1 工作简介

         ——迈向人类视觉仿生新突破：超自适应神经形态器件与全同质通用智能视觉系统

自然界中视觉事件具有多动态性和不可预测性，这对传统机器视觉系统提出了巨大挑战。在此背景下，人工通用视觉智能（AGVI）作为一种新兴范式，旨在通过单一硬件系统中复现人类视觉系统的全频谱动态特性，以实现卓越的能效和场景适应性。其核心在于同时仿生视网膜与皮层神经元的多模态信号机制，既包含“全或无”的脉冲动作电位，也包含与刺激成比例的渐变电位，并需兼容光学与电学双维度调控。

然而，当前最前沿的AGVI方案仍主要基于CMOS路径。尽管从发展路线上看，理论上可进一步开发具有高阶、丰富动力学的多种神经形态元件，并通过异质集成方式构建AGVI系统，但该类系统在面对持续变化的实际应用场景时，仍难以从根本上突破灵活性、能效与体积之间的固有矛盾。更重要的是，目前此类异质系统尚未实现，使得AGVI发展仍处早期探索阶段。因此，实现高性能AGVI的关键在于跨越异质集成阶段，将视网膜与皮质的核心复杂动力学集成于单一电子元件中，以此推动系统架构从“异质集成”向“高度同质”的范式转变，从而从器件层面统一神经形态动力学，解决能效与适应性难以兼顾的根本问题。然而，该跨越式路径面临根本性挑战，迄今尚无任何单一电子器件能够在本征层面同时集成类视网膜与类皮层的脉冲与渐变电位等高阶动力学，并实现同时跨光、电域的可编程操作。这对器件的多维信号机制与可调电子特性提出了前所未有的要求，也成为实现全同质AGVI系统所必须攻克的核心技术难题。

为此，南方科技大学深港微电子学院周菲迟教授团队，联合北京犀灵视觉科技公司、香港理工大学蔡嵩骅教授团队，成功研制出一种当前最接近人类视觉的超自适应神经形态视觉器件，首次实现了视网膜与皮层关键神经元元件的同质化集成。在单一器件中（I_xT_yO_1-x-y/CuO_x/Pd）实现了宽广谱（375-1064 nm）可调的类视网膜光脉冲神经元（RSN）、类视网膜光分级神经元（RGN）、以及电学可调的类皮层突触（CS）与类皮层神经元（CN）等四种高阶动力学的全功能集成（图1），同时支持跨交叉范式计算-脉冲/非脉冲/感内计算/存内计算。尤其地，其中RSN模式为首次在单一器件实现，并且在零偏压、无外部电容的条件下运行，相比当前多器件集成方案，展现出了优异的集成度、宽光谱响应及超低功耗。

图1. 超自适应神经形态视觉器件（UANV）。

该单一器件完美模拟了生物视觉通路中从感知到计算的多阶动态，高度集成了传统CMOS方案中需60余个分立元件才能实现的功能。这种丰富且可调控的高阶动力学特性源于独特的能带结构，以及在光/电刺激下体相或界面处电荷载流子（电子、氧离子和空位）的协同调控。更重要的是，团队通过结合原位扫描透射电子显微镜STEM及TCAD仿真，首次深入揭示了神经形态视觉器件的高阶动力学机制，为感存算一体神经形态视觉器件的设计提供了关键的理论基础与设计准则（图2）。

图2. UANV器件中四种动力学模式的物理机制。

这一器件的成功研制，突破了传统氧化物半导体器件的功能极限，将以往依赖复杂电路才能实现的视觉智能功能高度集成于单一微型器件中。这一成果不仅填补了高阶动力学神经形态视觉器件在机制阐释方面的空白，也展现出感存算一体器件在大规模制造方面的巨大潜力，为构建真正紧凑、高效、自适应的人工视觉系统提供了核心硬件基础。此外，该器件从根本上解决了系统灵活性与能效之间长期存在的矛盾，推动了AGVI从“异质集成”向“全同质集成”的范式转变。这为开发下一代极简结构、超自适应、高能效的通用智能视觉系统，奠定了全新的硬件范式与可行的技术路径。

进一步地，团队构建了“超自适应性”的AGVI硬件系统与原型平台（图3）。该系统基于全同质神经形态视觉器件阵列与动态控制电路，能根据场景需求，灵活动态分配阵列的动力学模式，在脉冲、非脉冲、感内及存内计算模式间灵活切换。此设计使得单一硬件平台可自适应多场景处理，并支持事件驱动、帧驱动、神经形态感知与认知计算等多种范式的灵活重构，从而针对不同任务实现最优性能。系统能效比高达67.89 TOPS/W，面积效率达到3.96 MOPS/F性能，超越传统AGVI系统达2-3个数量级。

图3. 基于全同质UANV器件的“超自适应性”AGVI硬件系统与原型平台。

相关成果以“High-order dynamics in an ultra-adaptive neuromorphic vision device”为题发表在Nature Nanotechnology上。南方科技大学周菲迟、香港理工大学蔡嵩骅为共同通讯作者，南方科技大学硕士生徐嘉逸、博士生江碧怡、香港理工大学博后王威振为共同第一作者。该研究获国家重点研发计划、国家自然科学基金的支持。

2 主要作者简介

通讯作者

周菲迟，南方科技大学微电子学院研究员/博导，入选国家重点研发计划青年项目首席科学家，香港青年科学家奖获得者，深圳市海外高层次人才。

长期从事感存算一体化神经形态器件、人工智能视觉芯片、后摩尔新型半导体器件、先进三维单片集成感存算芯片的研究。相关研究成果以第一/通讯作者在Nature Nanotechnology（2篇，1篇ESI高被引）、Nature Electronics（ESI高被引）、Nature Communications（2篇）、Advanced Materials等期刊上发表论文60余篇。作为项目负责人主持国家重点研发计划青年科学家项目、国自然海外优青、国自然面上项目及青年基金等项目。成立深港微电子学院-犀灵视觉神经形态感存算芯片联合实验室，担任实验室负责人。担任InfoMat, Nano-Micro Letters, Materials Futures等期刊青年编委。

通讯作者

蔡嵩骅，香港理工大学应用物理学系助理教授。

主要从事先进透射电镜与原位技术的开发与应用研究，以第一/通讯作者（含共同）在Nature，Nature Electronics、Nature Nanotechnology、Nature Synthesis、Nature Communications、Advanced Materials、JACS等国际著名学术期刊累计发表论文24篇，获得三项中国发明专利授权，申请美国发明专利一项，获评2023年度香港理工大学青年创新研究者奖，主持香港研究资助局优配研究金（GRF）与杰出青年学者计划（ECS）等项目，以及国家自然科学基金青年基金项目，担任Microstructures期刊的青年编委。

犀灵视觉，是业界领先的致力于研发全新一代智能视觉传感器芯片的科技芯片公司。犀灵视觉的像素级感存算一体技术，经过多年的沉淀与迭代，超越了传统冯诺依曼架构处理方式，从根源创造技术革新，高效地将像素和运算技术相结合，带来传统架构无法比拟的高速度、低功耗和智能化的优势。公司技术已广泛应用于机器视觉、具身智能、ARVR和无人机等商业化场景。未来也将光电融合计算的关键桥梁技术，连接光与电、模拟与数字、感知与智能。公司首颗量产产品于2023年获第十八届“中国芯”芯火新锐产品”奖。

3 原文传递

详情请点击论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41565-025-01984-3