北京科技大学张跃院士等：用于神经形态视觉计算的卤化物钙钛矿仿生突触器件

Biomimetic Synapses Based on Halide Perovskites for Neuromorphic Vision Computing: Materials, Devices, and Applications

Zhongwen Sun, Xuan Zhao, Haonan Si*, Qingliang Liao*, Yue Zhang*

Nano-Micro Letters (2026)18: 246

https://doi.org/10.1007/s40820-025-02052-0

本文亮点

1. 深入分析了卤化物钙钛矿材料在光学、电学和离子迁移方面的独特性质，明确了材料类别与突触功能的关联关系。

2. 全面探讨了钙钛矿突触的器件结构和工作机制，强调了其在神经形态视觉计算中的变革性机遇。

3. 展望了仿生突触器件性能优化方法，涵盖了材料优化、器件结构设计及外部物理信号调制等关键方向。

研究背景

对物理世界精确感知的需求导致了视觉传感数据的大幅增加，同时也带来了数据处理能耗效率方面的挑战。传统的视觉系统由于传感器和处理单元的分离，在处理日益复杂和大规模的数据方面存在挑战。受人类视觉系统的启发，神经形态视觉计算以感存算一体的设计理念，力图在硬件层面实现传感、存储、处理的结合，被认为是探索新一代视觉系统的潜在路径。作为关键的硬件支撑，能够复制突触功能和动力学的仿生突触对于神经形态视觉计算的发展至关重要。构建仿生突触的关键在于能够支持突触权重调制的阻变材料，从而实现多种突触可塑性。因其独特的离子和电子传输特性，以及灵活的光电可控性，卤化物钙钛矿材料被视为实现仿生突触的有前景的候选材料。自2016年以来，基于卤化物钙钛矿材料的仿生电子学领域稳步发展，取得了许多重要进展。然而，生物突触和仿生突触的功能尚未完全匹配，仍需要在材料、器件和多功能实际应用方面做出改进。鉴于此，本综述系统总结了基于卤化物钙钛矿的仿生突触在神经形态视觉计算中的进展与挑战。

内容简介

北京科技大学张跃院士、廖庆亮教授、司浩楠副教授等人对卤化物钙钛矿基仿生突触进行了系统性综述与全面展望，重点关注材料、器件及应用场景。本文系统分析了卤化物钙钛矿材料应用于仿生突触器件的独特优势，总结了用于突触器件的钙钛矿材料的发展史及其应用情况，提出了钙钛矿突触机制、结构和材料类别之间的关联关系。全方位地评述了钙钛矿突触器件的结构类别及其优缺点，分析了钙钛矿突触电导的变化机理。系统的回顾了钙钛矿突触的应用现状和进展，指出了钙钛矿突触可塑性与应用场景的内在关联，强调了感存算一体化的钙钛矿光电突触利用光可调的时间依赖性可塑性在传感器内神经形态视觉计算中的潜力。总结了钙钛矿突触硬件化的研究现状、发展趋势和潜在的解决方案。最后深入剖析了该领域当前面临的关键挑战，并对未来发展方向与优化策略进行了展望。

图文导读

I 钙钛矿材料

卤化物钙钛矿是构筑神经形态突触器件的有前景的候选材料，本章从光学、电学和离子迁移特性角度分析了钙钛矿材料在应用于仿生突触器件的优势。同时总结了用于仿生突触的钙钛矿材料的发展历程，提出了钙钛矿突触机制、结构和材料类别之间的关联关系(图 1)。

图1. 用于仿生突触的钙钛矿材料。

II 钙钛矿突触器件结构与机制

根据调控端的数量，钙钛矿突触器件可分为两端(2T)和三端(3T)两类(图 2)，不同架构对应不同工作机制，为神经形态应用提供所需突触可塑性。通常来说，2T 突触器件为通过电刺激可编程的电突触，集成存储与计算功能，契合生物大脑信息处理特性。3T 突触器件一般属于以光信号作为额外的调制方法的光电突触，兼具响应快、能耗低、串扰小的优势，且适配人工智能与传感器融合趋势，是模拟人类视觉系统的重要载体。本章综述了基于上述两类典型结构的突触器件研究进展，并详细阐述了不同结构下电导调制的机制。此外，针对钙钛矿器件的稳定性瓶颈进行了深入探讨，并总结了对应的调控策略，为构筑高性能、高可靠的人工突触器件提供参考。

图2. 钙钛矿突触器件的分类及其相应的优缺点。

III 钙钛矿突触在神经形态视觉计算中的应用

钙钛矿突触凭借可调制的突触可塑性与兼容的制备工艺在神经形态视觉计算中展现出突出优势。钙钛矿电突触可通过多级电导态加速向量乘法运算，从而消除带宽限制并减少数据移动；具有空间和时间相关可塑性的钙钛矿光电突触能够直接在每个设备中集成视觉处理功能，为神经形态视觉计算提供解决方案。本章介绍了钙钛矿突触在用于神经形态视觉计算中的应用中，涵盖了光信息预处理、视觉适应及模式识别等典型场景，并重点分析了突触可塑性在处理特定任务时的关键作用。

IV 基于钙钛矿突触的神经形态系统

通过材料和器件工程手段，突触器件的性能已取得显著提升。尽管在器件层面取得了进展，但距离构建可实际应用的神经形态视觉计算系统仍存在差距，仍需从材料、器件到系统层级开展研究工作。本章重点介绍在阵列和硬件集成层面的钙钛矿神经形态计算系统的研究进展，同时探讨了潜在的挑战并概述了潜在的研究方向。

V 总结与展望

在大数据与物联网快速发展的背景下，感官数据激增，生物启发的神经形态计算系统备受关注。仿生突触器件作为此类系统的核心组成，承担着感知、记忆与计算的关键功能。钙钛矿材料凭借丰富的材料体系与优异的光电性能，有力推动了各类突触器件的研究与发展。尽管突触功能模拟取得了显著进展，但钙钛矿突触的神经形态应用仍处于早期阶段，仍有诸多挑战亟待解决。

在材料层面，需要深入探索材料内部复杂的离子-电子动力学特性，解决稳定性与毒性问题。在器件层面，还需通过化学策略、结构设计与物理信号调制，协同提升器件在计算与传感方面的模拟性能(图3)。此外，建立标准化的性能指标与测量协议对于评估器件的可缩放性与可靠性至关重要。在应用层面，目前的研究仍多依赖于软件模拟，未来亟需突破实际硬件集成与大规模突触网络构建的瓶颈，通过材料成分与制备工艺的深度融合，真正释放钙钛矿突触在神经形态视觉计算中的应用潜力。图3. 可用于改善钙钛矿器件突触可塑性的多种优化途径。

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Nano-Micro Letters《纳微快报(英文)》是上海交通大学主办、在Springer Nature开放获取(open-access)出版的学术期刊，主要报道纳米/微米尺度相关的高水平文章(research article, review, communication, perspective, highlight, etc)，包括微纳米材料与结构的合成表征与性能及其在能源、催化、环境、传感、电磁波吸收与屏蔽、生物医学等领域的应用研究。已被SCI、EI、PubMed、SCOPUS等数据库收录，2024 JCR IF=36.3，学科排名Q1区前2%，中国科学院期刊分区1区TOP期刊。多次荣获“中国最具国际影响力学术期刊”、“中国高校杰出科技期刊”、“上海市精品科技期刊”等荣誉，2021年荣获“中国出版政府奖期刊奖提名奖”。欢迎关注和投稿。

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