综述：基于二维材料的人工神经元器件及其工作机制

《Chip》：Two-dimensional materials-based artificial neuron devices and their working mechanism

这篇综述系统梳理了二维材料在人工神经元器件领域的前沿进展，重点探讨了其仿生感知机制。文章深入分析了忆阻器、晶体管和忆阻晶体管等器件结构如何模拟生物突触的可塑性（如STP、LTP、STDP），并详细介绍了在视觉、触觉、味嗅觉及听觉等仿生感知系统中的应用。作者指出，基于二维材料（如石墨烯、TMDs、MXenes）的神经形态计算器件凭借其高载流子迁移率、可调带隙和机械柔性等特性，为构建低功耗、高效率的仿生感知系统提供了新范式，是突破传统冯·诺依曼架构瓶颈的关键方向之一。

　　

人工神经元器件结构

受生物大脑启发，神经形态电子系统通过忆阻器、场效应晶体管（FET）和忆阻晶体管等器件模拟突触和神经元活动。忆阻器依靠导电细丝形成/断裂、相变等机制实现电阻切换；晶体管通过界面电荷陷阱、浮栅效应或铁电极化调控沟道电导；忆阻晶体管则结合忆阻器的阈值开关特性与晶体管的栅极调控能力，实现陡峭的亚阈值摆幅和快速开关行为。这些器件结构为模拟生物神经系统的信息处理奠定了基础。

视觉响应机制与设计

生物视觉系统通过视网膜中的光感受器（视杆/视锥细胞）将光信号转化为神经脉冲。基于二维材料的人工视觉系统通过光控电导变化模拟这一过程。例如，MoSe₂/Bi₂Se₃忆阻器利用近红外光调制银导电细丝，实现突触可塑性；WSe₂/h-BN异质结晶体管通过光生载流子陷阱效应实现色彩混合模式识别；SnS存储器阵列通过电荷陷阱/光门效应完成韩语句子分类（准确率91%）。这些系统展现了在运动检测、偏振导航等场景的应用潜力。

触觉响应机制与设计

人工触觉系统通过压阻、电容、压电和摩擦电传感器将机械刺激转换为电信号，并耦合到突触器件进行信息处理。例如，CNTs-P3HT复合金字塔传感器与环形振荡器结合，可编码压力信号（1–80 kPa）；MXene（Ti₃C₂T_x）忆阻器阵列通过质子迁移实现人体呼吸状态识别（灵敏度23.9 kPa^?1）；P(VDF-TrFE)/石墨烯压电系统则通过应变调控突触权重，实现时空触觉模式识别。

味嗅觉响应机制与设计

味觉受体通过舌乳头中的味蕾检测化学分子，嗅觉受体通过嗅感觉神经元编码气味信息。仿生味嗅觉系统采用二维材料（如石墨烯化学晶体管、SnO₂纳米线）或生物受体（如人嗅觉受体hORs）作为传感单元。例如，壳聚糖离子凝胶/SnO₂突触系统可预警过量盐摄入；hORs/石墨烯扩展栅器件通过锂化/去锂化过程实现混合气味识别（准确率91.6%）。这些系统在食品安全、环境监测中具有应用价值。

听觉系统响应机制与设计

生物耳蜗通过毛细胞将声波振动转化为神经脉冲。人工听觉系统采用摩擦电纳米发电机（TENG）或压电传感器模拟该过程。例如，基于TENG的听觉传感器可通过膜振动产生电信号（频率响应50–5000 Hz），并耦合MoS₂突触晶体管实现噪声环境下的语音指令识别（准确率95%）。此类系统为低功耗人机交互提供了新思路。

信息处理与多模态融合

二维材料感知计算系统通过近传感器计算架构直接处理传感数据，减少数据迁移能耗。视觉系统可实现运动轨迹编码（MoS₂阵列识别准确率99.2%）；触觉系统可完成字母笔画识别；多模态系统（如嗅觉-视觉融合）还能辅助机器人完成盲盒物品识别。未来，通过器件稳定性优化、异质结集成和算法协同，此类系统有望在自动驾驶、医疗诊断和神经机器人等领域发挥更大作用。