（来源：上观新闻）
作者：张悦
摄影：杨浦东
“未来智能将从硬件中涌现。”洛桑联邦理工学院工程学院院长阿德里安•米哈伊•约内斯库在报告尾声时提出了这个判断。当人工智能开始感知环境、操作物体，芯片需要支撑的任务也随之改变：既要有足够的计算能力，也要让智能系统以更低的能耗，在真实环境中可靠运行。
10月30日，2026世界顶尖科学家论坛未来半导体平行论坛在上海举行。围绕“下一个十年：未来半导体与芯片”，来自高校、科研机构和企业的嘉宾展开交流。与会嘉宾在交流中逐渐形成共识：围绕芯片的创新正在延伸到整个系统，也在改变研发制造方式，并对人才培养提出新的要求。
芯片创新更看重系统协同
具身智能需要持续感知、学习和行动，如何以更低的能耗支撑这些能力？约内斯库从生物系统中寻找启发——一只蜜蜂能够感知环境、寻找目标并完成复杂行动，其小巧而高效的信息处理方式，为智能硬件提供了参考。
在他看来，感知应成为计算的一部分，材料、器件与算法需要协同设计。这意味着，芯片创新需要从处理器延伸到整个系统，关注信息如何获取、传递和处理，以及这些环节怎样共同影响能耗与性能。对于走进现实世界的智能设备，计算能力必须与体积、能源供给和响应速度等条件相适应。
香港中文大学电子工程学系助理教授、集成电路理学硕士项目主任黄超然介绍的光子技术研究，也体现了这种协同思路：光除了传递信息，也可以分担部分处理任务，与电子系统配合，减轻计算负担。不同技术如何各展所长、共同提高系统效率，正成为值得探索的创新方向。
系统协同还需要回应实际应用中的可靠性要求。武汉大学集成电路学院院长、中国科学院院士刘胜围绕MEMS先进封装测试平台，并以人形机器人的传感器应用为例，讨论了感知器件的制造、测试与可靠性问题。机器人进入日常环境，需要稳定地获取外界信息。实验室里做出器件之后，仍要解决一致性、测试和可靠性等工程问题，才能支撑持续运行的智能系统。
芯片的竞争力，最终需要放到具体应用中衡量。能否让智能设备更高效、更可靠地完成任务，也将影响技术路线和系统设计的选择。
AI正在改变研发制造方式
半导体支撑AI发展，AI也开始参与半导体自身的创新。
拓荆科技股份有限公司董事长吕光泉介绍，企业正将AI用于工艺优化、设备状态分析和研发工具开发等环节。工程师借助AI编程，将专业经验转化为可以执行的任务。这为熟悉工艺、设备和生产需求的专业人员提供了新的工具，也让AI的应用更贴近具体工程问题。
这一过程仍然依赖真实数据和专业知识。能否获得、理解并使用工艺与设备数据，是AI进入生产场景的重要条件。模型能否发挥作用，仍需放到实际流程中检验。这也给企业提出了新的课题：怎样让工具融入已有研发流程，让工艺经验与数据分析相互补充，并把改进结果反馈到下一轮设计和生产。AI对产业的影响，因而需要从一次任务的完成，继续观察到工作流程的变化。
北京华大九天科技股份有限公司AI研究院首席科学家范俊指出，AI在部分设计任务中已取得进展，但距离自主交付可靠、可制造的芯片仍有差距。复杂设计中的工程取舍，以及物理和制造要求，不能随着方案生成而省略。
“我们需要建立一个可靠的闭环设计系统。”范俊说。在他描绘的工作方式中，工程师确定目标和约束，AI推进设计过程，设计工具提供验证支持。工程经验与AI能力的结合，将成为研发制造方式调整的重要内容。AI越深入专业流程，越需要把生成结果与工程判断、验证机制衔接起来。
产业变化重塑人才培养
创新方式在变，人才培养也需要作出回应。现有研究生培养和科研评价机制能否鼓励长期原创研究？面向未来的半导体产业，专业深度、系统思考与跨领域协作需要更紧密地结合，培养过程也要与真实的工程环境建立联系。
浙江大学信息学部主任、中国工程院院士吴汉明介绍了从产线知识进入教材，到“一生一芯”的培养探索：让产业经验成为教学内容，通过虚拟平台与真实实践相衔接，帮助人才理解设计与制造的完整过程。他同时谈到贯通培养和校企双导师协作，希望高校与企业共同回应产业需求。
跨学科培养也需要保留专业深度。德国于利希研究中心生物电子学研究所（IBI-3）所长安德烈亚斯•奥芬豪泽分享了一个案例：让分别具有生物学和电气工程背景的两名学生，在同一个项目中合作。他强调，双方应保持各自的专业专长，同时学习彼此的语言、交流想法。这为跨领域人才培养提供了一个具体思路：在扎实的专业基础上，建立解决共同问题的合作能力。
杭州电子科技大学电子信息学院院长何志伟则指出，课程项目的成功与产业产品的成功，评价标准并不相同。功能正确、流程能够运行，只是工程实践的一部分；企业还需要综合考虑良率、成本、功耗与可制造性。培养能够应对这些约束、解决复杂问题的人才，是高校与产业之间需要共同完成的任务。
“要把产业标准转化为教学标准。”何志伟建议，通过实践平台和跨专业项目加强系统能力培养，让企业导师深入参与教学，同时鼓励青年教师到企业开展研发。
从产线经验进入课程，到企业导师参与培养，这些探索将人才培养与产业创新联系得更紧密。新技术持续改变工程任务，教育体系也需要随之更新。对未来半导体行业而言，能够理解不同环节、在真实约束下开展协作的人才，将是把新想法变成产品的重要力量。
