隨著現(xiàn)代科技的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)在社會(huì)各領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，正推動(dòng)人類社會(huì)新一輪信息化技術(shù)革命。人工視覺(jué)系統(tǒng)是人工智能的“眼睛”，在社會(huì)中扮演著重要角色，例如無(wú)人駕駛、機(jī)器人等。然而目前人工視覺(jué)系統(tǒng)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(jī)器人安裝一個(gè)精準(zhǔn)、高效、智能的人工視覺(jué)系統(tǒng)，獲得與孫悟空相媲美的“火眼金睛”，便可以在各種復(fù)雜環(huán)境中快速識(shí)別周圍物體，實(shí)時(shí)做出反應(yīng)，那么智能機(jī)器人、無(wú)人駕駛等高科技就會(huì)真正走進(jìn)我們生活。

近期，中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所諸葛飛團(tuán)隊(duì)在人工視覺(jué)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，在國(guó)際上率先研發(fā)出一種完全用光驅(qū)動(dòng)工作的憶阻器，可用于構(gòu)建新一代人工視覺(jué)系統(tǒng)。該器件基于氧化物半導(dǎo)體和鉑族金屬制備而成，其獨(dú)特的全光控性能得益于鉑族金屬大的功函數(shù)和優(yōu)異的化學(xué)穩(wěn)定性。鉑族金屬包括鉑金、鈀金、銠、銥、釕和鋨，它們被廣泛應(yīng)用于首飾、汽車催化劑、石油和精細(xì)化工產(chǎn)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(yōu)勢(shì)是可以將傳統(tǒng)人工視覺(jué)系統(tǒng)中的光傳感器、存儲(chǔ)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(jué)系統(tǒng)?？梢酝ㄋ椎睦斫鉃?，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。

01 

中國(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)與工程研究所的這項(xiàng)研究成果雖然還處于研究的初級(jí)階段，但足以振奮人心。因?yàn)樵摮晒麨閷?shí)現(xiàn)人工視覺(jué)系統(tǒng)的感/存/算一體化帶來(lái)了希望，這是科學(xué)家們孜孜追求的研究目標(biāo)。

要知道，人工視覺(jué)系統(tǒng)經(jīng)歷了數(shù)十年的發(fā)展，視覺(jué)數(shù)據(jù)的采集、處理和存儲(chǔ)依然是分離的，需要利用傳感器、處理器以及存儲(chǔ)器三個(gè)部分來(lái)完成。人工視覺(jué)系統(tǒng)大部分的時(shí)間和能耗會(huì)浪費(fèi)在視覺(jué)數(shù)據(jù)在這三者之間的傳輸上，嚴(yán)重限制了它的工作效率。此外，傳統(tǒng)人工視覺(jué)系統(tǒng)不具備自主學(xué)習(xí)能力，無(wú)法快速適應(yīng)各類復(fù)雜場(chǎng)景。

人工視覺(jué)系統(tǒng)無(wú)法高效完成信息處理任務(wù)，也就意味著無(wú)法根據(jù)外界環(huán)境快速地將指令發(fā)放給控制系統(tǒng)。因此，我們看到的機(jī)器人行動(dòng)笨拙，無(wú)人駕駛汽車反應(yīng)不夠迅速，難以在實(shí)況馬路上安全行駛。

一個(gè)理想的解決方案是將傳感器、處理器以及存儲(chǔ)器集成于一體，打造感/存/算一體化的新型人工視覺(jué)系統(tǒng)。這樣不僅可以從根本上避免數(shù)據(jù)在視覺(jué)系統(tǒng)內(nèi)反復(fù)傳輸，而且可以像人腦一樣擁有自主學(xué)習(xí)能力，極大地提高系統(tǒng)工作效率。

02

那么問(wèn)題來(lái)了，如何才能實(shí)現(xiàn)人工視覺(jué)系統(tǒng)的感/存/算一體化呢？科學(xué)研究的靈感往往來(lái)源于大自然本身。人類作為自然界的高等動(dòng)物，得益于我們聰明的大腦。人腦是由數(shù)量龐大的突觸和神經(jīng)元組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，其計(jì)算效率遠(yuǎn)高于現(xiàn)有計(jì)算機(jī)。因此，構(gòu)建可以模擬人腦結(jié)構(gòu)和計(jì)算模式的類腦芯片是實(shí)現(xiàn)人工視覺(jué)系統(tǒng)感/存/算一體化的關(guān)鍵。

一種名為憶阻器的新型電子元器件，因具有簡(jiǎn)單的兩端結(jié)構(gòu)、超快的運(yùn)行速度和超低的能耗，在模擬大腦功能方面極具優(yōu)勢(shì)，成為構(gòu)建類腦芯片的重要候選者。簡(jiǎn)單來(lái)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(hào)驅(qū)動(dòng)下工作的，對(duì)光信號(hào)并不敏感，這就導(dǎo)致常規(guī)的憶阻器無(wú)法直接用于視覺(jué)信息處理。西班牙科學(xué)家Mariana Ungureanu 于2012年將光信號(hào)引入到憶阻器工作機(jī)制中，獲得了首個(gè)光電憶阻器。此后，許多科學(xué)家利用光電憶阻器來(lái)構(gòu)建人工視覺(jué)系統(tǒng)，模擬人類視覺(jué)功能。

然而，近十年來(lái)，光電憶阻器一直采用光信號(hào)和電信號(hào)混合方式驅(qū)動(dòng)。這種操作模式復(fù)雜，不利于視覺(jué)信息的高效處理。相比之下，全光信號(hào)驅(qū)動(dòng)可以直接利用外界的光實(shí)時(shí)處理視覺(jué)信息，是一種非常理想的工作模式，但一直以來(lái)都難以實(shí)現(xiàn)。因此，實(shí)現(xiàn)憶阻器全光信號(hào)驅(qū)動(dòng)，是科學(xué)家公認(rèn)的重大挑戰(zhàn)。

令人激動(dòng)的是，在中科院材料所科研人員多年來(lái)的努力下，這一挑戰(zhàn)終于得到了解決。全光控憶阻器的問(wèn)世打破了憶阻器通往感/存/算一體化人工視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用的壁壘，相信在不久的將來(lái)就可以走進(jìn)我們的生活。

03

實(shí)現(xiàn)人工視覺(jué)系統(tǒng)的感/存/算一體化后，會(huì)對(duì)我們的生活帶來(lái)什么樣的影響呢？一個(gè)最直觀的應(yīng)用領(lǐng)域就是無(wú)人駕駛。近年來(lái)，無(wú)人駕駛一直是研究的熱點(diǎn)，雖然在少數(shù)地方有簡(jiǎn)單的測(cè)試，但這項(xiàng)高科技一直沒(méi)能大規(guī)模應(yīng)用。一個(gè)重要的原因是汽車上的視覺(jué)系統(tǒng)感/存/算分離，導(dǎo)致信息的處理效率太低，而且只能根據(jù)特定路況被動(dòng)學(xué)習(xí)訓(xùn)練?，F(xiàn)在好了，憶阻器全光控技術(shù)的突破不僅可以大幅度提高視覺(jué)系統(tǒng)的計(jì)算效率，而且可以讓其擁有自主學(xué)習(xí)能力，快速地適應(yīng)各種路況，變的像人腦一樣隨機(jī)應(yīng)變。

相信無(wú)人駕駛的大規(guī)模應(yīng)用不再遙遠(yuǎn)。安裝了感/存/算一體的人工視覺(jué)系統(tǒng)后，汽車就有了“火眼金睛”。暢想一下，我們只需要一個(gè)指令，人工視覺(jué)系統(tǒng)會(huì)根據(jù)路況信息自動(dòng)完成駕駛?cè)蝿?wù)。汽車還會(huì)自己尋找合適的停車點(diǎn)，很大程度上節(jié)省了我們出行的時(shí)間。人們?cè)僖膊挥脼榇虿恢嚒⒄也坏酵＼囄欢鵁?。依靠人工視覺(jué)系統(tǒng)強(qiáng)大的自主學(xué)習(xí)能力，交通事故的發(fā)生率也會(huì)大幅度下降，當(dāng)然這還只是無(wú)人駕駛初級(jí)階段。

當(dāng)無(wú)人駕駛進(jìn)化到高級(jí)階段后，馬路上已經(jīng)難以看到人們自己駕駛汽車了，手動(dòng)駕駛可能被認(rèn)為是一件瘋狂的事情。無(wú)人駕駛汽車已經(jīng)可以適應(yīng)各種路況信息，飛速地在馬路上穿行，安全性能遠(yuǎn)高于手動(dòng)駕駛。也許到那時(shí)候不用自己買車了，只需驗(yàn)證身份，就有無(wú)人駕駛汽車送我們到任意的地方。

此外，每一輛無(wú)人駕駛汽車收集到的路況信息可以實(shí)時(shí)反饋給超級(jí)計(jì)算機(jī)控制中心?？刂浦行耐ㄟ^(guò)大數(shù)據(jù)分析，幫助每輛車優(yōu)化行駛路線，再也不會(huì)出現(xiàn)堵車的狀況，馬路上可能連紅綠燈都不用了。

另一個(gè)重要的應(yīng)用會(huì)是在機(jī)器人領(lǐng)域。目前，機(jī)器人偶爾會(huì)出現(xiàn)在我們的生活中，但它們往往反應(yīng)遲緩，行動(dòng)不便，和我們?cè)陔娪袄锟吹降臋C(jī)器人相差甚遠(yuǎn)。煉就“火眼金睛”的新型人工視覺(jué)系統(tǒng)有望改變這一切。它可以快速收集周圍信息，同時(shí)作出判斷，并實(shí)時(shí)反饋給控制系統(tǒng)，讓機(jī)器人迅速作出反應(yīng)。不僅如此，機(jī)器人還可以根據(jù)看到的信息，不斷地進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，會(huì)變的越來(lái)越智能，甚至形成自己的思維。

其實(shí)，全光控憶阻器除了用于處理視覺(jué)信息外，還可以通過(guò)配合各種智能傳感器來(lái)處理聲音、氣味、溫度、壓力等信號(hào)，進(jìn)而可構(gòu)建新型的人工聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)、嗅覺(jué)系統(tǒng)、觸覺(jué)系統(tǒng)。當(dāng)機(jī)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(lái)機(jī)器人會(huì)像汽車一樣出現(xiàn)在每個(gè)家庭。

甚至，我們?nèi)祟愐部梢詾樽约捍蛟煲桓薄盎鹧劢鹁Α?，并通過(guò)腦機(jī)接口與大腦互連。這樣不僅可以幫助盲人重見(jiàn)光明，而且可以讓我們擁有一個(gè)超級(jí)大腦。我們只需要將要學(xué)習(xí)的東西在眼前掃描一下，就可以完成整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程，短時(shí)間內(nèi)即可獲得大量新知識(shí)。

04

科學(xué)研究永無(wú)止境，人類不斷創(chuàng)造各種奇跡。最后我想說(shuō)的是，科學(xué)技術(shù)是把雙刃劍，科學(xué)研究要懷有敬畏之心，我們?cè)谧非罂萍及l(fā)展的同時(shí)，也需要理性發(fā)展人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)我們與自然的和諧共處。

國(guó)內(nèi)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(guó)科學(xué)院寧波材料技術(shù)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(xué)

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(xué)

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(xué)

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(guó)科學(xué)院北京納米能源與納米系統(tǒng)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(xué)

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(xué)

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(guó)-密歇根大學(xué)

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(guó)-倫敦國(guó)王學(xué)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(guó)-赫爾大學(xué)

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(guó)-維爾茨堡大學(xué)

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(xué)

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(guó)-仁川大學(xué)

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(guó)-高麗大學(xué)

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(guó)王科技大學(xué)

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

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