来源：Device

链接：https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100576

01 背景介绍

高智能人形机器人依赖高算力芯片处理数据（如 ChatGPT 等大语言模型、多自由度关节控制），但芯片热设计功率（TDP）极高，同时，人形机器人的柔性皮肤（保障交互安全性）采用聚合物材料，导热性低，阻断芯片散热路径，导致热量堆积，限制算力提升与皮肤覆盖率。高导热填料复合材料虽能提升柔性材料导热性，但实际应用中热阻仍 >0.3 cm²K/W，散热效率不足；柔性热管可适应柔性环境，但形变时热阻变化 >50%，无法提供稳定散热。

02 成果掠影

近日，北京大学杨荣贵和中国科学院微电子研究所焦斌斌团队提出一种结合柔性歧管（FM）与嵌入式微流控冷却的柔性热管理方法；该方法灵感源于人体血液循环系统，通过双层梯度刚度柔性歧管（FM-I 高刚度保障芯片稳定、FM-II 低刚度抗形变）缓冲机器人活动产生的应力（仅为传统封装的5% ，最大应力 < 6 MPa），同时实现低热阻（0.089 cm²K/W）；经机械臂关节测试（弯曲时温度变化≤4.6%）和机器人多芯片验证（左臂、右臂、胸部三位置冷却系数变异 < 0.08，最大热流密度556 W/cm² 时芯片温度 69℃），证明其在频繁拉伸弯曲下仍能保持稳定冷却，为高智能人形机器人发展提供支撑。研究成果以“A flexible thermal management method for highpower chips in humanoid robots”为题发表在《Device》期刊。

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