近日，我校华南先进光电研究院樊振团队研发了集传感、存储、计算于一体的铁电光伏传感网络，实现了零能耗图像传感和实时处理，为开发高鲁棒性、高速度、低能〖耗的机器视觉系统提供了可行的技术路线。相关成果发表在《自然通讯(https://www.nature.com/articles/s41467-022-29364-8)》上，标题为“铁电光电传感器网络:实时机器视觉的先进硬件解决方案”。我校】硕士研究生崔为论文第一作者※，范真为论文通讯作者，高兴森教授、华东师范大学田波波教授、南大教授为合著作者并提供重要指导。

视觉是一种赋予机器“看”和“识别”能力的技术。它在日常生活中有着广泛的应用，如人脸识⊙别、智能制造、医学图像诊断等。传统的机器视觉系统通常从摄像头和其他传感器收集数据，然后传输到处理器进行处理。数据在①传感器、存储器和处理单元之间的重复传输导致高能耗和高延迟，难以满足无人驾驶场景下海量视觉信息的实时处理需求。相比较而言，人类视觉系统不仅能够快速完成复杂的视觉认知，而且消耗♀的能量非常少。因此，类脑视觉的概念被提出并迅速成为研究热点。

类脑视觉系统采用邻近或感知内计算架构，大大减少了功能单元间的数据传递，从而显著提高了视觉信息处理的速度和能量效率。目前已有多种类脑视觉的硬件实现方案被报道，其中可调谐光电传感器网络因其结构简单，集传感、存储和计算于一体而备受关注。它以其结构单元(即可调谐光电传感器)的光响应度(即输出光电流与输入光功率之比)来表示突□　触权重，实现人工神经网络算法的嵌入，进而实现图像感知和原位处理(包括识别、检测等高级处¤理功能)。目前，可调谐光电传感器的构建主要基于二维材料和忆阻材料。前者利用易失性栅控效应来调节光敏性，但持续施加栅压会导致额外的能量消耗，需要额外◎的存储单元来减轻重量。后者使用离子迁移来控制光响应，但是这个过程很慢，并且有弛■豫问题。因此，基于新材料、新原理开发高鲁棒性、高速、低能耗的可调谐光电传感器，进而＠构建集传感、存储、计算于ω一体的传感器网络，具有重要意义。

樊振团队首次利用铁电Pb(Zr0.2Ti0.8)O3外延膜的大极化和受极化控制的光伏效应，构建了高质量的铁电光伏传感器，实现了多级、非易失、正负对称可调光电流。然后将多个铁电光伏传感器构建成一个□　集传感、存储、计算于一体的人工神经网络电路，用光响应度来表示权重，证明了原位乘法和累加运算的可行性，实现了零能量图像感知和实时处理的功能。本研究的亮点和特点→包括:(1)铁电光伏传感器利用非易失性极化来控制光响应度(重量)，不需要持续施加外部电压来维持重量。(2)铁电光伏传感器表现出正负对称的可调光响应，因此只有单个器件可以代表正负权重。(3)当偏振态】不变时，铁电光伏传感器的输出光电流与输入光功率保持线性关系，保证了倍增的高精度。(4)铁电光伏传感器网络推理过程中，各器件工作＠ 在短路状态，推理过程能耗为零。此外，短路条件和大暗场电阻使得非发光器件的电流贡献极小，解决了串扰问题，保证∑　了乘法和累加运算的高精度。(5)铁电光伏传感器网络在两类图像感知和识别任务中实现了100%的准确率，在自定█义图像感知和边缘检测任务中实现了F-Measure为1。(6)利用超快光电流产生过程和传感、存储、计算一体化↓架构，铁电光伏传感器网络可以实现超低延迟。

范真，博士，研究员，硕士，入选广东省青年珠江学者。本人2011年□毕业于上海交通大学，2015年获得新加坡国立大学博士学位，2016年起担任华南师范大学副研究员、研究员。他的研究兴趣是信息功能材料、器件和类脑计算♀应用。主要学术贡献ㄨ包括:提出并验证了一种基于铁电光伏器件的传感、存储和计算的新型硬件实现方案；(2)提出了一种控制拓扑相变忆阻器性能的新方法，实现了神经元和突触的应用。《第一封信》的作者在Nat发表了30多篇论文。Commun。脱线。和其他期刊，包括一篇热门的ESI论文和一◣篇高被引论文。引用次数超过2700次，H因子为24。批准主持国家自然科学基金项目3项，参与国家重点研发计划1项。2018年入选广东∮省青年珠江学者。担任J. Adv. Dielectr的青年ぷ编辑委员会。日志。被中国仪器功能材料学会电子元器件关键材料与╳技术专业委员会授予2020年度学术新秀奖，《j . Materiomics Journal》2021年度优秀审稿人。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41467-022-29364-8