综述：基于二维计算光电探测器的多维光学信息感知

这篇综述系统总结了二维范德华(vdW)材料在计算光电探测器中的前沿进展，重点阐述了其在静态/动态光强感知（神经形态视觉传感器）、光谱重建（计算光谱仪）和斯托克斯偏振检测（微型偏振仪）三大领域的创新应用。通过协同优化检测性能（响应速度D*、探测率R）、感知功能（多维度光学信息整合）和芯片集成（CMOS兼容工艺），为下一代智能光电系统（如环境监测、生物医学成像）提供了革命性解决方案。文中特别强调了机器学习算法（DNN、CNN）在非线性光谱/偏振重构中的关键作用，以及vdW异质结（BP/MoS2、WSe2/h-BN）的界面工程策略。

　　

二维神经形态视觉传感器的光强信息检测

传统CMOS图像传感器依赖外部处理器进行逐帧处理，而基于二维vdW材料的神经形态传感器将检测与处理功能集成于单一器件。这类传感器通过三种响应模式实现生物视网膜的仿生功能：突触响应模拟神经可塑性（图2b），利用缺陷电荷捕获机制实现光电流累积；非易失性双极响应通过浮栅晶体管产生正/负光电导（PPC/NPC）（图2c），支持静态背景消除；事件驱动尖峰响应则通过互补PN结结构（图2d）实现微秒级动态事件检测。

在静态视觉处理中，MoS₂光晶体管通过陷阱态调控实现280 dB动态范围感知，模仿视网膜的明暗适应机制（图3d）。而PdSe₂/MoTe₂异质结通过栅极可调双极光电流实现多光谱边缘增强（图3c），卷积核运算准确率超96%。动态检测方面，BP/Al₂O₃/WSe₂/h-BN异质结利用PPC-NPC差分算法实现100 μs运动检测（图3g），而MoS₂突触阵列通过可编程衰减时间记录运动轨迹（图3h）。

二维计算光谱仪的光谱信息重建

二维材料的可调光谱响应源于两种机制：斯塔克效应调控本征带隙（图4a-i）和异质结能带对齐工程（图4a-ii）。线性光谱仪通过构建响应矩阵R(V,λ)实现光谱重建，如黑磷(BP)单探测器在4-7 μm波段达90 nm分辨率（图5a）。而非线性系统（如InSe/GeSe异质结）依赖深度学习，将101个偏压下的光电流映射至400-1100 nm光谱，误差低至2×10^-3（图4c）。

创新器件设计不断突破性能极限：MoS₂/WSe₂异质结在405-845 nm实现3 nm分辨率（图5a）；半浮置MoS₂同质结结合电致伸缩效应，利用光电流幅值/弛豫时间双信号将分辨率提升至1.2 nm（图5b）。值得注意的是，器件尺寸与光谱波段数(λ_range/Δλ)呈反比关系，而DNN算法可突破线性模型的秩亏缺限制。

二维微型偏振仪的斯托克斯参数检测

偏振感知依赖斯托克斯参数(S₀-S₃)的精确测量（图6）。通过扭转二维材料（如60°旋转BP双层）打破界面对称性，可实现中红外(3.7-5.7 μm)全线性偏振检测（图7a），RMSE约20%。而MoS₂-超表面异质结通过四个偏振敏感单元（图7d）结合高斯过程回归，将S₃重构误差降至0.58%。

超表面集成方案显著提升性能：石墨烯-手性等离子体结构实现1550 nm全斯托克斯检测（图7c），而PdSe₂-超表面器件利用光热电效应在5.3 μm波段达成1.1 kHz带宽。性能对比显示（图7e），机器学习算法使偏振重构精度提升10倍以上，而vdW材料的可调性为动态偏振响应提供了新途径。

未来挑战与展望

面向高维多光学参数（强度/波长/偏振/OAM相位）同步检测的需求，需解决三个关键问题：性能方面，通过嵌入BIC超表面或雪崩结构实现>200 dB动态范围；功能方面，结合仿生感知（如螳螂虾偏振视觉）与神经形态架构；集成方面，采用晶圆级vdW外延（如Czochralski法生长MoS₂）和低温金属化工艺（In/Bi接触）实现三维堆叠。机器学习将贯穿器件逆向设计（如可编程量子摩尔几何）与信号重构全流程，推动智能光电系统的实用化进程。