综述：用于神经形态计算应用的多功能纳米材料、系统及算法：自主系统与可穿戴机器人

（编辑推荐）本综述系统探讨了低维多功能（MF）材料在神经形态计算中的前沿应用，重点分析了零维（0D）、一维（1D）和二维（2D）材料及范德华异质结的独特机制，揭示了其在仿生突触器件（如忆阻器Memristor）、自主系统及可穿戴机器人中的潜力，为突破冯·诺依曼架构（von Neumann）的能耗瓶颈提供了创新解决方案。

　　

低维MF材料及其机制

低维多功能（MF）材料因其量子限域效应和界面调控能力，成为神经形态计算的核心。零维（0D）量子点通过氧化还原反应实现多态存储，一维（1D）纳米线凭借共价功能化增强灵敏度，而二维（2D）材料如过渡金属硫化物（TMDs）则通过静电调控和相变模拟生物突触。范德华异质结（vdWH）进一步整合不同维度的材料特性，例如二硫化钼/石墨烯（MoS₂/Gr）结构可实现超低功耗（<1 fJ）的脉冲时序依赖可塑性（STDP）。

基于低维MF材料的神经形态系统

系统级设计需兼顾器件性能与能耗。以二维忆阻器（2D Memristor）为例，其开关比受厚度依赖的机制影响，而混合维度系统（如0D/2D异质结）通过界面工程将能耗降低至传统CMOS的1/100。IBM的NorthPole芯片和清华大学的Tianjic项目已验证了此类系统在图像分类和实时决策中的高效性。

低维MF神经形态算法

脉冲神经网络（SNN）是低维MF器件的理想算法框架。例如，基于二硒化钨（WSe₂）的忆阻器阵列可实现无监督学习，其动态突触权重更新机制模拟了大脑的赫布学习规则（Hebbian Learning）。算法-硬件协同优化（如稀疏编码）进一步提升了能效比，为边缘计算（Edge Computing）提供支持。

自主系统与可穿戴机器人应用

在自主无人机导航中，低维MF神经网络通过整合环境传感器数据（如LiDAR和红外信号），实现毫秒级避障决策。可穿戴机器人领域，柔性二维材料器件（如黑磷BP）与生理信号（EMG/EEG）的实时交互，显著提升了假肢的触觉反馈精度，其能耗仅为硅基系统的1/1000。

挑战与展望

尽管低维MF材料在开关一致性（<5%变异）和大规模集成（>10⁶器件）方面仍存挑战，但标准化表征方法（如原位电镜探测）和类脑算法优化正推动其走向实用化。未来，这类材料或将在神经修复和脑机接口（BMI）中开辟新赛道。