综述：跨平台神经形态光电探测器：从有机与氧化物到钙钛矿、宽禁带及硅基CMOS

《Photonics》：Cross-Platform Neuromorphic Photodetectors: From Organic and Oxide to Perovskite, Wide-Bandgap, and Si-CMOS

　　

传统光电探测器与图像传感器可提供高保真数字输出，但正面临日益严峻的数据传输瓶颈：将原始像素流传输至片外存储器与处理器所产生的能耗与时延成本，在现代机器视觉链路中已逐渐超过传感与计算本身的代价。针对上述挑战，神经形态光电探测器(optoelectronic synaptic device)作为一种新兴器件应运而生，其在将入射光转换为电信号的同时，能够模拟生物突触与视网膜的工作机制，实现信号的存储、调制与预处理。过去十年间，相关研究已在至少八种材料平台上得到验证，涵盖有机半导体、有机-碳纳米管杂化体系、钙钛矿及其杂化物、金属氧化物（含超宽禁带与可印刷变体）、宽禁带III族氮化物与4H-SiC、二维材料、光电忆阻器以及硅基CMOS(silicon CMOS)感内计算架构；器件实现路径可分为四大架构家族：光电晶体管突触(phototransistor synapse)、光电忆阻器(photo-memristor)、异质结感内计算(heterojunction in-sensor compute)与线性光伏神经网络(linear photovoltaic neural network)。本文通过对40篇符合范围的文献进行定量跨平台基准测试，指出持续光电导(persistent photoconductivity, PPC)是支撑突触功能的近普适器件物理基础，揭示了各平台普遍存在的响应度(responsivity, R)-速度-能量权衡关系，并对该领域的能量报告实践进行了批判性评估。研究进一步识别出分别来自三种独立材料平台的三个最佳实践范例，其工作偏压均收敛于0.01–0.1 V区间，单事件能耗处于0.07–0.8 fJ范围；在此基础上，本文提出了一套统一的报告框架，旨在为下一代神经形态光电探测器的跨平台基准测试提供规范依据。

1. 1.
   引言
   现代机器视觉的性能瓶颈已从光子-电子转换效率转向数据传输开销。传统光电探测器与图像传感器经过数十年发展，已形成以响应度(R)、比探测率(specific detectivity, D*)、外量子效率(external quantum efficiency, EQE)、响应时间与噪声等效功率(noise-equivalent power, NEP)为核心的成熟指标体系，支撑消费级图像传感器从千像素级迈向吉像素级。然而随着像素阵列规模扩大与帧率提升，将原始图像数据从焦平面传输至外部存储器与处理器的能耗与时延代价，在冯·诺依曼(von Neumann)数字链路中已逐渐超过传感本身的开销，尤其在动态场景实时响应任务中，静态或低信息量像素的冗余采样与帧间重复传输进一步加剧了这一瓶颈。为此，学界开始重新审视光电探测器的基本功能，探索其能否直接在模拟域内编码、存储与预处理信息，从而更接近生物视网膜的信息处理方式。

在此背景下，神经形态光电探测器在过去十年间逐步发展成为一类新型器件。其核心功能标志是持续光电导(PPC)：光生载流子在光照停止后仍能维持毫秒至数百秒尺度的电流衰减，从而在单一光电器件内实现兴奋性突触后电流(excitatory post-synaptic currents, EPSCs)，支持短时程可塑性(short-term plasticity, STP)、长时程可塑性(long-term plasticity, LTP)、双脉冲易化(paired-pulse facilitation, PPF)与脉冲速率依赖可塑性(spike-rate-dependent plasticity, SRDP)，无需依赖外部存储器。此类器件与传统光电探测器的本质区别不在于“感知什么”，而在于“在感知过程中保留与计算了什么”。经典性能指标依然适用，但已不足以全面表征器件性能，完整的基准测试还需纳入PPF幅值与时间依赖性、可区分电导态数量、LTP态保持时间、单突触事件能耗以及感内或近感计算阵列级演示结果。

该领域的发展可追溯至20世纪80年代末Carver Mead等人建立的硅模拟超大规模集成电路(silicon analogue VLSI)研究计划。其标志性成果包括集成2500个感光单元的硅视网膜(silicon retina)，通过电阻式水平细胞网络与双极细胞差分放大器，编码对比度而非绝对强度，适应多个数量级的背景照度，并能复现马赫带与赫尔曼网格错觉等主观视觉现象；同期提出的地址事件表示(address-event representation, AER)与浮栅紫外可擦除模拟突触概念至今仍被广泛应用。后续发展出的动态视觉传感器(dynamic vision sensor, DVS)在128×128异步CMOS阵列上实现了120 dB动态范围与亚100 μs延迟，芯片级功耗30 mW，确立了硅基分支的参考设计。2018至2020年间，研究轨迹发生显著转变：钙钛矿、有机半导体、二维材料、金属氧化物与宽禁带氮化物等新兴光活性材料开始被用于构建自身即可响应光刺激产生突触可塑性的器件，而非仅依赖CMOS读出电路实现存储与计算。代表性进展包括柔性碳纳米管-钙钛矿光电传感器阵列、超快线性感内神经网络、超宽禁带Ga₂O₃/HfO_x级联光电晶体管以及4H-SiC光电晶体管阵列等。近期的大规模化系统集成已展示出百万像素级神经形态成像的可行性，例如NEOSTI架构在128×128感内CMOS图像传感器上实现了1.58 μW总系统功耗，可直接在硬件层面完成五个不同机器学习数据集的推理；全光学双向光电晶体管突触在0.01 V读电压下达到0.8 fJ每事件的能耗，进入生物突触能量范围；对称可重构单二极管器件则在零外偏压下集成了传感、突触可塑性与非易失性存储三大功能。这34年的发展历程催生了空前多样的实现路径，但尚未形成统一的比较标准。

现有综述文献虽在特定平台领域内较为系统，但缺乏跨平台的定量综合。针对这一空白，本综述做出了四方面贡献：第一，对涵盖8大类材料的40篇文献进行了定量跨平台基准测试，以统一格式同时报告经典光电探测器指标与神经形态突触参数；第二，明确持续光电导(PPC)是突触功能的近普适器件物理基础，不同平台通过不同的微观机制实现这一功能，并刻画了观测到的响应度-速度-能量权衡结构；第三，对领域内能量报告实践进行了批判性评估，划分出当前使用的8类惯例，并识别出三个分别来自独立材料平台的最佳实践范例，其工作偏压与单事件能耗高度收敛；第四，提出了一套统一的最低报告标准，以促进该快速发展领域的规范化与有意义的跨平台比较。

1. 2.
   工作原理与分类体系
   根据传感与计算的融合程度，可将光电子集成划分为三个层级。后置处理器(post-processor)配置中，光电探测器阵列与计算层解耦，突触可塑性或学习发生在下游的独立器件中，保留了传统CMOS成像的模块化优势，但未消除传感器与计算单元间的数据传输开销。近感或像素内(near-sensor/in-pixel)配置将突触元件与光电探测器集成在同一像素内但二者功能分离，可在减少数据传输的同时保持光电探测器的被动传感属性。感内计算(in-sensor computing)则是本综述的核心关注点，单一器件同时完成光子-电子转换与突触操作，彻底消除了模数接口，是大多数新兴材料研究的主要方向，现代CMOS也通过NEOSTI等架构实现了该范式的回归。

在上述层级框架下，可进一步区分出四种概念迥异的器件家族。光电晶体管突触(phototransistor synapse)为三端结构，通过栅电极调控沟道电导，并利用光活性或电荷陷阱层在光照下调制沟道，其典型机制是光生载流子被部分捕获在沟道-介质界面或专用陷阱层中，产生远长于光脉冲的持续阈值电压漂移，栅极的可独立控制使其具备二端器件无法比拟的可塑性调控灵活性。光电忆阻器(photo-memristor)为二端结构，降低了器件尺寸与工艺复杂度，但失去了栅极独立控制能力，其电导调制源于光与电驱动的共同作用，电荷存储由器件本身维持而无需外偏压。异质结感内计算(heterojunction in-sensor compute)同样为二端结构，但其机制与前两者存在本质区别：电导调制源于异质结或界面处光生载流子的积累，依靠能带排列、内建场与非对称载流子抽取共同产生本征持续光电导，不形成电学细丝，记忆效应编码于异质结沿线的空间电荷分布中。线性光伏神经网络(linear photovoltaic neural network)则是一个特殊范式，其本身不实现本征可塑性，而是将光电探测器阵列直接作为模拟人工神经网络的第一层，每个光电二极管作为一个线性权重，其幅值与符号通常由分裂栅静电掺杂或浮栅电荷存储设定，阵列的基尔霍夫求和直接在无模数转换的情况下完成矩阵-向量乘运算，在计算原理上更接近早期的硅视网膜传统。

支撑上述四类架构的持续光电导(PPC)可归纳为三类微观机制。电荷陷阱(charge trapping)机制主导有机与有机杂化器件及众多量子点架构：光生载流子被捕获在光活性层体区、沟道-介质界面或专用陷阱层（如嵌入绝缘基质中的量子点）的深陷阱态中，通过隧穿或跨越势垒的热激发实现慢速去俘获，其衰减时间可通过调节陷阱深度与密度在毫秒至数千秒间调控。能带排列与内建场(band alignment and internal field)机制是大多数异质结感内计算器件的基础：光生电子-空穴对在内建场作用下于异质结处发生空间分离，一种载流子被优先抽取而另一种则被捕获在对侧，产生的自维持偶极矩在捕获物种的复合时间尺度上衰减，要求载流子迁移率、寿命或抽取效率具有足够的不对称性。价态变化(valence change)机制则是氧化物与光电忆阻器件的典型特征：光激发调制氧空位或其他本征点缺陷的种群，这些缺陷在n型氧化物中充当浅施主，只要缺陷分布保持不变，其引起的载流子密度变化就会持续存在。此外，铁电极化可与电荷陷阱叠加，进一步延长保持时间。

基于上述机制，各器件家族可支持一套共通的突触可塑性基元。双脉冲易化(PPF)量化了成对光脉冲间隔下的兴奋性突触后电流幅值增量，是衡量短时程可塑性的标准指标；通过改变脉冲数量、宽度或频率，可演示从短时程可塑性(STP)向长时程可塑性(LTP)的转变；脉冲速率依赖可塑性(SRDP)自然源于PPF的频率依赖恢复动力学；脉冲时序依赖可塑性(spike-timing-dependent plasticity, STDP)则在光电器件中较少见，需要更复杂的脉冲工程协议。跨平台数据显示所有机制类别均可支持PPF与STP→LTP转变，PPF值范围约110%至290%，可区分电导态最多可达4096个，但目前STDP仅在少数器件中得到明确演示。

1. 3.
   材料平台的跨平台定量基准测试
   本综述通过系统检索筛选了40项具有代表性的原创研究成果，覆盖八种材料平台，并刻意避免对不同平台的数据进行强行归一化处理，因为单事件能耗等指标在不同研究中存在多达六个数量级的偏压差异，强行归一化会产生虚假的可比性。基准测试结果以经典光电探测器指标与突触及系统级参数两类表格形式呈现，完整数据集详见补充材料。

有机半导体与有机-碳纳米管杂化平台是研究最深入的体系，主导机制为沟道-介质界面或专用陷阱层中的电荷陷阱。该平台的标杆成果实现了0.07 fJ每脉冲的能耗（V = ?0.1 V），进入生物突触能量范围，并在柔性基底上保持了8×8阵列的100%良率与机械弯曲稳定性。该系列的其他研究展示了从可见光到近红外的宽带响应、高达290%的PPF值以及在极低偏压下的阿焦级能耗报告，但也暴露出阵列规模受限、像素均匀性与长期环境稳定性等挑战。

钙钛矿、钙钛矿杂化及更广的杂化平台包含八项研究，涵盖了异质结感内计算与光电晶体管突触两大架构，并贡献了三个最佳实践范例中的两个。混合量子点-有机光电晶体管在V = ?0.01 V下实现了0.55 fJ每事件的能耗，具备365至850 nm的宽带响应与8态多位编程能力。全光学双向光电晶体管结合了氧化物沟道与钙钛矿光活性层，在0.01 V读电压下达到0.8 fJ每事件能耗，保持时间超过3600秒。该平台还诞生了数据集中的响应度冠军（5.1×10⁷A/W）、最高动态范围（153 dB）以及独特的颜色依赖双脉冲易化特性。与之相对，钙钛矿窄带光电探测器阵列本身并非突触器件，其通过零偏压工作与波长选择性实现彩色感知，神经形态处理由片外多层感知机完成，是被动传感器与软件处理器结合的范例。

金属氧化物平台涵盖标准非晶铟镓锌氧化物(a-IGZO)薄膜晶体管、超宽禁带(UWBG) Ga₂O₃异质结构与大面积可印刷氧化锌(ZnO)，主导机制为光激发下的氧空位调制价态变化。该平台的突出代表实现了2.9×10¹⁶Jones的最高比探测率与4096个可区分电导态，在人脸识别任务中达到99.6%的准确率。另一项8×8有源像素传感器(APS)阵列则实现了真正的行列寻址，超越了单一器件演示阶段。该平台的优势在于稳定性、透明度与成熟薄膜晶体管工艺兼容性，局限在于宽禁带变体的响应局限于紫外波段，且纯氧化物器件难以达到钙钛矿杂化的响应度水平。

宽禁带III族氮化物与4H-SiC平台在紫外日盲探测、高温工作与化学鲁棒性方面具有不可替代的优势。4H-SiC光电晶体管阵列可在25至350°C的环境温度范围内保持96%的MNIST识别准确率，是目前报道的最高工作温度。该平台还通过分别在2 V与5 mV偏压下报告能耗（36 μJ与0.23 pJ），为能量-偏压权衡提供了最佳实践示例。GaN基器件则展示了通过掺杂剖面调控与零偏压下单二极管多功能集成实现突触行为的潜力。目前该平台在阵列级集成方面仍显不足，最大阵列规模尚停留在个位数像素级别。

二维材料平台的三项代表性研究分别占据了数据集的最高经典光电探测器指标、最低能耗与最快推理速度位置。MoS₂基光电晶体管突触实现了6.5×10³A/W的响应度；MoS₂-铟器件在0.4 mV偏压下测得68.9 aJ每突触事件的能耗；WSe₂分裂栅线性光伏神经网络则以50 ns的延迟实现了每秒2000万箱的吞吐量，其权重由栅压外部设定，完全不依赖PPC机制。该平台的主要限制在于晶圆级均匀性，目前尚无支持32×32及以上阵列的成熟制备工艺。

光电忆阻器平台侧重于结合光输入与阻变机制的突触行为，两项核心研究分别展示了视网膜类图像预处理能力与集成CMOS神经元后的图像识别功能。一项纯电学忆阻器的机理研究为该类器件提供了详尽的银团簇桥接微观证据，建立了与突触钙离子动力学的类比关系，但目前仍缺乏真正集成光探测器前端的银/二氧化硅光电忆阻器演示。

硅基CMOS感内计算与事件驱动视网膜平台在系统级集成与阵列规模上具有统治地位。NEOSTI架构以1.58 μW的系统总功耗在128×128阵列上完成了五个标准数据集的硬件推理，其16384像素的规模超过了最大纯材料平台阵列一个数量级以上。像素并行范式则在每个128×128 DVS风格像素内集成10个乘累加单元，以1.568 pJ每MAC操作的能耗在像素级完成首层脉冲神经网络(SNN)计算。该平台的长项是系统集成成熟度，短板在于光电探测器响应度的可调范围有限，限制了像素内的信息压缩能力。

1. 4.
   系统级集成
   在功能像素阵列方面，硅基CMOS NEOSTI架构确立了当前的大规模集成标杆，而材料平台阵列规模普遍低一个数量级，最大不超过32×32像素。垂直堆叠的钙钛矿RGB窄带阵列通过三层芯片集成了3072个光电探测器，提供了一种不依赖单一芯片像素密度提升的有效缩放路径。目前纯材料阵列与CMOS背板阵列之间存在约16倍的像素数量鸿沟，被称为架构天花板，主要受限于溶液加工或大尺寸化学气相沉积(CVD)生长薄膜的像素级均匀性、大阵列行列寻址所需的薄膜晶体管背板技术以及成熟的读出基础设施。

在多模式与可重构架构方面，部分器件实现了单一结构内的多功能集成。例如单二极管GaN器件可在零外偏压下切换工作模式，分别执行光电探测、突触可塑性与非易失性存储功能。全无机钙钛矿纳米线器件可通过调整光脉冲宽度与强度在标准探测模式与突触成像模式间切换，并表现出独特的颜色依赖PPF特性。自适应量子点-有机杂化突触则通过栅压调控增益，使同一器件能在高灵敏度与高动态范围模式间转换。

极端环境与非常规外形因子方面的演示展示了特定平台的独特优势。4H-SiC阵列的高温工作能力远超硅基CMOS极限，适用于引擎内传感与航天硬件环境。半球形曲面纳米结构成像传感器(cNISA)是唯一报道的球面弯曲神经形态成像仪，其曲率有效降低了线性因子，减少了像差。多项研究验证了有机、钙钛矿杂化与二维材料平台在柔性或可拉伸基底上的机械稳定性。

在长期稳定性与硬件推理方面，全无机钙钛矿纳米线器件在聚丙烯酰胺(PAM)封装下实现了14个月的运行稳定性，为该领域树立了耐久性标杆。硬件推理能力的成熟度则主要体现于硅基CMOS平台，NEOSTI在五个标准数据集上的全硬件演示是当前材料平台阵列尚未企及的，后者多限于小规模定制图案的硬件感知与标准基准的软件仿真推理。

1. 5.
   跨平台综合分析
   第一个核心发现是持续光电导(PPC)作为突触功能的近普适物理基础。尽管八种材料平台在微观机制上千差万别——包括有机体系中的电荷陷阱、氧化物中的氧空价位态变化、宽禁带