近日，西安电子科技大学郝跃院士团队联合香港城市大学、复旦大学相关学者，在铁电材料失效现象研究方面取得新突破，为破解铁电材料耐久性难题提供了新路径。
存储器是当前算力时代与人工智能技术的信息基石。近年来，与现有芯片制造工艺高度兼容的纤锌矿氮化物（如氮化铝钪）因结构高度有序，被视为下一代存储的有力竞争者。然而，其在反复读写中的寿命短板制约着产业化进程，以往器件通常在约1亿次极化翻转循环后即发生漏电击穿或性能退化。
为此，西电研究团队深入原子尺度，追踪到导致器件失效的核心机制——循环电场驱动下“氮空位（nitrogen vacancies）”的长程渗流迁移与局域团聚重构。基于此，团队创新性地提出了“氮空位拓扑稳定”的缺陷调控概念：
空间限域：构筑了氮化铝钪/氮化铝铁电超晶格结构，利用周期性插入的氮化铝层作为物理“隔板”，阻断贯穿性漏电通道的形成条件。
能量调控：团队引入了动态恢复方法，在循环过程中促使已发生局域聚集的氮空位重新分布，降低缺陷持续团聚带来的空间不均匀性。
得益于这种双重限域策略，团队成功制备出具备超高耐久性的超晶格器件。实验数据显示，该器件在完全极化翻转条件下，实现了超过100亿次的循环耐久性，较此前纪录提升约两个数量级；且器件在经历10亿次循环后，存储信号衰减被严格控制在3%以内。
该研究首次将困扰铁电存储器领域的耐久性瓶颈，转化为可计算、可调控的缺陷拓扑问题，不仅系统绘制了纤锌矿铁电材料内部缺陷的动态演化图景，为高可靠、高密度纤锌矿铁电存储器的开发提供了新的物理基础，也为面向下一代非易失存储的铁电材料设计开辟了一条可遵循的调控路径。
全球半导体观察
往期推荐
关于集邦咨询
TrendForce集邦咨询作为全球高科技产业研究机构，致力于洞察AI全链脉络，助力企业战略决策。研究版图聚焦AI产业增长引擎，涵盖：HBM、DRAM、NAND Flash等关键存储产品；GPU、ASIC等AI算力芯片；晶圆代工、芯片设计及封测；以及AI服务器、显示面板、LED、AR/VR等基础设施与终端，延伸至自动驾驶、具身智能、光伏储能、低空经济等“AI+”垂直产业集群，同时提供核心零部件价格预测与数据库。凭借多年深耕，为政企客户与投资者提供行业研究报告、企业战略咨询及品牌整合行销等服务。
