Zn2SnO4基光电突触器件：实现视觉感知与智能驾驶融合的创新突破

针对传统人工视觉系统存在感知-存储-计算单元分离导致的能效低下问题，研究人员开发了ITO/ZTO/ZnO/ITO/Mica结构的光电突触器件。该器件通过模拟PPF、学习-经验行为及巴甫洛夫实验，实现了光传感-存储-逻辑计算一体化，并在3×5阵列中完成颜色识别，最终构建出基于光响应的自动会车系统，为神经形态计算提供了新型硬件平台。

　　

在人工智能蓬勃发展的今天，视觉仿生系统正成为环境感知领域的研究热点。然而，传统机器视觉系统由于图像传感器、存储器和处理器物理分离，导致数据传输效率低、能耗高，严重制约系统性能提升。这一"感知-计算割裂"的困境，恰如人类若需将眼球看到的每帧画面都送往大脑重新解码，必将导致认知迟滞。

为此，科学家将目光投向自然界的高效解决方案——人类视网膜。视网膜不仅能感光，还能对信息进行预处理，这种"感存算一体"机制使其功耗仅为传统视觉系统的百万分之一。受此启发，研究人员设计出基于锌锡氧化物(Zn₂SnO₄, ZTO)的光电突触器件，其创新性结构犹如给机器装上了"人工视网膜"。

这项发表于《Research》的研究，采用磁控溅射技术制备了ITO/ZTO/ZnO/ITO/Mica多层结构器件。通过精确调控ZTO薄膜厚度（优选118nm）和氧空位浓度，结合X射线光电子能谱(XPS)和紫外-可见吸收光谱表征，证实材料在300-700nm可见光波段具有优异吸收特性。

【突触行为模拟】

器件在450-650nm光脉冲刺激下展现出类神经突触的电流响应特性。当施加10个1s宽度的光脉冲时，450nm光激发的电流响应达4.16μA，是520nm光的2.9倍。通过调节脉冲宽度（1-7s）、间隔（1-7s）和次数（10-30次），成功模拟了生物突触的"用进废退"特性。尤为精彩的是，双脉冲易化(PPF)指数随脉冲间隔Δ_t呈双指数衰减（τ₁=2.3s, τ₂=12.1s），完美复现了神经系统的短时程可塑性。

【学习记忆仿生】

在"学习-经验"行为实验中，器件展现出类脑特征：初始学习需30个光脉冲才能达到的响应强度，再次学习仅需11个脉冲即可恢复，这与人类"温故知新"的认知规律高度吻合。更令人称奇的是，通过520nm（模拟铃声）和450nm（模拟食物）光脉冲的协同刺激，器件准确再现了巴甫洛夫条件反射，首次在单一器件实现两种光子的能量耦合。

【视觉应用实现】

基于80nm厚度器件的差异化响应（450nm光致非易失性/520nm光致易失性导电），研究团队构建了3×5器件阵列。通过蓝光(450nm)勾勒字母"F"、绿光(520nm)构成横线"_"，最终组合成字母"E"。100秒后阵列仍能清晰分辨蓝色图案，模拟了视网膜的颜色提取功能。

【智能驾驶验证】

研究最终落地于自动驾驶场景，开发出光控会车系统。当对向车辆灯光持续照射使器件电流超过阈值时，系统自动触发转向避让指令。这一设计巧妙利用了ZTO器件的光电流累积效应，其响应机制犹如驾驶员瞳孔对强光的本能回避。

该研究突破性地将突触可塑性机制与视觉感知融合，不仅为神经形态计算提供可扩展的硬件平台，更开创了"感存算一体"人工视觉系统的新范式。ZTO材料优异的宽谱响应特性（从紫外3.3eV至可见光范围）与低制备成本（相比三端器件降低30%），使其在智能机器人、自动驾驶等领域展现出广阔应用前景。正如研究者所言，这项成果如同为机器装上"会思考的眼睛"，让冷冰冰的半导体器件首次拥有了"光记忆"的能力。