重磅发布！2024年度半导体十大研究进展

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2025-02-04 20:05:57 844

为记录我国半导体科学与技术研究领域的杰出成就，推动我国半导体事业的蓬勃发展，《半导体学报（英文）》于2020年启动“半导体年度十大研究进展”评选活动。历经五年的深耕细作，“十大评选”已成为我国半导体科技领域的年度盛事，见证了我国半导体领域的飞跃发展。

2025年1月，367位半导体领域卓有成就的专家学者受邀参与2024年度“十大评选”，返回有效投票220份。最终，10项优秀成果荣膺2024年度“半导体十大研究进展”；同时，另有11项优秀成果荣获提名奖。

在此，我们向所有 .者表示最诚挚的祝贺！同时，衷心感谢各位专家评委以及国内外专家学者的大力支持与积极参与！《半导体学报（英文）》将继续秉持初心、砥砺前行，致力于打造半导体领域具有国际影响力的旗帜性期刊。梦虽遥，追则能达；愿虽艰，持则可圆，祝愿中国半导体研究突出重围，迈向蓬勃发展的新征程！祝愿大家福暖四季、顺遂安康！

2024年度“半导体十大研究进展”

（点击成果名称即可查看详情；排名不分先后）

光学声子软化新理论：突破半导体器件功耗瓶颈新希望

中国科学院半导体研究所团队联合宁波东方理工魏苏淮教授创新性地提出通过拉伸原子键降低化学键强度实现光学声子软化的新理论，可以克服高k介栅电材料难以同时拥有大介电常数和宽带隙，以及传统铁电材料因界面退极化效应难以应用于纳米器件等难题。为发展晶体管高k介电层和铁电晶体管等降低器件功耗提供了新思路。

该纯理论的成果发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 634: 1080-1085)。

岩盐矿(rs-) BeO的反常现象及起源

面向批量制造的钽酸锂集成光子芯片研究

中国科学院上海微系统与信息技术研究所欧欣研究团队及其合作者在硅基和铌酸锂基光电技术中另辟蹊径，推出一种兼具优异光电特性和大规模制造的钽酸锂集成光电技术，从钽酸锂薄膜晶圆制造技术、低损耗微纳加工方法和高性能光子芯片性能验证三个方面 .完成了钽酸锂集成光电技术的构建，有望满足新一轮科技革命中人工智能、大数据等技术对高速信息处理的大规模需求。

相关成果以Lithium tantalate photonic integrated circuits for volume manufacturing为题，于2024年5月8日发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 629: 784-790)。

钽酸锂异质集成晶圆及高性能光电芯片示意图，图中展示了钽酸锂薄膜晶圆制造技术、钽酸锂光电调制器和微腔频率梳产生器件

光电融合单片集成互连芯片

中国科学院半导体研究所李明、祁楠研究团队研制出我国 .光电融合单片集成互连芯片。通过创新光电协同设计，共衬底集成硅光器件与CMOS电路；突破微环谐振密集波分复用技术，单芯片总速率256 Gb/s，带宽密度226 Gb/s/mm²。其64 Gb/s单路速率、2.85 pJ/bit收发能效均达到同期国际先进水平。该工作为智算系统算力网络和分布式计算规模拓展奠定技术基础。

该成果在2024年获得亚洲固体电路会议（ASSCC）“杰出学生设计奖”，入选中国光学工程学会“硅基光电子三年优秀成果展”，并于《半导体学报》发表研究快报 (Journal of Semiconductors, 2024, 45: 070501)。

光电融合集成互连芯片与电路架构

“晶格传质-界面生长”材料制备新范式

北京大学刘开辉、中国科学院物理所张广宇、人民大学刘灿团队提出“晶格传质-界面生长”材料制备新范式， .实现了层数及堆垛结构可控的菱方相二维叠层单晶通用制备。该材料在电学上达到IRDS 2028年半导体器件迁移率目标要求，在光学上实现近红外波段超薄高能效光学晶体频率转换，有望推动新一代电子及光子芯片技术应用。

该成果发表于《科学》杂志 (Science, 2024, 385: 99-104)。

发展“晶格传质-界面生长”新范式，制备晶圆级菱方相二维叠层单晶

有机高分子半导体材料宏量 .合成

中国科学院大学黄辉研究团队聚焦Suzuki?Miyaura交叉偶联聚合反应长达半个世纪的难题，通过催化体系创新，开发了可大规模、绿色、 .的有机高分子半导体材料合成新策略，该方法基本消除了高分子的自偶联结构缺陷，显著提升了其结晶性和载流子迁移率，从而大幅度提升了聚合物场效应管和太阳电池的性能，有望推动共轭高分子的商业化应用。

该成果发表于《自然?材料》杂志 (Nature Materials, 2024, 23: 695-702)。

新方法在有机高分子半导体材料合成中的优势

高安全性的新型纤维聚合物电池

复旦大学彭慧胜团队设计兼具取向和网络孔道的纤维正负极，然后原位反应生成聚合物凝胶电解质，与正极和负极形成紧密而稳定的接触界面，创建出高安全性的新型纤维聚合物储能电池，在高低温、高真空环境、复杂形变、机械破坏时都显示了稳定的电化学性能，在能源领域拓展出一个新方向。

该成果发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 629: 86-91)。

新型纤维聚合物电池照片

用于眼压即时监测和感觉反馈的神经形态隐形眼镜

北京理工大学沈国震教授团队开发了一种可入眼佩戴的神经形态隐形眼镜，该器件可将温度校正后的眼压信号传递到体感皮层，引发分级的感觉反馈并传递到运动皮层，激活下游肌肉，形成眼压信号产生-神经感知-运动反馈的闭环回路，实现了眼压的实时监测和感觉反馈。这一进展为眼部疾病的预防与 .诊疗提供了新的解决方案。

该成果发表于《自然?通讯》杂志 (Nature Communications, 2024, 15: 5635)。

神经形态隐形眼镜

全集成感存算一体化的多模态光电忆阻器阵列

清华大学唐建石、王钰言、吴华强团队研制了具有多模态感存算一体化的光电忆阻器阵列，搭建了单片集成的感内计算原型系统，集成了1 kb规模TiOx/ZnO光电忆阻器阵列与硅CMOS外围电路，可通过光电激励实现多种工作模式，在阵列上成功演示了多种视觉场景信息处理任务，具有高准确率与低能耗的优势，为智能视觉应用提供一个高效的硬件平台。

该成果发表于《自然?纳米技术》杂志 (Nature Nanotechnology, 2025, 20: 93-103)。

感存算一体化多模态光电忆阻器阵列

“太极”光芯片赋能160 TOPS/W智能计算

清华大学方璐、戴琼海研究团队首创了分布式广度光计算架构，建立干涉-衍射联合传播模型，突破规模与精度矛盾的难题，研制了大规模通用智能光计算芯片“太极”，实现160 TOPS/W系统级能效。 .赋能光计算实现自然场景千类对象识别、跨模态内容生成等通用人工智能任务，为后摩尔时代高性能智能计算探索了“光” 算力新路径。

该成果发表于《科学》杂志 (Science, 2024, 384: 202-209)。

大规模智能光计算芯片“太极”

CMOS太赫兹波图像传感器

中国科学院半导体研究所刘力源课题组联合之江实验室和澳门大学的研究人员共同完成一款高动态范围CMOS太赫兹波图像传感器面阵芯片。本工作提出了列并行CMOS太赫兹波图像传感器架构、新型像素结构、低噪声读出等关键技术，实现了对3 THz频段太赫兹波的实时探测和成像，为未来设计更大规模数字化太赫兹焦平面器件奠定了基础。

该成果发表于《IEEE固态电路》杂志 (IEEE Journal of Solid-State Circuits, 2024, 59: 2934-2947)。

CMOS太赫兹波图像传感器芯片（左）及隐藏物体太赫兹成像（右）

2024年度“半导体十大研究进展”提名奖

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大规模制备超平超柔性金刚石膜

研究团队 .实现了晶圆级可剥离、可转移金刚石薄膜，采用胶带剥离法高效制备出大面积、亚微米级超薄、纳米级超平整、360°超柔性的金刚石薄膜，展示了其在微纳加工及可穿戴柔性电子领域的应用潜力。通过揭示薄膜品质与剥离参数的关系，实现了大面积完好薄膜的稳定制备，为金刚石薄膜的大规模生产和广泛应用奠定了坚实基础。

相关研究成果以“Scalable production of ultraflat and ultraflexible diamond membrane” 为题，在《自然》杂志上发表 (Nature, 2024, 636: 627-634)。

大规模制备超平超柔性金刚石膜

垂直结构III族氮化物深紫外发光器件的晶圆级制备

北京大学许福军、沈波团队针对III族氮化物深紫外发光二极管（DUV-LED）光提取效率低下的难题，创新发展了一种基于GaN/蓝宝石模板的应力解耦方法，实现了DUV-LED外延结构2、4英寸晶圆级无损伤剥离，并成功制备出垂直结构器件，有效提升了光提取效率，200 mA注入电流下，峰值发光波长280 nm的深紫外LED光输出功率达65.2 mW。

该成果发表于《自然?通讯》杂志 (Nature Communications, 2024, 15: 9398)。

垂直结构III族氮化物深紫外发光器件的4英寸晶圆级制备

新型场效应调控光电集成二极管

中国科大孙海定iGaN实验室与武汉大学刘胜院士团队合作， .提出新型三电极光电集成二极管，构筑载流子调制新方法，实现对二极管光电特性的有效调控。利用片上集成，构建出集成度高、带宽在同类型器件中达国际最高水平的光通信系统。并构建了高度紧凑型可重构光电逻辑门系统，为开发下一代光电集成芯片提供新型器件架构和方案。

该成果以封面论文发表于《自然?电子》杂志 (Nature Electronics, 2024, 7: 279–287)。

新型光电集成二极管及其系统应用

基于范德华层压的单芯片三维集成工艺

湖南大学刘渊团队开发了一种低温的范德华单芯片三维集成工艺。通过在120 °C的低温下逐层层压预制备的一步范德华电路层和半导体层，克服了单芯片三维集成的热预算限制，保证了晶体管的本征性能，实现了10电路层的全范德华单芯片三维集成和多功能垂直互联的协同工作。该研究为单芯片三维系统的成集提供了一条低能量路径。

该成果发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 630: 340-345)。

10电路层全范德华单芯片三维集成系统

人造蓝宝石晶体介质助力低功耗芯片发展

中国科学院上海微系统与信息技术研究所狄增峰研究团队 .在常温常压下合成原子级厚度的单晶氧化铝栅介质材料晶圆，该材料在微观层面呈有序排列，确保了电子传输稳定性，即使在1纳米厚度下也能有效阻止电流泄漏，有效解决了芯片漏电问题，为人工智能、物联网等领域的低功耗芯片发展提供了材料支持。

该成果发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 632: 788-794)。

蓝宝石单晶（c-Al₂O₃）栅介质薄膜。(a) 单晶Al（111）插层氧化形成c-Al₂O₃示意图；(b) 4寸单晶Al（111）晶圆；(c)单晶Al（111）/c-Al₂O₃在SiO₂衬底上的截面HRTEM图像，标尺：1 nm；(d) c-Al₂O₃晶圆厚度分布图

亚皮瓦级低功耗计算的同质结负载型逻辑反相器

北京科技大学张铮、张跃研究团队率先提出了二维半导体材料同质结负载型“pseudo-CMOS”集成技术，设计构筑了自偏置范德华气隙势垒单层二硫化钼晶体管，有效抑制了器件的漏电流，实现了逻辑器件静态功耗降至亚皮瓦级水平的重大突破，为低功耗集成电路的设计提供了新的思路和解决方案，推动了半导体集成技术的进一步发展和创新。

该成果发表于《自然?电子》杂志 (Nature Electronics, 2024, 7: 138-146)。

低功耗pseudo-CMOS集成器件架构

基于大规模单片集成纳米管传感器阵列的仿生嗅觉芯片研制

香港科技大学范智勇团队以具有垂直纳米管阵列结构的阳极氧化铝为衬底，使用原子层沉积和材料成分梯度镀膜工艺，在国际上 .实现了具有上万可单寻址传感器单元的大规模单片集成仿生嗅觉芯片的研制，大幅提升了仿生嗅觉系统的识别能力，证明了仿生嗅觉在混合气体和多气味识别及机器人多感官融合等领域的可行性和应用前景。

该成果发表于《自然?电子》杂志 (Nature Electronics, 2024, 7: 157-167)。

仿生嗅觉芯片及机器狗多感官融合应用

多功能氧化镱缓冲层用于钙钛矿太阳能电池

北京大学朱瑞、龚旗煌研究团队通过“物理气相沉积+高真空原位快速氧化方法”，大规模制备非晶态稀土氧化镱多功能缓冲层，构筑了基于量子局域态调控电荷输运的界面，抑制了由物质扩散和离子迁移诱发的性能衰退，率先突破了基于金属氧化物缓冲层反式钙钛矿太阳电池25%的效率瓶颈，推动了钙钛矿太阳能电池向产业化方向的发展。

该成果发表于《自然》杂志 (Nature, 2024, 625: 516-522)。

（a）载流子在电子传输层/氧化镱（YbO_x）/Cu界面的输运示意图；（b）基于YbO_x界面缓冲层的钙钛矿太阳能电池结构示意图

400G硅基光电混合集成高速互连芯片

中国科学院半导体研究所刘力源、祁楠团队，联合 .信息光电子创新中心肖希团队，设计并实现了一款用于线性直驱共封装光学（CPO）系统的4通道112 Gb/s速率光互连收发芯片。通过协同设计硅光器件与驱动/放大电路，以及光电阵列化混合集成，突破了传统光模块功耗大、延迟高的难题，为“电算光连”的智算系统奠定了技术基础。

该成果发表于《IEEE固态电路》杂志 (IEEE Journal of Solid-State Circuits, 2024, 59: 3263-3276)。

光互连收发芯片板级集成照片

支持多应用的图灵完备存算一体芯片

清华大学尹首一教授、魏少军教授团队提出可满足多种算法/应用需求的图灵完备存算一体芯片CV-CIM，并为国际 .应用在立体视觉任务的存算一体芯片。该芯片提出了通用逻辑自衍生算子、数字模拟混合域组合计算、相似感知计算等关键技术。研究成果将为自动驾驶，无人机，智能机器人等领域提供高效计算支持。

该成果发表于《IEEE固态电路》杂志 (IEEE Journal of Solid-State Circuits, 2024, 1-15)。

支持相似感知计算的图灵完备存算一体芯片

14nm FinFET非易失与易失存储融合的片上学习存算一体宏芯片

中国科学院微电子研究所刘明院士、窦春萌研究团队在国际上 .基于14 nm FinFET工艺的5晶体管型逻辑闪存单元，提出了新型非易失与易失存储融合型片上学习存算一体宏芯片，高效处理片上学习所需的长期与短期信息，支持小样本学习任务，为发展具有持续学习能力的高能效边缘智能计算设备提供了新思路。

该成果发表于2024年国际固态电路大会 (2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), 2024, 67: 582-584)。

14nm FinFET非易失与易失存储融合的片上学习存算一体宏芯片照片与关键性能

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