Nature Nanotechnology|南科大周菲迟团队在“超自适应神经形态视觉器件与全同质通用智能视觉”研究取得重要进展

2025-09-04 科研聚焦 浏览量：31

近日，南方科技大学微电子学院周菲迟团队在超自适应神经形态视觉器件及通用智能视觉系统研究中取得重要进展。该研究通过精准调控电子、氧离子与空位的界面/体相动力学，首次提出一种超自适应类脑视觉器件（UANV, Ultra-Adaptive Neuromorphic Vision Device），在单一器件内集成类视网膜与类视皮层的四种高阶动态特性，并构建超高灵活度的首个全同质人工通用视觉智能（Artificial General Vision Intelligence, AGVI）系统原型，为构建高效、自适应的AGVI系统提供了全新解决方案。相关研究成果“High-Order Dynamics in An Ultra-Adaptive Neuromorphic Vision Device”发表于Nature Nanotechnology。

自然界中视觉事件具有多动态性和不可预测性，这对传统机器视觉系统提出了巨大挑战。人工通用视觉智能AGVI作为一种新兴范式，致力于在统一硬件系统中复现生物视觉系统的全频谱动态特性以实现卓越的能效和适应性，强调同时仿生视网膜与皮层神经元的多模态信号——既包含“全或无”的脉冲动作电位，也包含与刺激成比例的渐变电位，且应能在光学与电学两个维度下工作。而当前最先进的AGVI实现方案依赖于CMOS电路或多个新兴神经形态元件的异质集成，但这导致系统体积庞大且适应性和能效受限。尤其关键的是，尚无单一电子器件可在同体内同时整合“类视网膜＋类视皮层”的脉冲与渐变动态，并跨光/电双域可控，仍需依赖多器件集成，这成为迈向高效 AGVI 的核心瓶颈。

针对上述挑战，研究团队在单一UANV器件中同时实现了类视网膜光脉冲神经元（Retinal Spiking Neuron, RSN）、类视网膜光分级神经元（Retinal Graded Neuron, RGN）、类皮层突触（Cortical Synapse, CS）和类皮层神经元（Cortical Neuron, CN）等四种高阶动力学行为（图1），并展现超低功耗。这种丰富且可调控的高阶动力学特性源于独特的能带结构，以及在光/电刺激下体相或界面处电荷载流子（电子、氧离子和空位）的协同调控。该UANV单器件高度集成了传统CMOS实现方案中需60余个分立器件才能完成的全部功能，尤其在图像尺寸增大时显著减少所需器件数量，将传统的异质系统转变为完全同质化的紧凑系统，显著降低功耗及提升面积效率。同时团队通过采用先进的原位扫描透射电子显微镜（STEM）表征技术与计算机辅助设计（TCAD）仿真方法，首次深入揭示了UANV器件的高阶动力学特性及其工作机制，为感存算一体化神经形态视觉器件设计提供了理论指导。

图1：超自适应神经形态视觉器件（UANV）与全同质通用智能视觉系统（AGVI）系统

在0 V 偏置下，器件展现无偏置、无外部电容、紫外-红外宽谱的 LIF（泄漏积分发放）光脉冲神经元行为，可将连续光直接编码为电流尖峰，展现出基于光强和照射时间的阈值脉冲发放特性（图2）。相比传统方案或当前多新兴器件集成方案，这一模式展现出了优异的集成度、宽光谱响应及低至0 J的电学功耗，也是首次在单个器件中实现光脉冲神经元行为。机理上，由于I_xT_yO_1-x-y/CuOₓ 界面独特的“倒三角势阱＋界面陷阱”设计，光生电子一部分形成基线电流，另一部分注入陷阱并经 Fowler–Nordheim 隧穿触发尖峰。此外团队采用Sentaurus技术计算机辅助设计（TCAD）仿真平台，基于器件工作机制，对光致LIF行为过程进行了完整建模，仿真结果与实验结果高度吻合。

图2：类视网膜光脉冲神经元（RSN）动力学行为

在−0.04–−0.1 V 偏置下，器件切换至类视网膜光分级神经元特性，对光脉冲个数/强度/波长呈非线性短期时间动力学（图3）。机理源于CuO_x层中电子的俘获/去俘获过程。团队通过光电原位扫描透射电子显微镜（light-incorporated in situ STEM）技术进一步证明了这一机制，时间分辨电子能量损失谱（EELS-STEM） 显示光照后氧元素空间分布几乎不变，而 Cu-L₃ 边发生约 0.22 eV 左移，光关断后缓慢回移，证明了器件内部的光致电子俘获/去俘获过程。

图3：类视网膜非脉冲神经元（RGN）动力学行为

在0.1–0.5 V 小电压下，器件切换至类皮层突触模式，呈现出模拟型、非易失性的电阻开关特性，以及长期增强/抑制行为（图4）。该动力学行为下的响应速度快至60 ns，阻态保持可长达10年。原位 EELS–STEM 表明小正脉冲（如 0.1 V）主要诱发靠近 I_xT_yO_1-x-y一侧的O²⁻迁移，顶层区域 O K-edge 预峰减弱、Cu-L₃ 轻微左移，表现为氧化态降低；施加负脉冲后上述谱学特征可逆恢复。机理上，小电压仅在CuO_x层中靠近I_xT_yO_1-x-y/CuO_x界面处触发O²⁻外迁并在 CuOₓ 中形成 V_O^∙∙，产生“净掺杂效应”降低界面势垒，从而在 LRS/HRS 间可逆调制。

图4：类皮层突触（CS）动力学行为

在1.3–2 V 偏置下，器件切换至类皮层神经元动力学模式，展现出连续电脉冲驱动的泄漏积分发放（LIF）行为（图5）。CN动力学特性源于双重机制协同作用，包括可移动O²⁻离子在CuO_x层迁移导致的势垒高度调制，以及电子俘获动力学过程。团队进一步通过EELS-STEM实验直接证明了大电压下CuO_x层电子捕获/去捕获与氧离子迁移协同调控机制。

图5：类皮层神经元（CN）动力学行为

基于该器件各工作模式下的高度集成动力学特性和超低功耗特性，团队进一步构建了基于全同质UANV器件阵列的“超自适应性”的硬件系统与原型平台（图6）。该系统可根据不同场景需求，灵活动态分配UANV阵列中动力学模式，在统一硬件平台上实现多场景自适应处理，同时支持异步事件驱动和同步帧驱动等多种工作范式，能够自适应满足动态场景与静态图像处理等多样化认知成像需求。在实现多功能处理的同时，能效比高达67.89 TOPS/W，面积效率达到3.96 MOPS/F。通过将这种具备多模态高阶动态特性的器件集成到高度紧凑高效的AGVI系统中，这一工作为机器视觉开辟了媲美生物视觉的无限可能。

图6：全同质AGVI系统原型

本研究由南方科技大学联合香港理工大学蔡嵩骅教授团队、北京犀灵视觉科技有限公司等单位共同完成，南方科技大学为论文第一单位和通讯单位。南方科技大学周菲迟课题组研究生徐嘉逸、江碧怡为第一作者。该研究获国家重点研发计划、国家自然科学基金、合肥科微电子有限公司及香港研资局的支持。