現有技術缺點

1.CMOS弱光性能差：僅能感知1.0勒克斯照明，難檢測夜間/深空微弱光信號。

2.傳統計算能耗高：“感知-處理分離"架構（如GPU）能耗比生物系統高9個數量級。

3.神經形態器件適應性差：弱光靈敏度低，無法模擬貓頭鷹暗適應機制。

文章亮點

1.光電解耦雙模設計：模擬貓頭鷹暗適應，三端晶體管結構（絕緣聚合物包覆層+光吸收層）增強光敏性，并行光子感知與電學可塑性仿真。

2.超高弱光探測：主動適應指數331，感知0.146 nW·cm?2弱光（較CMOS提升3個數量級）。

3.穩定突觸可塑性：循環LTP/LTD，支持0.146~11.7 nW·cm?2光強跨3種神經網絡部署權重。

4.類腦系統集成：無人機空對地識別系統，0.146~11.7 nW·cm?2下識別準確率＞95%。

應用場景

1.夜間監控：城市安防、邊境無輔助照明目標識別。

2.無人機搜救/探測：夜間搜救、深空（月球/火星）物質識別。

3.精密制導：、衛星暗光環境目標跟蹤。

總結

在光子匱乏環境中被動目標探測對于擴展機器視覺在精密制導、智能監控和預警等眾多應用中的能力至關重要。 在此，受貓頭鷹視覺的啟發，作者報道了一種具有光電解耦機制的雙模突觸晶體管，能夠實現并行的光子感知與電學可塑性仿真。由此，該器件表現出約331的高主動適應指數，并具有感知低至0.146 nW cm?2的微弱光強的能力。作者還實現了具循環穩定性的突觸權重調制，呈現出長期的增強與抑制行為，并通過自適應對比度增強驗證了在0.146–11.70 nW cm?2光強范圍內跨三種基礎人工神經層次部署權重的可行性。該受貓頭鷹視覺啟發的器件為面向能效化與低光圖像處理的類腦視覺傳感器奠定了硬件基礎。

來源;傳感器專家網