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      中科大發明超級二極管技術,或顛覆手機攝像頭和機器人眼睛

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      除了發光、探測和作為開關,二極管還能做什么?

      中國科學技術大學孫海定教授團隊給出了一種顛覆傳統二極管的答案:他們在國際上首次造出了一種具有“三合一”功能的二極管,能同時拍照、降噪和識別圖案 [1]。

      這意味著,傳統需要多個晶體管、存儲單元和外圍電路配合才能實現的功能,現在在一個不需要模數轉化和數據搬運的微型二極管及其陣列中就實現了。

      研究人員通過引入新結構,在普通二極管里塞進一個“電子儲蓄池”讓原本單一功能的器件升級成“多面手”,在保持經典兩端器件(二極管)簡潔架構的前提下,不僅能看(光感知)、能記住(存儲)還能想(計算)。


      圖丨感存算集成智能感知芯片的照片及顯微鏡圖片(來源:受訪者)

      研究團隊用 10×10 的二極管陣列進行了應用展示,在 FMNIST 圖像識別任務中,經過原位去噪后的識別準確率從不足 60% 提升到了超過 95%。

      傳統攝像頭拍攝照片后,需要將數據傳到其他的芯片進行降噪和識別處理,搬運數據不僅費電、占空間,還涉及隱私風險。而這種新型二極管陣列能夠同步實現拍攝和過濾噪聲,還可直接分類識別圖像。


      圖丨孫海定團隊(來源:受訪者)

      現在很多家庭攝像頭需將數據上傳到云端進行識別,如果攝像頭在本地就能完成識別,不用上傳原始視頻而是僅需上傳識別結果,將顯著提升隱私安全。

      這項研究的工藝與互補金屬氧化物半導體(CMOS)完全兼容,有望應用于下一代邊緣計算視覺終端、研發類腦計算芯片以及智能機器視覺系統。據研究團隊預測,視覺相機或小型相機有可能更快落地應用,場景涵蓋手機、安防監控、物聯網、工業檢測裝備、醫療裝置,甚至用于無人機和機器人等。

      孫海定告訴 DeepTech:“目前已有公司聯系我們,希望將這種相機做成機器人的眼睛。我們也希望與企業共同合作,在實現超低功耗和納秒級響應的基礎上,帶來更好的成像效果。”

      經典元件如何應 AI 時代新需求?

      長期以來,中科大孫海定教授 iGaN 實驗室主要研究方向是寬禁帶 III 族氮化物(氮化鎵等)半導體材料外延、光電器件和集成芯片。氮化鎵(GaN)作為節能照明燈、快充頭、5G 基站的明星材料,在半導體異質結界面處會產生純天然的二維電子氣層,其獨有特性是電子濃度通常較高。

      在此前的研究中,該團隊以 Nature Electronics 封面形式發表論文 [2],首次提出并實現了基于場效應調制的光電二極管,相關技術有望用于光通信和光邏輯運算。

      研究人員通過單片集成方法,在氮化鎵基紫外發光二極管上構建三端口結構,既可作為可調諧光發射器,也可用作多功能光電探測器。在光通信中,這種“三電極”二極管有利于減小寄生電容,并能將帶寬提升 60%;在邏輯運算中,在不改變器件結構的前提下,能夠實現 NAND、NOR 等多種光控邏輯門。這種新型架構助力推動下一代高速、小型化、多功能光電集成芯片的發展。


      (來源:Nature Electronics)

      在此前發表于 Nature Photonics 的研究中,該團隊制備出國際首個微型紫外光譜成像芯片 [3]。這種芯片在新型氮化鎵基級聯光電二極管架構基礎上,深度融合了深度神經網絡(DNN)算法,實現了兼具高精度光譜探測和高分辨率的多光譜成像,其探測速度達納秒級,成本有望降低 99%。

      該研究填補了長期以來微型光譜儀技術在紫外波段的空白,并展現了在多個領域的應用潛力,例如緊湊型、便攜式光譜分析和快速光譜成像芯片,以及高通量實時生物分子和有機物檢測、片上集成式傳感技術等。


      圖丨微型光譜儀覆蓋光譜波段(來源:Nature Photonics)

      老樹開新花:將感知、儲存、計算功能同時塞進二極管

      在傳統半導體中,常見的 p-n 結二極管僅具有單一的功能,或用作光電探測器,或用作整流或發光。隨著 AI 技術的發展,感存算一體的 AI 計算芯片受到高度關注,但大多數方案仍然需要多種器件或異質集成的配合。

      正是看到基礎元件的單一功能已無法滿足現有市場需求的現狀,研究團隊進一步提出,能不能顛覆傳統二極管讓它具備更多的智能功能?

      要想讓芯片同時具備感知、存儲和計算功能,傳統的兩種方案是:要么增加第三甚至更多端子;要么集成二極管和周邊電路,例如在 CMOS 圖像傳感器中每個像素周邊都配上數個晶體管。盡管這些方法可能有效,但它們也同時會帶來不容忽視的問題:硬件復雜度、芯片面積和功耗也會大幅度增加。


      (來源:Nature Electronics)

      基于在氮化鎵領域的長期深耕,研究團隊提出了一種新的解決方案。他們沒有堆疊更多的結構,而是在二極管中設計了新的結構。具體而言,研究人員在硅襯底上用分子束外延技術垂直生長出 p-GaN/n-AlGaN/n-GaN 這一具有獨特結構的二極管陣列。

      他們的創新設計是,在傳統的 p-GaN/n-GaN 結之間插入了一段寬禁帶的 n 型 AlGaN,相當于通過能帶工程建立了一個“電荷儲蓄池”。這樣做的好處是,當光線照射過來,可將光生載流子中的電子儲存在“儲蓄池”中,然后在需要時再通過施加外加電壓將它提取出來。

      孫海定解釋道:“其原理與太陽能電池類似,太陽能通過照在電池板上產生電流從而實現發電。我們的能帶工程策略不僅是發電,而是能夠將電存在‘儲蓄池’中,需要時再將它隨時釋放出來。”


      (來源:Nature Electronics)

      在研究測試中,這種新型的二極管展現出三種工作模式,并可通過改變施加電壓的方式,對不同模式進行切換。

      第一種工作模式相當于自供電的光電探測器,當工作在零偏壓狀態下,器件對 265nm 紫外光的響應度達 10.45mA/W,隨著光強的增強光電流呈線性變化。當研究人員對其施加較小的正向偏壓,“儲蓄池”會慢慢釋放儲存在其中的電子,產生與生物神經突觸類似的行為。

      而當研究團隊用成對的光脈沖刺激它時,會產生一種雙脈沖易化效應,即第二次脈沖引發的興奮性突觸后電流顯著高于第一次,二者的比值最高達 122%。

      更關鍵的是,這種突觸行為存在時間依賴性。也就是說,光脈沖間隔越短,易化效應則越明顯;而如果間隔時間過長,電流則會逐漸衰減至原有水平。“這恰恰是神經網絡中處理時序信息的基礎。”孫海定說。

      第三種工作模式更為有趣。研究人員先在零偏壓下用光脈沖照射二極管,在“儲蓄池”填滿電子后將光源關掉。他們發現,這些電子沒有像預想中的馬上消失,反而被牢牢鎖在其中。此后,只需要略微施加讀取電壓脈沖,就可以將這些存儲的電子讀取出來,形成與光劑量近似成正比的電流信號。

      研究人員在實驗中對寫入光脈沖的不同次數效果進行了對比(State 0-7),他們成功在同一器件實現了 8 個線性的電流狀態。結果顯示,不僅狀態穩定、可重復,還能用反向電壓脈沖進行擦除。

      據研究團隊回憶,這項研究中最大的挑戰在于,在實驗室中“手搓”的單個器件可能很快就能工作運行,但要做 10×10 的器件陣列,需要保障每個像素穩定、性能均一,而且還能單獨控制。

      研究人員經過長時間的工藝摸索和器件制備,才逐漸實現了理想的效果:50 次讀寫循環后電流漂移小于 5%,3,000 秒長期穩定性測試中電流波動控制在 1% 以內。

      可能是 AI 硬件的一次路徑替代

      傳統相機通過 CMOS 感應光信號后,再通過電路和 CPU 處理將它們轉變為電信號,然后通過放大處理展示為圖片。在該研究中,研究團隊展示了技術作為相機的 demo——10×10 的視覺芯片。

      與傳統相機不同的是,其在輸入光信號后,在不需要外界其他元件、電路系統或 CPU 處理的前提下,能夠自動對圖片進行降噪處理。孫海定指出,“我們把圖片簡單分類,然后通過芯片本身感存算一體的內部運算,即可實現圖像分類。這項技術的重大突破在于,通過二極管陣列就實現了此前憶阻器才具備的光學寫入、電學讀取和電學擦除功能。”

      該研究為感存算一體芯片領域提供了一種比較簡潔的實現路徑。從產業層面來看,相較于其他二維材料和鈣鈦礦,氮化鎵本身已經是成熟的半導體材料體系,在 LED、功率器件、射頻器件中廣泛應用。在已有工藝基礎上,借助新型結構的設計就能讓二極管具備新功能,相當于“老樹開新花”,這種優勢也為技術未來從實驗室走向產業化奠定了基礎。


      (來源:Nature Electronics)

      相關論文以《面向神經形態圖像傳感器的單二極管集成光感知、記憶與處理功能器件》(A single diode with integrated photosensing, memory and processing for neuromorphic image sensors)為題發表在 Nature Electronics[1]。

      中國科學技術大學博士研究生羅遠旻、陳煒、余華斌博士和汪丹浩博士是共同第一作者,孫海定教授擔任唯一通訊作者。合作團隊還包括加拿大麥吉爾大學、澳大利亞國立大學、浙江大學、英國劍橋大學及武漢大學等。


      圖丨相關論文(來源:Nature Electronics)

      除了應用于氮化鎵,未來該技術還有望拓展至傳統化合物半導體,例如砷化鎵和磷化銦。據了解,研究團隊已申請相關專利。目前,他們正在與產業界溝通合作,計劃將器件做得更小型化、像素分辨率更高,并希望將芯片規模化量產。另一方面,他們還將在學術方面繼續創新。


      圖丨劉勝院士(左)指導孫海定(來源:受訪者)

      “我在本科和碩士期間學習的時候,導師劉勝院士就經常告訴我不能只會發論文,這句話我一直銘記于心。當我成立獨立課題組,我和團隊成員也強調,我們的技術既要上得了書架,也要上得了貨架,希望我們的技術早日能夠轉化為真正實用的產品。”孫海定說道。

      這種路徑讓我們看到了一種新的可能性:未來的智能設備或許可以不依賴算力,而是能夠自帶智能。

      參考資料:

      1.Luo, Y., Yu, H., Wang, D. et al. A single diode with integrated photosensing, memory and processing for neuromorphic image sensors. Nat Electron 9, 404–413 (2026). https://doi.org/10.1038/s41928-026-01588-2Memon, M.H., Yu, H., Luo, 2.Y. et al. A three-terminal light emitting and detecting diode. Nat Electron 7, 279–287 (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01142-y

      3.Yu, H., Memon, M.H., Yao, M. et al. A miniaturized cascaded-diode-array spectral imager. Nat. Photon. 19, 1322–1329 (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01754-6

      排版:劉雅坤

      注:封面/首圖由 AI 輔助生成

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