为了追求低功耗和突破硅基芯片计算能力的极限，人们开始寻求更高效的计算设备，例如湿件计算（Wetware Computing）。这种前沿方法利用活体生物组织，特别是神经网络，来执行计算任务。这种融合硬件、软件和生物学的计算方法，是近年来备受关注的新兴计算方法。作为器官芯片（Organ-on-a-chip）的一个重要分支，脑芯片（Brain-on-a-chip）融合了微机电系统（MEMS）技术、电子技术和组织工程，可以为湿件计算提供强大的研究平台。本文综述了用于湿件计算的脑芯片，并总结了构建用于湿件计算的脑芯片的方法，包括体外培养的脑类器官、微电极阵列、电生理接口和微流控平台等。此外，本文还综述了片上脑的数据处理方法，包括编码和解码方法，并重点讨论了片上脑在湿件计算中的应用及前景。
突破硅基极限！脑芯片开启湿件计算新时代
目前，硅基芯片遭遇物理极限，一种融合生物学与计算科学的新范式正在崛起 —— 湿件计算。近期中国科学院空天信息创新研究院传感技术国家重点实验室罗金平、蔡新霞等的团队发表于《Advancde Sciene(先进科学)》的综述文章，系统解析了脑芯片如何成为湿件计算的核心平台，为低功耗高效能计算开辟新路径。
文章聚焦 "片上脑" 技术，揭示其三大核心架构：通过二维神经网络或三维脑类器官构建生物计算核心，其中 3D 脑类器官因复杂结构展现更优计算潜力；借助微电极阵列（MEA）实现电生理信号的高精度读写，3D MEA 较传统二维阵列信噪比显著提升；依托微流控系统模拟脑内微环境，解决营养供应与代谢废物清除难题。
在数据处理层面，文章详解多模态编码策略，电刺激因时空精度高成为主流选择，搭配化学、热刺激实现多维信息输入；解码技术则通过伪影去除、动作电位提取结合机器学习算法，精准解读生物信号。
应用场景中，脑芯片已实现机械臂控制、避障导航、语音识别等任务，语音识别准确率达 78%，预测混沌方程训练时间较 LSTM 节省 90%。商业化平台如 Neuroplatform 让全球研究者可远程访问类器官资源。
尽管面临类器官复杂度不足、大规模培养难题，这项融合 MEMS、电子技术与组织工程的创新，正以低功耗、高学习效率的优势，重塑计算未来。
图：用于湿件计算任务的片上大脑。片上大脑系统以类器官为核心决策单元，以微电极阵列 (MEA) 作为前端受体，并由微流体系统提供支持，用于营养输送和复杂的脑模型构建。湿件计算任务中的信息编码通过各种刺激方法实现，包括热刺激、化学刺激和电刺激。为了解释系统的输出，我们采用了尖峰检测和伪影消除技术以及先进的解码算法。该平台能够执行各种湿件计算任务，例如避障、机器人控制、视频游戏和寻路。
图：大脑芯片中的微流体技术。A) Neuroplatform 的微流体系统，包括注射泵、旋转泵和蠕动泵流量计。 B ) OrganoPlate 培养 3D 神经元-神经胶质细胞网络的方案物理图像和流程图。 C) 人体 3D 微血管微流体装置示意图和培养四天后的 3D 混合细胞系细胞凝胶示意图。 D) 用于模拟 BBB 的微流体平台示意图。 E) 在微流体芯片上培养类器官时，在体外建立血管床和预血管化类器官之间重合的可能机制示意图。
文献链接：
http://dx.doi.org/10.1002/advs.202508120
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