5月23日上午10时，由北京大学集成电路学院、集成电路高精尖创新中心、北京大学国家集成电路产教融合创新平台、集成电路科学与未来技术北京实验室、后摩尔时代微纳电子学科创新引智基地、北京大学校友会半导体分会联合主办的“未名·芯”论坛系列讲座第四十三期在线下成功举办。本期邀请国防科技大学吴学忠教授带来题为“关于高性能微惯性传感器发展的几点思考”。讲座由集成电路学院卢奕鹏研究员主持。

吴教授从当前国内微惯性传感器面临的问题切入开始了本次讲座。一方面，国内工业与消费领域产品被国外公司垄断；另一方面，微惯性传感器是装备在卫星拒止条件下实现自主导航的重要手段，该领域急需大量高性能微惯性传感器，因此国内该领域的发展任重而道远。

针对以上问题，吴教授指出，微惯性传感器的结构创新设计是提高性能的永恒主题，并分别介绍了两类自研的先进设计：蝶翼式硅微加速度传感器与蜂巢式环形硅微陀螺仪。蝶翼式加速度计采用全差分敏感结构，从理论上排除了共模误差影响，同时采用大深度非贯通差分质量显著增大了检测灵敏度。蜂巢式环形硅微陀螺仪通过将原有的嵌套环形创新设计为蜂巢型，不仅实现了力学机械特性匹配，还使得陀螺仪品质因数得到极大提升。目前两类传感器已在高铁、风力发电、寻北仪等具体应用场景中得到使用，高度实现了产学研转化。

与ASIC部分的集成应用是传感器领域关注的重要课题，吴教授对此进行了深入剖析。为了使微惯性传感器充分发挥其性能潜力，电路上的ADC/DAC精度必须高于惯性传感器精度，且对阿法量级的微小电容变化必须精确检测和放大。另外，高效误差辨识、高性能自校正、二维向三维集成等也都是微惯性传感器面临的重要挑战。目前SoC集成方案在高性能惯性传感器中使用较少，但代表了未来技术发展趋势。

对于微惯性传感器的未来展望，吴教授指出人工智能将为微惯性传感器发展带来新动能。一方面，智能化的模式识别与自校正可以通过剪枝和量化将其轻量化部署在ASIC上；另一方面，随着复杂设备传感器数量增加，AI可以为巨量的数据传输与处理能力提供优秀的技术方案。吴教授还从两个方面提出了我国在微惯性传感器领域弯道超车的可能性。一方面，需要充分研究和发展速率积分测控模式的微陀螺；另一方面，使用非硅基材料也有可能实现高性能微惯性器件。

讲座结束后，吴教授就实验室技术向产品转化、非硅基半球陀螺仪技术与发展、国内MEMS工艺对惯性器件性能限制、片上硅光陀螺仪研发等方面，深入浅出地回答了老师与同学们的提问。吴教授也寄语同学们，希望大家不要一味追逐热点，要深入挖掘核心问题，努力剖析MEMS领域的成长性，并在一个问题上持续投入，为我国MEMS惯性传感技术发展做更大贡献。

个人简介：

吴学忠，国防科技大学智能科学学院教授，博士生导师，香港科技大学博士后、多伦多大学和牛津大学高级访问学者。主要从事微纳传感与智能微系统基础理论与关键技术研究，承担国家重点研发计划、某PNT重点专项、国家自然科学基金重点、基础加强重点等项目20余项，获授权国家发明专利80余项、在《自然通讯》等重要期刊发表学术论文100余篇，成果获省部级一等奖3项。