科技，是驱动时代进步的核心引擎。
近日，吉林省2025年第一季度经济发展交出亮眼答卷，科技创新领域尤为引人注目。其中，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所（长春光机所）在神经形态感存算一体器件领域取得的突破性研究成果，这项融合感光、存储与计算功能的前沿技术突破，不仅获得学术界的深度聚焦，更吸引了各界的广泛关注。
这项技术究竟有着怎样的“硬核”实力？未来又将在哪些领域大放异彩？
今天，记者走进中国科学院长春光机所的研究院，带大家一同探寻其中的奥秘。
“长春光机所此次突破的核心在于基于范德华异质结架构的光电突触晶体管，凭借其原子级平整界面与强光-物质相互作用，展现出超越传统半导体的光电调控能力。”长春光机所李绍娟研究员介绍，研究团队开创性地引入气态刺激响应调制机制，通过精准控制界面电荷捕获态密度，成功将器件光谱响应范围拓展至紫外至近红外，较现有技术提升两个数量级。这一特性，大幅提升了神经网络处理视觉信息的精准度与效率。
图为人眼视觉系统的结构
更为惊艳的是，该器件成功模拟了人眼视网膜细胞对多光谱信号的感知与识别功能，为多光谱神经形态视觉系统的硬件实现提供了高效、仿生的解决方案，为光电子学和神经形态计算机视觉领域开辟了全新的发展路径。
而实际上，这项科研成果，与我们的生活密不可分。
放眼未来，这项成果在人工智能领域的应用前景不可限量。 在科技高速发展的当下，计算机视觉技术无疑是人工智能领域的璀璨明珠，早已深度融入我们生活的方方面面。 从智能手机的人脸识别解锁，到工业生产线上的自动化检测，计算机视觉系统无处不在，发挥着举足轻重的作用。
在自动驾驶领域，它化身为车辆的“智慧之眼”，借助摄像头等设备实时捕捉道路上的车辆、行人、交通信号灯等信息，并迅速分析图像数据，精准规划行驶路径，为行车安全保驾护航。
在智能制造领域，计算机视觉则如同赋予生产流程一双智能“慧眼”，推动生产向着高效、精准、智能化方向大步迈进，已然成为引领工业未来发展的关键力量。
然而，当前主流的计算机视觉系统大多基于冯·诺依曼架构构建，在面对图像处理等并行任务时，弊端逐渐显现。
长春光机所李绍娟研究员形象地比喻道：“这就好比让电脑同时运行多个大型程序，对视觉感知系统的计算能力提出了极高要求，冯·诺依曼架构的计算机视觉系统会暴露出效率低、能耗高、速度慢等一系列问题。”长春光机所研发的神经形态视觉系统，恰似一剂“良药”，为解决这些难题带来了新希望。
图为器件对人眼视网膜细胞进行模拟
当智能机器人拥有类似人眼的灵敏感光能力，便能完成诸多人类难以企及的任务，这为极端环境下（如深空探测、微观成像等）的高精度视觉任务执行提供了革命性解决方案。
该技术突破不仅揭示了开发具有宽谱域光信号感知、高精度光电转换及信息长效保持特性的仿生光电突触器件的必要性，更为构建具备自适应学习能力的光电神经形态系统奠定了关键基础。此类器件的突破性进展将直接推动机器视觉在动态场景解析、弱光环境识别等领域的性能跃迁，为新一代仿生视觉系统的工程实现提供了重要的理论支撑和技术路径。
中国吉林网了解到，目前，长春光机所该项目研发团队正处于从实验室迈向产业化的关键阶段。但科研成果的产业化之路并非一帆风顺，诸多挑战亟待攻克。
在实验室环境中，研究人员面临着一系列技术难题。而在大规模生产环节，确保生产工艺的稳定性和可重复性，实现标准化、规模化生产，降低成本、提高效率，都是必须跨越的“关卡”。
不过，正如李绍娟研究员所言：“一旦这些问题得到妥善解决，基于二维材料的神经形态片上系统必将实现产业化，走进千家万户，在人工智能、智能机器人、自动驾驶等领域释放巨大价值。”
我们相信，在科研人员的不懈努力下，这一天终将到来，为我们的生活带来更多惊喜与改变。
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记者 陈志文
图片来源：长春光机所
