随着人工智能在医疗、自动驾驶、智慧城市等领域的深入应用，传统计算架构在处理速度与能效方面正面临巨大挑战。为了解决这一难题，来自欧洲与韩国的八家机构联合发起了名为“ViTFOX”的创新项目，致力于打造一种基于铁电氧化物的新型视觉Transformer（Vision Transformer）架构，显著降低计算能耗和延迟。与传统依赖“存储-计算分离”的架构不同，ViTFOX 通过将计算直接嵌入存储中，实现超过每瓦50万亿次运算（50 TOPS/W）的卓越能效。该项目获得了欧盟150万欧元的资金支持。
在当前数据量剧增的数字时代，传统计算方式在处理效率和功耗控制方面难以满足AI应用的需求。仿脑神经计算（Neuromorphic Computing）作为一种模拟人脑工作方式的系统，通过使用如铁电器件等专用硬件，可实现更快速、高效的计算，从而支持实时处理与智能决策。这一新范式不仅提升了图像识别、自然语言处理等AI任务的性能，同时显著减少了能耗，为未来技术的发展提供了可持续的解决方案。
ViTFOX 项目正处于AI芯片前沿，通过开发高能效的类脑计算平台推进AI技术演进。其核心是以视觉Transformer为基础的神经网络架构，擅长处理图像识别任务，能更高效地提取和分析视觉信息。ViTFOX 结合铁电氧化物材料打造的新型ViT系统，目标是在边缘AI应用中实现超低功耗运行。来自 Fraunhofer IPMS 的项目负责人 Thomas Kämpfe 教授表示：“我们正在探索软硬件协同优化平台、新型材料及其集成技术，期望在提升AI性能的同时，实现计算系统的节能化。”他补充道，“我们希望在半导体产业作出积极贡献，回应新兴存储技术的技术挑战，以及社会对高效计算的迫切需求。”
图：欧韩携手打造超高能效类脑AI芯片新架构
强化韩欧合作，共同推进前沿半导体技术发展
ViTFOX项目由来自欧洲与韩国的八家领先科研机构、高校与技术实验室组成。该项目致力于巩固欧盟与韩国在兼容硅工艺的铪系铁电电子技术上的领先地位，这一研究方向最早由欧洲开创，近年来也受到韩国科研界的高度重视。项目将全面推进技术链条的突破，包括材料与器件开发、异构与单片集成技术，以及ViT系统电路的设计与仿真等环节。
ViTFOX 的一项技术亮点是对铁电材料最新进展的应用，特别是铪锆氧化物（HZO）。这一材料不仅可兼容主流硅芯片工艺，还在提升存储性能与降低能耗方面展现出巨大潜力。
项目的三大技术目标分别聚焦于视觉Transformer核心组件的设计与制造：其一是构建基于“存内计算”理念的演示器；其二是开发电路级仿真工具；其三是建立一个支持铁电氧化物的软硬协同优化平台。该平台将支持两种新型存储技术：韩国研发的高密度三维铁电随机存储器（3D FeRAM）与欧洲主导的外延铁电隧道结技术。通过韩欧双方的深度协作，项目汇聚了材料科学、半导体工艺与AI算法的多方专业力量，正推动这一新兴领域迈向技术落地的新阶段。
