隨著現代科技的快速發展，人工智能技術在社會各領域得到廣泛應用，正推動人類社會新一輪信息化技術革命。人工視覺系統是人工智能的“眼睛”，在社會中扮演著重要角色，例如無人駕駛、機器人等。然而目前人工視覺系統還不夠快、不夠精確、不夠聰明，因此人工智能的“眼睛”還不是那么“明亮”。

想象一下，如果給汽車、機器人安裝一個精準、高效、智能的人工視覺系統，獲得與孫悟空相媲美的“火眼金睛”，便可以在各種復雜環境中快速識別周圍物體，實時做出反應，那么智能機器人、無人駕駛等高科技就會真正走進我們生活。

近期，中國科學院寧波材料技術與工程研究所諸葛飛團隊在人工視覺領域取得突破性進展，在國際上率先研發出一種完全用光驅動工作的憶阻器，可用于構建新一代人工視覺系統。該器件基于氧化物半導體和鉑族金屬制備而成，其獨特的全光控性能得益于鉑族金屬大的功函數和優異的化學穩定性。鉑族金屬包括鉑金、鈀金、銠、銥、釕和鋨，它們被廣泛應用于首飾、汽車催化劑、石油和精細化工產品、空氣和水凈化裝置、起搏器、電腦屏幕、硬盤和氫能與燃料電池。

全光控憶阻器的巨大優勢是可以將傳統人工視覺系統中的光傳感器、存儲器和處理器的功能集于一身，獲得感/存/算一體化的新型人工視覺系統。可以通俗的理解為，全光控憶阻器即可以像人眼一樣直接感知外界光信息，又可以像大腦一樣完成信息的處理和記憶。

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中國科學院寧波材料技術與工程研究所的這項研究成果雖然還處于研究的初級階段，但足以振奮人心。因為該成果為實現人工視覺系統的感/存/算一體化帶來了希望，這是科學家們孜孜追求的研究目標。

要知道，人工視覺系統經歷了數十年的發展，視覺數據的采集、處理和存儲依然是分離的，需要利用傳感器、處理器以及存儲器三個部分來完成。人工視覺系統大部分的時間和能耗會浪費在視覺數據在這三者之間的傳輸上，嚴重限制了它的工作效率。此外，傳統人工視覺系統不具備自主學習能力，無法快速適應各類復雜場景。

人工視覺系統無法高效完成信息處理任務，也就意味著無法根據外界環境快速地將指令發放給控制系統。因此，我們看到的機器人行動笨拙，無人駕駛汽車反應不夠迅速，難以在實況馬路上安全行駛。

一個理想的解決方案是將傳感器、處理器以及存儲器集成于一體，打造感/存/算一體化的新型人工視覺系統。這樣不僅可以從根本上避免數據在視覺系統內反復傳輸，而且可以像人腦一樣擁有自主學習能力，極大地提高系統工作效率。

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那么問題來了，如何才能實現人工視覺系統的感/存/算一體化呢？科學研究的靈感往往來源于大自然本身。人類作為自然界的高等動物，得益于我們聰明的大腦。人腦是由數量龐大的突觸和神經元組成的復雜網絡系統，其計算效率遠高于現有計算機。因此，構建可以模擬人腦結構和計算模式的類腦芯片是實現人工視覺系統感/存/算一體化的關鍵。

一種名為憶阻器的新型電子元器件，因具有簡單的兩端結構、超快的運行速度和超低的能耗，在模擬大腦功能方面極具優勢，成為構建類腦芯片的重要候選者。簡單來講，類腦芯片好比一棟摩天大樓，而憶阻器便是建造大樓的磚。

憶阻器通常是在電信號驅動下工作的，對光信號并不敏感，這就導致常規的憶阻器無法直接用于視覺信息處理。西班牙科學家Mariana Ungureanu 于2012年將光信號引入到憶阻器工作機制中，獲得了首個光電憶阻器。此后，許多科學家利用光電憶阻器來構建人工視覺系統，模擬人類視覺功能。

然而，近十年來，光電憶阻器一直采用光信號和電信號混合方式驅動。這種操作模式復雜，不利于視覺信息的高效處理。相比之下，全光信號驅動可以直接利用外界的光實時處理視覺信息，是一種非常理想的工作模式，但一直以來都難以實現。因此，實現憶阻器全光信號驅動，是科學家公認的重大挑戰。

令人激動的是，在中科院材料所科研人員多年來的努力下，這一挑戰終于得到了解決。全光控憶阻器的問世打破了憶阻器通往感/存/算一體化人工視覺系統應用的壁壘，相信在不久的將來就可以走進我們的生活。

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實現人工視覺系統的感/存/算一體化后，會對我們的生活帶來什么樣的影響呢？一個最直觀的應用領域就是無人駕駛。近年來，無人駕駛一直是研究的熱點，雖然在少數地方有簡單的測試，但這項高科技一直沒能大規模應用。一個重要的原因是汽車上的視覺系統感/存/算分離，導致信息的處理效率太低，而且只能根據特定路況被動學習訓練。現在好了，憶阻器全光控技術的突破不僅可以大幅度提高視覺系統的計算效率，而且可以讓其擁有自主學習能力，快速地適應各種路況，變的像人腦一樣隨機應變。

相信無人駕駛的大規模應用不再遙遠。安裝了感/存/算一體的人工視覺系統后，汽車就有了“火眼金睛”。暢想一下，我們只需要一個指令，人工視覺系統會根據路況信息自動完成駕駛任務。汽車還會自己尋找合適的停車點，很大程度上節省了我們出行的時間。人們再也不用為打不著車、找不到停車位而煩惱。依靠人工視覺系統強大的自主學習能力，交通事故的發生率也會大幅度下降，當然這還只是無人駕駛初級階段。

當無人駕駛進化到高級階段后，馬路上已經難以看到人們自己駕駛汽車了，手動駕駛可能被認為是一件瘋狂的事情。無人駕駛汽車已經可以適應各種路況信息，飛速地在馬路上穿行，安全性能遠高于手動駕駛。也許到那時候不用自己買車了，只需驗證身份，就有無人駕駛汽車送我們到任意的地方。

此外，每一輛無人駕駛汽車收集到的路況信息可以實時反饋給超級計算機控制中心。控制中心通過大數據分析，幫助每輛車優化行駛路線，再也不會出現堵車的狀況，馬路上可能連紅綠燈都不用了。

另一個重要的應用會是在機器人領域。目前，機器人偶爾會出現在我們的生活中，但它們往往反應遲緩，行動不便，和我們在電影里看到的機器人相差甚遠。煉就“火眼金睛”的新型人工視覺系統有望改變這一切。它可以快速收集周圍信息，同時作出判斷，并實時反饋給控制系統，讓機器人迅速作出反應。不僅如此，機器人還可以根據看到的信息，不斷地進行自主學習，會變的越來越智能，甚至形成自己的思維。

其實，全光控憶阻器除了用于處理視覺信息外，還可以通過配合各種智能傳感器來處理聲音、氣味、溫度、壓力等信號，進而可構建新型的人工聽覺系統、嗅覺系統、觸覺系統。當機器人擁有了這些功能，就真的可以像人類一樣靈活和聰明，代替人類完成許多工作，也許未來機器人會像汽車一樣出現在每個家庭。

甚至，我們人類也可以為自己打造一副“火眼金睛”，并通過腦機接口與大腦互連。這樣不僅可以幫助盲人重見光明，而且可以讓我們擁有一個超級大腦。我們只需要將要學習的東西在眼前掃描一下，就可以完成整個學習過程，短時間內即可獲得大量新知識。

04

科學研究永無止境，人類不斷創造各種奇跡。最后我想說的是，科學技術是把雙刃劍，科學研究要懷有敬畏之心，我們在追求科技發展的同時，也需要理性發展人工智能技術，實現我們與自然的和諧共處。

國內外代表性工作：

[1] L. Hu, J. Yang, J. Wang et al., All-optically controlled memristor for optoelectronic neuromorphic computing. Advanced Functional Materials, 31, 2005582 (2021).

單位：中國科學院寧波材料技術與工程研究所

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202005582

[2] L. Wu, Z. Wang, B. Wang et al., Emulation of biphasic plasticity in retinal electrical synapses for light-adaptive pattern pre-processing. Nanoscale, 13, 3483-3492 (2020).

單位：北京大學

論文鏈接：https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2021/NR/D0NR08012H

[3] Y. Chen, Q. Wei, J. Yin et al., Silicon-based hybrid optoelectronic devices with synaptic plasticity and stateful photoresponse. Advanced Electronic Materials, 4, 1800242 (2019).

單位：南京大學

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aelm.201800242

[4] Y. Sun, L. Qian, D. Xie et al., Photoelectric synaptic plasticity realized by 2D perovskite. Advanced Functional Materials, 29, 1902538 (2019).

單位：清華大學

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.201902538

[5] K. Zhang, D. Meng, F. Bai et al., Photon-memristive system for logic calculation and nonvolatile photonic storage. Advanced Functional Materials, 34, 2002945 (2020).

單位：中國科學院北京納米能源與納米系統研究所

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202002945

[6] D. Hu, R. Yang, L. Jiang et al., Memristive synapses with photoelectric plasticity realized in ZnO1–x/AlOy heterojunction. ACS Applied Materials & Interfaces, 10, 6463–6470 (2018). 

單位：華中科技大學

論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.8b01036

[7] F. Zhou, Z. Zhou, J. Chen et al., Optoelectronic resistive random access memory for neuromorphic vision sensors. Nature Nanotechnology, 14, 776–782 (2019).

單位：香港理工大學

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41565-019-0501-3

[8] X. Zhu, and W. D. Lu, Optogenetics-inspired tunable synaptic functions in memristors. ACS Nano, 12, 1242–1249 (2018).

單位：美國-密歇根大學

論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.7b07317

[9] P. Wang, M. E. Nasir, A. V. Krasavin et al., Optoelectronic synapses based on hot-electron-induced chemical processes. Nano Letters, 20, 1536?1541 (2020).

單位：英國-倫敦國王學院

論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.9b03871

[10] A. H. Jaafar, M. O’Neill, S. M. Kelly et al., Percolation threshold enables optical resistive-memory switching and light-tuneable synaptic learning in segregated nanocomposites. Advanced Electronic Materials, 5, 1900197 (2019).

單位：英國-赫爾大學

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aelm.201900197

[11] M. Ungureanu, R. Zazpe, F. Golmar et al., A light-controlled resistive switching

memory. Advanced Materials, 24, 2496?2500 (2012).

單位：西班牙-CIC nanoGUNE 研究中心

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.201200382

[12] P. Maier, F. Hartmann, M. R. Sousa Dias et al., Light sensitive memristor with bi-directional and wavelength-dependent conductance control. Applied Physics Letters, 109, 023501 (2016).

單位：德國-維爾茨堡大學

論文連接：https://aip.scitation.org/doi/10.1063/1.4955464

[13] B. J. Murdoch, T. J. Raeber, Z. C. Zhao et al., Light-gated amorphous carbon memristors with indium-free transparent electrodes. Carbon, 152, 59-65 (2019).

單位：澳大利亞-墨爾本皇家理工大學

論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0008622319305780?via%3Dihub

[14] M. Kumar, S. Abbas, and J. Kim, All-oxide-based highly transparent photonic synapse for neuromorphic computing. ACS Applied Materials & Interfaces, 10, 34370?34376 (2018).

單位：韓國-仁川大學

論文鏈接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.8b10870

[15] S. Ham, S. Choi, H. Cho et al., Photonic organolead halide perovskite artificial synapse capable of accelerated learning at low power inspired by dopamine-facilitated synaptic activity. Advanced Functional Materials, 29, 1806646 (2019).

單位：韓國-高麗大學

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.201806646

[16] X. Guan, W. Hu, M. A. Haque et al., Light-responsive ion-redistribution-induced resistive switching in hybrid perovskite schottky junctions. Advanced Functional Materials, 28, 1704665 (2018).

單位：沙特阿拉伯-阿卜杜拉國王科技大學

論文鏈接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.201704665

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