究中，通过不断深化对大脑工作机制的理解，结合先进的集成电路制造技术和软件算法，我们有望看到更多实用且高效的类脑芯片产品的出现。第二部分新型材料特性与优势关键词关键要点【新型材料特性与优势】：

高度模拟大脑神经元：新型芯片材料通过模拟人脑神经元的形态结构和电学特性，实现了高度并行、低功耗的计算能力。

优异的学习能力：相比于传统芯片，新型类脑芯片在功耗和学习能力上具有更大优势，能够实现更高效的学习过程。

【低功耗与高效能】：

标题：新型材料在模拟大脑功能芯片中的应用与优势

随着神经形态计算技术的快速发展，对能够有效模拟大脑功能的新型芯片材料的需求日益增长。近年来，研究人员不断探索和开发出一系列具有独特性能的新型材料，以实现更高效、低功耗的类脑计算系统。本文将重点介绍其中几种代表性材料及其特性与优势。

铜银合金忆阻器

麻省理工学院（MIT）的研究人员提出了一种使用铜银合金作为忆阻器材料的设计方案。传统的忆阻器通常采用银来模拟大脑突触的行为，但新的研究发现，通过替换为铜银合金，可以显著提高忆阻器的性能。这种新型忆阻器能够记忆并重现复杂模式，其处理能力甚至可以媲美超级计算机。这一突破性的进展有望推动神经形态芯片在智能设备和人工智能领域的广泛应用。

纳米碳管网络

纳米碳管以其独特的电学特性和结构，在模拟大脑功能的芯片中展现出了巨大的潜力。它们不仅具有极高的导电性，而且由于其一维纳米级尺寸，能够在微小的空间内构建大规模的神经元网络。研究表明，利用纳米碳管构建的忆阻器在模拟人脑的学习过程时，展现出卓越的适应性和可塑性。此外，这些忆阻器还表现出超低的能耗，这对于设计节能型神经形态计算系统至关重要。

氧化物薄膜

氧化物薄膜作为一种重要的半导体材料，在神经形态芯片中也有着广泛的应用。特别是二硫化钼（MoS2）、氮化硼（h-BN）等二维层状材料，它们在构建高密度、高性能的忆阻器阵列方面表现出了优越的性能。氧化物薄膜忆阻器的电阻状态可以根据施加的电压进行调整，从而模拟人脑神经元的兴奋和抑制过程。同时，这些材料的热稳定性和化学稳定性也使得基于氧化物薄膜的神经形态芯片具有较长的工作寿命和良好的可靠性。

生物兼容性材料

为了实现脑机接口以及生物体内的植入式神经形态芯片，生物兼容性材料的研发显得尤为重要。例如，硅胶、聚二甲基硅氧烷（PDMS）等有机聚合物已被证明是有效的候选材料。这些材料不仅能够提供足够的机械强度以支持芯片内部的电子元件，还能与人体组织形成良好的界面，减少排异反应。此外，一些研究团队正在尝试结合活细胞与无机材料，如金纳米颗粒或石墨烯，以创造具有生物活性的神经形态器件，进一步增强芯片的功能集成度。

总结

新型材料的发展对于模拟大脑功能的神经形态芯片的进步起着关键作用。从铜银合金忆阻器到纳米碳管网络，再到氧化物薄膜和生物兼容性材料，各种创新材料都在推动着神经形态计算系统的性能提升和应用拓展。未来的研究将继续挖掘新材料的潜力，以期实现更加智能化、低功耗的人工神经网络系统。第三部分芯片设计原理及结构关键词关键要点【神经形态设计】：

模拟大脑的神经网络结构，通过大量分布式、并行计算单元模拟神经元功能。

采用非冯·诺依曼架构，信息处理与存储在同一个位置进行，提高效率和能效比。

利用可塑性材料构建突触连接，实现学习和记忆能力。

【类脑芯片制造技术】：

标题：模拟大脑功能的新型芯片材料：设计原理与结构解析

一、引言

近年来，随着神经科学和微电子技术的快速发展，类脑芯片作为一种高度模拟人脑计算原理的新颖芯片设计，引起了广泛的关注。这类芯片能够以低功耗和高效能的方式进行信息处理，展现出强大的学习能力和适应性。本文旨在深入探讨模拟大脑功能的新型芯片的设计原理及结构特点。

二、类脑芯片设计原理

神经元模型：类脑芯片的核心是其模拟人脑中神经元网络的工作方式。神经元是大脑的基本单位，通过接收、处理和传递信号来执行各种认知任务。类脑芯片采用人工神经元模型来模仿这种行为。

突触连接：在人脑中，神经元之间的连接称为突触，它们负责传递电信号。类脑芯片通过构建模拟突触的电路结构，实现了神经元间的通信。

学习机制：人脑具有自我学习和适应的能力，这主要依赖于突触可塑性的变化。类脑芯片也借鉴了这一特性，采用了类似的学习算法，如脉冲时间依赖的可塑性（STDP）等，使得芯片能够在不断的信息处理过程中调整其内部连接权重。

三、类脑芯片结构特点

三维架构：传统硅基集成电路通常采用二维平面结构，而类脑芯片则采用了更接近生物大脑的三维架构。这样的设计可以增加芯片的集成度，并减小信号传输距离，从而提高效率并降低能耗。

非冯·诺依曼结构：类脑芯片摒弃了传统的冯·诺依曼结构，即存储器和处理器分离的设计原则，而是将两者结合在一起，实现存储和计算的协同操作。这种结构有助于减少数据迁移过程中的能量损失，同时加快运算速度。

异质集成：类脑芯片通常包含多种类型的组件，如模拟电路、数字电路以及非易失性存储器等。这些组件被异质地集成在同一芯片上，以满足不同类型的计算需求。

四、新材料的应用

纳米器件：为了更好地模拟神经元和突触的功能，研究人员正在开发纳米级别的器件，如忆阻器、磁隧道结等，这些器件可以在极低电压下工作，且具有良好的记忆效应和非线性响应特性。

生物兼容材料：为了实现更好的生物接口，一些研究者正在探索使用生物兼容材料制造类脑芯片。例如，某些基于碳纳米管或导电聚合物的器件已经显示出潜在的应用前景。

五、结论

模拟大脑功能的新型芯片材料在设计原理和结构方面都体现了对人脑工作机理的深刻理解和创新应用。尽管当前的技术仍然面临诸多挑战，如复杂系统的稳定性问题、大规模集成的难题等，但随着科技的进步，我们有理由相信类脑芯片将在未来发挥越来越重要的作用，为人工智能和机器学习等领域带来新的突破。

关键词：类脑芯片，神经元模型，突触连接，学习机制，三维架构，非冯·诺依曼结构，新材料第四部分突触模型的实现方式关键词关键要点【神经元模拟】：

利用硅锗等半导体材料制作可编程的神经元单元，实现对大脑神经元电信号的模拟。

设计多层结构的神经网络，模仿人脑中神经元之间的连接方式和信号传递路径。

【突触功能仿真】：

模拟大脑功能的新型芯片材料

随着科技的进步，人们对神经科学和计算机科学的理解逐渐加深。这使得科学家们得以设计出能够模拟大脑功能的新型芯片材料，这些材料有望实现更高效、更智能的计算方式。本文将主要介绍其中一种实现突触模型的方式，即通过电阻开关技术来模拟大脑突触的工作机制。

一、突触模型简介

在大脑中，信息传递的主要途径是神经元之间的连接——突触。当一个神经元被激活时，它会释放化学物质（神经递质），这些递质会影响相邻神经元的电位。这种动态变化的过程被称为突触可塑性，它是学习和记忆的基础。因此，理解并模拟突触行为对于构建人工神经网络至关重要。

二、电阻开关技术与突触模型

为模拟大脑中的突触工作方式，研究人员开发了一种基于电阻开关的技术。这种电阻开关是一种电化学装置，通常由三氧化钨（WO3）等材料制成。其工作原理类似于电池的充电和放电过程，可以通过电压来控制或调节电导率，从而模拟大脑中突触的增强和减弱现象。

电阻开关的工作原理

电阻开关的核心部件是由三氧化钨构成的膜。当施加电压时，离子会在膜内移动，导致材料的电阻发生变化。这个过程可以非常快速地进行，并且可以根据需要重复多次，使得电阻开关具有高度的可控性和稳定性。

突触模型的实现

为了模仿大脑中的突触，研究人员将多个电阻开关串联在一起，形成一个人工突触结构。通过调整每个电阻开关的电压，可以控制整个突触的电导状态，进而影响信号的传递效率。这种方式允许研究者以类似大脑突触的方式来处理信息，例如实现长期增强（LTP）和长期抑制（LTD）两种重要的学习和记忆机制。

三、实验结果与应用前景

实验结果显示，基于电阻开关的人工突触能够在一定程度上再现大脑突触的功能。它们能有效地模拟突触权重的变化，并且可以在大规模神经网络中实现复杂的信息处理任务。此外，由于电阻开关技术的能耗较低，此类器件也具有很高的能源效率。

尽管目前该技术尚处于发展阶段，但其潜在的应用前景十分广阔。未来，这类模拟大脑功能的新型芯片材料可能会被用于高级人工智能系统、脑机接口设备以及高性能计算等领域，推动相关技术的发展。

总结

通过电阻开关技术模拟大脑突触的行为是一个极具挑战性的领域。然而，随着科研人员对这一领域的深入探索，我们有理由相信，未来的芯片材料将会更加智能、高效，并能在更多的应用场景中发挥作用。第五部分计算与存储一体化机制关键词关键要点【新型材料与存算一体芯片】：

忆阻器和相变存储器：忆阻器因其非易失性、低能耗和高速特性成为存算一体化的重要候选器件，而相变存储器则以其高密度和快速读写性能被用于实现神经网络计算。

模拟计算与数字电路的融合：存算一体技术结合了模拟计算的优势（如高效能效比）与数字电路的稳定性，实现了在存储设备中直接执行复杂的运算任务。

类脑结构的硬件实现：这种机制模仿大脑神经元间的连接方式，使得数据处理更加接近生物神经系统的运作模式。

【存算一体架构的挑战】：

标题：模拟大脑功能的新型芯片材料：计算与存储一体化机制

摘要：

本文旨在探讨模拟大脑功能的新型芯片材料，尤其是计算与存储一体化机制在类脑计算中的应用。通过引入忆阻器等新兴技术，研究者们正在构建能够实现高效、低能耗神经网络计算的系统。本文将介绍此类芯片的关键技术和未来发展趋势。

一、引言

近年来，随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，对高效能且节能的计算硬件的需求日益增长。为了模仿人脑的信息处理方式，科学家们开发了模拟大脑功能的新型芯片材料，其中计算与存储一体化机制是关键技术之一。这种机制摒弃了传统的冯·诺依曼架构中存储和计算分离的设计，转而追求更接近人脑信息处理模式的存算一体设计。

二、传统计算机架构与类脑计算的区别

传统的冯·诺依曼架构计算机依赖于独立的处理器（CPU）进行计算，并通过内存和硬盘进行数据存储。这种架构导致了大量的数据传输和能源消耗，限制了系统的效率和可扩展性。相比之下，人脑以高度并行的方式进行计算，并在同一个物理位置同时进行信息处理和存储，这使得人脑在能源利用效率上远超传统计算机。

三、计算与存储一体化机制

计算与存储一体化的核心在于使用新型的存储设备来同时执行计算任务。这些设备通常具有非易失性、小尺寸、低能耗、高速和CMOS兼容等特点，如阻变存储器（ReRAM）和相变存储器（PCRAM）。这些存储器件不仅可以保存信息，还可以利用其模拟计算功能来实现神经网络的运算。

四、忆阻器及其在类脑计算中的应用

忆阻器是一种新型微电子基础器件，其电阻可通过外场连续调节，具有非易失性、小尺寸、低能耗、高速和CMOS兼容等优良特性。由于其行为类似于生物突触，因此被认为是实现存算一体化计算最具潜力的类突触器件。

五、存算一体化的优势

存算一体化设计有以下几个主要优势：

能源效率：通过减少数据在存储器和处理器之间的移动，降低了能源消耗。

性能提升：在相同的能耗下，存算一体化芯片可以实现更高的计算速度。

可扩展性：由于计算和存储在同一物理空间内，存算一体化芯片更容易实现大规模并行计算。

六、挑战与未来趋势

尽管存算一体化芯片展现出巨大的潜力，但仍然面临一些挑战，如高精度模拟计算的实现、稳定性问题以及工艺集成难度等。然而，随着新型存储材料和技术的发展，预计这些问题将在不久的将来得到解决。

结论：

模拟大脑功能的新型芯片材料为未来的高性能计算提供了新的可能性。计算与存储一体化机制作为关键的技术路径，有望推动新一代人工智能硬件的发展，从而实现更为智能、节能的计算系统。第六部分信号转换与处理技术关键词关键要点【神经形态计算】：

神经元和突触的模拟：通过新型芯片材料，设计出能够模仿大脑中神经元和突触功能的电路结构。

事件驱动处理：与传统的基于时钟的计算不同，神经形态计算仅在输入信号变化时进行处理，从而实现低能耗和实时响应。

非线性动态行为：利用新材料的非线性特性，构建具有复杂动力学行为的神经网络，以模拟大脑中的信息编码和传输。

【类脑芯片】：

在过去的几十年里，科学家们一直在尝试模拟大脑的复杂功能，并将其应用到计算机硬件中。这种研究的主要目标是开发一种新型芯片材料，可以像人脑一样处理信息和执行任务。本文将探讨其中一种关键的技术——信号转换与处理技术。

一、信号转换技术

模拟与数字信号转换：传统的计算设备依赖于二进制逻辑进行操作，而人脑则使用连续的模拟信号来传递信息。为了使神经形态芯片能够模拟大脑的行为，必须建立一个有效的模拟-数字（A/D）和数字-模拟（D/A）转换机制。例如，IBM公司的TrueNorth芯片就包含了专门设计的模拟内存核心，它们托管着一组突触单元。这些核心负责在模拟和数字信号之间平滑地转换，使得神经元之间的通信更为高效。

时间编码：生物神经系统中的信号传输通常涉及到时间编码，即通过信号的持续时间和间隔来传达信息。因此，在模拟大脑功能的新型芯片材料中，也采用了类似的时间编码策略。这种方法的优点在于它能够在不增加额外物理连接的情况下提高信息传输的效率。此外，时间编码还能帮助实现更复杂的计算，比如对空间和时间模式的识别。

二、信号处理技术

神经形态网络：神经形态芯片的核心是一个由多个节点组成的网络，每个节点都代表了一个神经元。这些节点间的连接模仿了大脑中的突触结构，并通过调整权重来学习和适应新的信息。要构建这样的网络，就需要使用特定的算法来模拟大脑中的信号处理过程。例如，脉冲神经网络（SNNs）是一种常用的模型，它利用尖峰事件来传播和处理信息，而不是传统的人工神经网络（ANNs）中的连续值。

学习与记忆：人类大脑的一个显著特征是其强大的学习和记忆能力。为了模拟这一点，新型芯片材料需要具备可塑性，也就是改变自身结构以适应新信息的能力。在神经形态芯片中，这通常通过修改突触权重来实现。例如，如果两个神经元经常同时活跃，它们之间的连接强度就会增强，从而加强了信息的传递。

三、未来挑战与前景

尽管已经取得了一些进展，但模拟大脑功能的新型芯片材料仍面临诸多挑战。例如，如何精确地模拟大脑中复杂的信号传输过程，以及如何有效地解决噪声和不稳定性的干扰等问题。

然而，随着科学技术的发展，这些问题有望得到解决。未来，模拟大脑功能的新型芯片材料有可能广泛应用于人工智能、机器人学等领域，推动相关技术的进步。

综上所述，信号转换与处理技术是模拟大脑功能的新型芯片材料的关键组成部分。通过深入研究这一领域，我们可以更好地理解和模仿大脑的工作原理，为未来的计算设备打开新的可能性。第七部分能效提升与优化策略关键词关键要点【新型材料设计】：

采用生物启发的神经元结构和突触模型，以模拟大脑功能。

利用二维材料如石墨烯、二硫化钼等实现低功耗、高速传输的特性。

【能效优化策略】：

标题：模拟大脑功能的新型芯片材料：能效提升与优化策略

引言：

随着人工智能技术的发展，模拟大脑功能的新型芯片已成为研究热点。这些芯片通过模仿人脑神经元网络的工作方式，实现高效的信息处理和学习能力。本文将重点探讨此类芯片在能效提升方面的最新进展及其背后的优化策略。

一、新型模拟AI芯片的研发背景

传统数字计算机芯片虽然性能强大，但在执行复杂的机器学习任务时，能耗问题日益突出。模拟AI芯片作为一种新兴技术，旨在通过模拟生物神经系统的计算机制来提高能效。其工作原理是利用非线性电路来模拟神经元活动，并采用并行结构来加速信息处理过程。

二、能效提升的技术途径

采用新型材料：传统的硅基半导体材料在高频率和低电压下表现出较差的性能，限制了能效的提升。近年来，二维材料如石墨烯和过渡金属硫化物等因其独特的电学性质而备受关注。这些材料可以降低电阻损耗，提高电子迁移率，从而提高能效。

非易失性存储器集成：模拟AI芯片通常需要大量的存储单元以实现神经元间的连接强度。目前的研究表明，将非易失性存储器（如RRAM或PCM）直接集成到芯片上可以减少数据传输中的能量消耗，同时提高计算效率。

硬件加速算法：针对特定的机器学习任务，设计专用的硬件架构和算法可以在保持精度的同时显著降低功耗。例如，对于语音识别和自然语言处理，IBM研究中心开发的模拟AI芯片采用了定制的信号处理单元和数据路径组织，使得能效较传统芯片提升了约14倍。

三、优化策略与挑战

设计优化：为了最大限度地发挥新型材料的优势，需要对电路设计进行优化，包括改进晶体管模型、优化电源管理策略以及调整信号路由等。此外，还需要考虑如何在不影响性能的前提下降低工艺节点，以进一步减小尺寸和功耗。

软件协同：除了硬件层面的改进，软件层面对能效的优化也至关重要。研究人员正在探索新的编程模型和编译器技术，以便更好地利用模拟AI芯片的并行性和异构特性。

可靠性和稳定性：尽管模拟AI芯片在能效方面取得了显著的进步，但其可靠性仍面临挑战。由于模拟计算更容易受到噪声和温度变化的影响，因此需要研发新的误差校正和稳定化技术。

结论：

模拟大脑功能的新型芯片材料为提高能效提供了广阔的前景。然而，要充分发挥这些材料的优势，还需要从材料选择、电路设计、软件优化等方面进行全面的研究。未来的研究应着重解决可靠性和稳定性的问题，以确保模拟AI芯片能够在实际应用中取得成功。第八部分应用前景与挑战分析关键词关键要点医疗与神经康复

神经修复与再生：新型大脑芯片材料可模拟真实神经元功能，有望在神经损伤或疾病中实现神经元的再生和功能性恢复。

个性化治疗方案：通过模拟个体的大脑活动模式，为患者提供定制化的治疗方案，提高临床疗效。

持续监测与评估：集成于穿戴设备中的大脑芯片可以持续监测患者的生理参数，及时调整治疗策略。

人工智能与机器学习

高效计算平台：模拟大脑功能的芯片材料可以作为高效的硬件支持，提升AI算法运行速度和效率。

自适应学习能力：借鉴人脑的学习机制，开发具有自适应学习能力的新型智能系统。

强化学习应用：利用大脑芯片材料进行强化学习研究，推动游戏、机器人等领域的发展。

虚拟现实与增强现实技术

提升沉浸感：大脑芯片材料能够更准确地模拟人类感知，从而提高VR/AR体验的真实度。

快速响应与交互：借助于模拟大脑信号处理的特性，优化用户界面设计，提高输入输出反应速度。

跨领域融合：结合其他新兴科技，如5G通信等，打造无缝融合的虚拟现实世界。

教育与认知科学

教学方法创新：基于大脑芯片的研究成果，发展新的教学模型，以促进学生的学习效果。

认知障碍干预：针对特定的认知障碍（如阅读障碍），运用大脑芯片模拟正常大脑功能，改善学习过程。

学习数据分析：通过收集和分析大脑芯片产生的数据，深入理解学习者的行为和认知特点。

能源管理与环保

节能设计：大脑芯片材料具有低能耗优势，有助于研发节能型电子设备。

可再生能源整合：将大脑芯片应用于太阳能、风能等可再生能源管理系统，提高能源利用率。

环保材料选择：推广使用无毒、可回收的大脑芯片材料，减少对环境的影响。

军事与安全防御

军事决策辅助：大脑芯片模拟技术可用于军事情报分析和战术决策支持。

无人机自主控制：嵌入大脑芯片的无人飞行器可实现更高程度的自主导航和任务执行。

生物识别技术：利用大脑芯片模拟人类生物特征，提升身份认证系统的安全性。《模拟大脑功能的新型芯片材料：应用前景与挑战分析》

随着科技的进步，特别是人工智能和神经科学的发展，研究者们正致力于开发能够模拟大脑功能的新一代芯片。这种