有机光电突触材料、器件及应用

郭延博， 刘 钢

（上海交通大学电子信息与电气工程学院，微纳电子学系，类脑与智能仿生器件实验室，上海 200240）

受限于存储模块和处理模块的物理分离造成的数据传输瓶颈问题，传统冯·诺依曼（von Neumann）架构计算系统在面临大数据时代信息总量爆炸而带来的巨大挑战时难以满足日益增长的存储与计算需求[1]。而作为人脑中信息处理和记忆的基本单元，神经元和突触能够高度并行且高效能地实现图像、视频、声音和文本等非结构化任务[2]。开发类脑神经形态器件或系统是实现真正意义上的人工智能（AI）技术的热点策略[3,4]。此外，由于光信号具有速度快、带宽高、功耗低和计算要求低等优势，还可以通过神经形态器件模拟视觉重要神经行为。因此，利用新材料、新架构开发基于光电信息器件的神经形态视觉系统对实现神经形态类脑计算意义重大。

与无机材料相比，有机材料成本低、合成方法简单、成膜性好且与柔性基板兼容[5,6]。通过分子设计与裁剪，结合其固有的轻质、柔性特点以及可调节的光电性能，有机电子材料在可穿戴器件与设备领域引起了人们的广泛兴趣。鉴于此，本文聚焦有机材料在光电突触器件领域的应用和发展：在阐述有机光电材料的基本类别和功能的基础上，讨论有机光电探测器发展现状，重点介绍光电神经形态器件的应用态势，并展望今后光电神经形态器件的发展前景。

1 应用于光电器件中的有机材料

先进的光电器件包括各种光电探测器、光信息处理/存储和太阳能电池等器件，可实现光辐射能量与信号之间的转换或光电信息的获取、传输、检测和存储等功能。近年来，有机、无机及复合光电材料与器件的研究和应用取得了巨大进展，引起了国内外光电学术界的高度重视。具有长期生物相容性、良好的机械柔韧性和分子多样性等特征的有机半导体材料是构建仿生神经形态器件的理想载体。通过分子设计和合成方法进一步调节有机半导体材料的光电性能[7,8]，为光电突触的应用描绘了令人期待的前景。本章主要介绍基于有机小分子、聚合物和有机-无机杂化材料的不同类型的光电器件的性能和应用。

1.1 有机小分子

有机小分子材料分子和电子结构清晰，在合成及纯化方法的灵活度方面具有明显的优势。可溶性有机小分子结合了易于合成和低成本处理的优点，为柔性电子系统的商业化大面积制备提供了可能性，逐渐吸引了更多的研究关注。图1 中列举了常用于光电器件的代表性有机小分子材料的分子结构，这些有机小分子材料在器件中可扮演电荷传输层、电荷俘获介质层和掺杂剂等诸多功能角色。这些有机小分子不仅为半导体化学结构和光电性能的有效调控提供了材料平台，而且可以通过滴铸、旋涂、喷墨打印等简单加工技术实现器件的制备[9]。

图1 用于光电器件的代表性有机小分子的化学结构式Fig. 1 Chemical structures of the typical small organic molecules used in optoelectronic devices

一般来说，光电探测器通常采用垂直光电二极管和横向光电晶体管结构。光电二极管有效而简单的器件结构使其具有较低驱动电压和较短响应时间。但通常情况下光电二极管需搭配外部放大器，而光电晶体管本身具有放大电流作用，即具备足够的电流增益。Yang 等[10]报道了具有Au/C8-BTBT/Au 结构的UV 光调制肖特基势垒平面二极管（图2（a））。其中，共轭小分子C8-BTBT 具有高空穴载流子迁移率、易于加工、出色的溶解性等特性[11]。如图2（b）所示，该器件的I-U曲线显示出了类似于二极管的整流特性，而光照情况下半导体/电介质界面处的光致俘获电荷会不断调节肖特基势垒和器件输运行为。当施加9 μW/cm2的光照时，该器件在−2 V 的工作电压下表现出明暗电流比（Ilight/Idark）约为100 的光开关行为。移除光照后，器件电流表现出逐渐衰减的过程，表明了这种肖特基势垒二极管具有良好的光电可调性。C8-BTBT 在紫外波段呈现强烈的吸收峰，进一步证实了其UV 光敏特性（图2（c））[11]。

此外，利用入射光信号调制有机光电晶体管半导体沟道中的有效载流子也可以实现光电探测功能。光电晶体管具有良好的互补金属氧化物半导体（CMOS）技术兼容性，在结构上具有物理上相分离的栅极控制端，通过控制信号与输出信号的解耦，可以更加便捷地实现器件光电特性的有效调控。图2（d）展示了以C8-BTBT: PC61BM 有机杂化层作为半导体沟道的光电晶体管的光电流与栅压和入射光功率的关系曲线[12]。其中，电荷俘获效应对载流子传输的调控作用导致器件光电流随着入射光功率和栅压（Ug）的增加而增加。对于以DPPT-TT/TFP: PS（DPPT-TT：二酮吡咯并吡咯-噻吩并[3, 2-b]噻吩共聚物）为光敏沟道的晶体管来说，在400 nm 近紫外区表现出高光响应性（图2（e））：当Ug= −30 V 时，光响应度（R）达到1.0×104A/W 的最大值[13]；而不论是R还是探测率（D*），其数值都随光功率呈线性变化（图2（f））。在光波长585 nm、光功率0.5 μW/cm2的单色光照射下，R高达约6.7×106A/W，D*约为3.6×1013Jones。此外，由于垂直电场对激子分离效率的影响，R随着Ug的增加而增加。这些结果均表明可以通过调节入射光的波长、光功率和栅压来有效控制光电晶体管的光敏响应特性。

图2 C8-BTBT 光电二极管的示意图（a）[10]；黑暗和光照（9 μW/cm2）条件下光电二极管上测得的I-U 曲线（b）[10]；紫外可见吸收光谱（c）[11]；C8-BTBT: PC61BM 光电晶体管输出电流随栅压（Ug）和光功率密度的变化图（d）[12]；不同光波长照射下，DPPTTT/TFP: PS 光电晶体管光响应度与栅压的关系图（e）[13]；光响应度（R）和探测率（D*）与光功率密度（Pin）的相关函数（f）[12]Fig. 2 Schematic diagram of a photodiode based on C8-BTBT （a）[10]；I-U curve measured on the photodiode under dark and light（9 μW/cm2） conditions （b）[10]; UV-visible absorption spectrum （c）[11]; Evalution of the photocurrent of the C8-BTBT: PC61BM based phototransistor vs. gate voltage （Ug） and optical power density （d）[12]; The relationship between the photoresponsivity and gate voltage of the DPPT-TT/TFP: PS phototransistor under different wavelengths of the incident light （e）[13]; Variation of the photoresponsivity （R） and detectivity （D*） with the optical power intensity （f）[12]

1.2 有机聚合物

与小分子材料相比，有机聚合物具有更加出色的成膜能力和可实现高密度3D 多层堆叠结构的优势[14]。其中，在聚合物发光二极管、聚合物场效应晶体管（EFT）和聚合物存储器等有机光电信息器件中使用最广泛的是含有单双键交替结构的共轭聚合物材料。通过促进共轭聚合物的本体异质结（BHJ）共混膜中纯聚合物域的形成，改善聚合物主链的共面性和聚合物结晶度，可以显著增强载流子传输并抑制载流子复合，从而有效提高器件性能[15]。其中，聚合物给体（D）的烷基侧链支配着BHJ 共混物原纤维微结构的形成和相分离，是决定共轭聚合物性能和光响应器件性能的关键因素[16]。Pang 等[17]利用3 种不同的受体（A）材料研究了基于一组无规三元共聚物PTAZ-TPD10-Cn（如图3（a））的聚合物给体侧链长度对光电器件性能的影响。研究表明，共混膜中D-A 间的可混溶性取决于聚合物D 的侧链长度。Wang 等[18]以异靛蓝单元和强缺电子分子奈二甲酰亚胺（NDI）/苝二酰亚胺（PDI）的A-A 型共轭聚合物（如图3（b））为基础，探索了结构单元和烷基链对聚合物结构的影响。所制备的全聚合物宽带有机光电探测器响应度为0.12 A/W、探测率可达1.2×1012Jones。NDI和PDI 中的强吸电子基团可以有效降低聚合物的最低未占分子轨道（LUMO）能级，因而此类共聚物可代替富勒烯作为受体材料应用于有机太阳能电池和光电探测器中。此外，还可以利用光致变色分子在光照射下可在两种状态之间可逆转换的特性修饰半导体/电介质或半导体/电极界面以制备光控晶体管[19]。Tian 等[20]以二酮吡咯并吡咯（DPP）基共轭D-A 四噻吩聚合物（PDAZO）为研究对象，通过将光致变色单元（偶氮苯）掺入到柔性侧烷基链中，建立了一种设计光敏共轭聚合物和单组分光学可调晶体管的新策略（如图3（c））。研究发现，该聚合物的偶极矩和构型随偶氮苯基团的反式/顺式光异构化而变化，从而影响相应的链内和链间的电荷传输。

图3 PTAZ-TPD10-Cn 聚合物的化学结构（a）[17]；PIIG-PDI（EH）、PIIG-PDI（OD）和PIIG-NDI（OD）的化学结构（b）[18]；PDAZO的设计原理图（c）[19]Fig. 3 Chemical structures of the PTAZ-TPD10-Cn polymers （a）[17]; Chemical structures of PIIG-PDI（EH）、PIIG-PDI（OD） and PIIGNDI（OD） （b）[18]; Illustration of the design rationale of PDAZO （c）[20]

光电忆阻器作为一种新兴的光学开关和存储器件，具有运行速度快、非易失性、低功耗和可实现高密度集成的优点[21]，有望于多态存储[22]、加密存储[23]和灵活的成像电路等领域得到应用。除了基于单一聚合物材料的光电忆阻器件以外，由聚合物-纳米颗粒构成的有机-无机复合材料也已应用于光电忆阻器件中。Zhou等[24]将作为电荷俘获中心的偶氮苯官能化金纳米粒子（Azo-Au NPs）嵌入绝缘聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）材料，作为活性层设计了Au/PMMA:Azo-Au NPs/ITO（ITO：氧化铟锡）两端光电忆阻器（图4（a））。图4（b）显示该忆阻器具有双向阻变特性，正、负偏压扫描都能使器件从高阻态（HRS）进入低阻态（LRS）。由于Au NPs 在光照作用下会发生聚集，导致电场分布更加集中，从而有利于电子转移，因此UV 光照后忆阻器的置位电压（USET）的分布相对更加集中均一（图4（c））。Jaafar 等[25]基于由一维（1D）氧化锌纳米棒和偶氮苯聚合物组成的有机-无机复合光敏阻变材料设计了ITO/ZnO/PDRIA/Al（PDRIA：聚（分散红1 丙烯酸酯）光电忆阻器（图4（d））。光照诱导的偶氮苯基团异构化会导致聚合物成分发生膨胀或收缩，从而使ZnO 纳米棒与Al 电极之间载流子的输运距离和器件阻态发生变化（图4（e））。器件在光照控制下具有良好可逆性与重复性的电阻开关特性（图4（f）），为神经形态功能的模拟奠定了材料基础。此外，量子点（QD）同样可以作为电荷俘获中心，在阻变器件中表现出优异的存储性能。如图4（g，h）所示，紫外光照能够明显调控由聚乙烯吡咯烷酮（PVP）和N 掺杂的碳量子点（NCQD）构成的柔性有机器件的电学特性[26]：随着光照时间增长，器件高阻态阻值逐渐降低、低阻态阻值相对保持稳定。更重要的是，该柔性器件经过大角度且弯曲次数达104次的反复弯曲测试后仍具备出色的存储性能，为未来植入式/可穿戴电子设备的设计提供了一种新的材料选择。迄今为止，国内学者对共轭聚合物、聚合物-小分子混合物、聚合物-无机复合材料等材料体系的研究已经取得巨大进展，这为有机光电器件的设计工作提供了一条非常重要的研究途径。尽管如此，有机聚合物基光电器件在大批量实用化应用上仍存在很多问题，如器件寿命、稳定性以及不清晰的工作机制等，如何制备出寿命长、稳定性好和光电转换效率高的有机聚合物光电器件是目前该领域的研究重点。因此，应继续探索有机聚合物材料化学改性、能级调节、能量传递等方式与光电器件的光电转换效率的联系和影响。

图4 Au/PMMA:Azo-Au NPs/ITO 忆阻器的结构示意图（a），典型I-U 曲线（b）以及黑暗条件和UV 照射30 min 后30 个器件的USET 分布（c）[24]；ITO/ZnO/PDR1A/Al 光电忆阻器的结构示意图（d），圆偏振光和线偏振光照射20 min 前后的I-U 曲线（e）以及高低阻态阻值在圆偏振和线偏振光照射下的可逆转变（f）[25]；Al/PVP-NCQD/ITO 存储器的结构示意图（g）以及不同UV 光照时间下高低阻态阻值的演化（h）[26]Fig. 4 Gragh of the Au/PMMA: Azo-Au NPs/ITO memristor structure （a）, typical I-U curves （b） and USET distribution tested under dark and UV irradiation conditions after 30 min （c）[24]; Schematic illustration of the ITO/ZnO/PDR1A/Al optical memristor device （d）, I-U curves tested before irradiation and after irradiation for 20 min with circularly polarized light and linearly polarized light （e） and reversible conversion of HRS and LRS under the repeated irradiation of circularly and linearly polarized light （f）[25]; Schematic diagram of the Al/PVP-NCQD/ITO memory device （g） and its HRS/LRS resistances evolution under different UV light time （h）[26]

1.3 有机-无机杂化材料

通常有机材料电学稳定性较差而无机材料机械柔性较差，兼顾器件电学性能和力学性能成了发展高性能柔性电子器件的难题。值得庆幸的是，有机-无机杂化材料可兼具有机材料的机械柔性、应变适应能力以及无机材料的电学稳定性和可靠性，为新型电子信息材料设计和器件构建提供了一种新的研究策略。本节重点介绍有机-无机杂化钙钛矿（OIHPs）和有机-金属框架（MOFs）这两种杂化材料在光电器件领域的优势和应用。

1.3.1 OIHPs 最近，具有MAPbX3（MA = CH3NH3+; X = I−, Br−, Cl−）典型分子式的OIHPs（如图5（a））因其出色的光吸收、较长的载流子扩散长度、双极电荷传输、异常的物理缺陷和可调带隙等独特优势而引起广泛的研究兴趣[27,28]。OIHPs 作为光吸收材料或半导体材料已应用于光电探测器[29]、太阳能电池[30]和发光二极管[31]等领域。

香港理工大学柴扬教授团队[32]报道了非易失性混合钙钛矿光电存储器件，如图5（b）中所示。他们通过一步溶液法将OIHPs 薄膜沉积在掺杂氟的SnO2导电玻璃（FTO）衬底上，然后采用电子束蒸发将Au 电极沉积在OIHPs 层顶部制备三明治结构器件。在光照作用下，钙钛矿内部产生的光生空穴被俘获，导致其费米能级向价带移动并降低肖特基势垒的高度。同时，Au 电极中的空穴也注入钙钛矿的空穴陷阱态中，进一步降低了肖特基势垒（（图5（g））。光照辅助可将器件的USET降低至0.1 V（图5（c）），有助于降低忆阻器的能耗。此外，电信号和光信号的协调输入使得钙钛矿阻变存储器不仅可以执行数据存储任务，还可以用于实现光学传感和逻辑操作。

有机-无机卤化物钙钛矿也常以量子点形式应用于光电器件中。Thomas 团队[33]利用从石墨烯晶格直接生长有机-无机卤化物钙钛矿量子点（PQDs）的策略发展有机-无机杂化材料（图5（d）），所制备的石墨烯-PQDs（G-PQDs）超结构层结合了PQDs 的高电荷产生效率和石墨烯的高电荷传输优势。同时，两种材料之间的功函数失配也会导致在两者界面处形成一个内在场以对准费米能级。在光照下，PQDs 吸收光子能量并产生电子-空穴对，这些电子-空穴对可通过内置电场在石墨烯/ PQDs 界面处有效解离。光生空穴从PQDs 传输到石墨烯，光生电子则保留在PQDs 上（图5（h））。基于这种G-PQD 材料制备的超薄光电晶体管显示了非凡的光检测能力，在430 nm 波长光照下光响应度、探测率和外量子效率（EQE）分别高达1.4×108A/W、4.72×1015Jones 和4.08×1010%（图5（e））。器件在光脉冲信号激励下的响应（光电流上升80 %）时间约为0.45 s（图5（f）），与文献报道的数值相当[34]。此外，该团队还利用异质成核方法在多壁碳纳米管（MWCNT）上直接生长PQDs，从而进一步增加了光电器件的光敏响应特性[35]。该杂化PQDs-MWCNT 器件在低光强度下可显著提高光响应和光子存储能力。

图5 有机-无机杂化钙钛矿材料CH3NH3PbI3 的晶体结构（a）；Au/CH3NH3PbI3-xClx /FTO 忆阻器的结构示意图（b）及其低压光辅助开关行为（c）[32]；G-PQD 复合材料的上层结构示意图（d）、光电晶体管的光谱响应度（e）以及归一化光电流响应（f）[33]；Au/CH3NH3PbI3-xClx /FTO 忆阻器的微观开关机制（g）[32]；光激发和光栅作用下G-PQD 上部结构的能级图（h）[33]Fig. 5 Molecular formula of organic-inorganic hybrid perovskite CH3NH3PbI3 （a）; Schematic device structure of Au/CH3NH3PbI3-xClx /FTO memristor （b） and its photoassisted low-voltage switching behavior （c）[32]; Schematic illustration of the G-PQD superstructure （d）, its spectral responsivity of the phototransistor device （e）, normalized photocurrent response （f）[33]; Microscopic switching mechanism of Au/CH3NH3PbI3-xClx /FTO memristor （g）[32]; Energy band diagram of the G-PQD superstructure under photoexcitation and photogating operations （h）[33]

1.3.2 MOFs MOFs 是一类由金属离子与有机配体通过配位键构建的具有3D 周期性结构的杂化多孔材料。凭借其超薄的分层结构，2D 的MOFs 具有独特的光学特性、永久的孔隙率、有效的能量转移和高机械强度等特点，易于集成到光电组件中，已经成为开发响应性光电材料和器件的优选材料[36]。

Bera 等[37]首次结合了MOFs 的优越光电性能和石墨烯的超高载流子迁移率，在可拉伸柔性衬底上设计了一种高宽带且可穿戴的光电探测器（图6（a））。由于金属间化合物、金属到配体以及配体到金属的电荷转移之间的辐射跃迁的叠加使该材料在可见光下具有强吸收[38]，因此在器件中可以观察到从紫外到可见光区域的吸收光谱几乎一致的强烈光电响应特性（图6（b））。另一方面，MOFs 和波纹结构石墨烯的孔隙率可以帮助光收集层俘获光子，使器件在低至16 pW 的光功率照明下依然呈现显著的光电流（图6（c））。在MOFs 框架中引入不同的材料也会改变其电子性能并促进其在可见光区域的吸收[39,40]。单层Fe3（THT）2（NH4）3（THT:2, 3, 6, 7, 10, 11-三亚苯基六硫醇）MOF 膜具有沿两个方向延伸的平面六边形几何形状和2D 的网络结构（图6（d））。通过使用高质量的In 金属电极将该MOF 薄片黏结到绝缘玻璃基板上所制成的两端结构光电探测器件（图6（e） ）在紫外至近红外波段（400～1 575 nm）的光照下均有器件电导的变化[41]。图6（f）评估了不同温度下Fe3（THT）2（NH4）3光电探测器在785 nm 亮/暗照明下的循环光电开关性能，曲线中可重现的开关行为表明了器件能够在脉冲辐射下稳定工作。

图6 基于Graphene-MOFs 复合材料的光电探测器示意图（a），与激发波长相关的光响应和吸收光谱（b）以及不同光强的325 nm 光照下器件的光电流和电压的关系曲线（c）[37]；Fe3（THT）2（NH4）3 2D MOF 薄膜的单层示意图（d），两端光电探测器装置示意图（e）以及785nm 光照下器件的温度相关的响应曲线（f）[41]Fig. 6 Schematic diagram of the Graphene-MOF based photodetector （a）, excitation wavelength dependent photoresponsivity and absorption spectra （b） and photocurrent-voltage characteristics under 325 nm illumination with different optical power （c）[37]; Schematic illustration of a monolayer of Fe3（THT）2（NH4）3 2D MOF film （d）, its two-terminal photodetector （e） and temperature-dependent photoresponse as a function of time under pulsed illumination of 785 nm laser （f）[41]

2 有机光电器件在生物视觉系统的应用

为了构建具有人工智能和高效人机交互界面的机器，许多研究人员将注意力集中在突触电子学上[42]。基于人工突触的神经形态电子学作为一个新兴的主题，融合了低功耗、高存储效率和容错能力，可以有效地模仿生物神经网络解决诸如学习、多对象检测分类和识别之类的复杂任务，从而构建高效信息感知-信号传递-信息处理的仿生感知系统。其中，光学人工突触器件或系统可以在超越可见光波段的区域模拟人类视觉系统的基本功能，在人工视觉系统、视觉识别、机器视觉等智能仿生神经形态领域具有相当大的应用潜力。

2.1 光电突触塑性行为

光电神经突触器件从电学突触器件发展而来，多输入光信号的光电突触器件不需要添加额外电极，极大地丰富了突触可塑性的调节自由度，也融合了光信号高带宽、低串扰、无延迟和低计算要求的优势，推动了高性能和低功耗神经形态计算的发展。目前，基于有机材料的光电神经突触器件主要包括两端式光电忆阻器和三端式光电晶体管。这些具有类似于突触权重更新的可调节电导率的器件或系统，能够模拟包括短程/长程可塑性和尖峰时序依赖可塑性（STDP）等在内的基本和重要的突触学习法则[43]。此外，基于突触可塑性的光电突触器件可实现图像识别和存储，从而直接模拟人类视觉神经行为，这对机器视觉、无人驾驶等领域具有深远意义。

图7（a）为人类视觉系统中最常见的光敏突触示意图。视觉系统中的感光器接收外部物体的反射光后，光敏突触的活动相应地发生变化从而实现突触可塑性[44]。如突触晶体管在受到光脉冲刺激后沟道电导率发生变化可模拟兴奋性后突触电流（EPSC）行为（图7（b））[11]；而光脉冲结束后，器件逐渐下降的沟道电流表现出典型的EPSC 衰减行为。此外，双脉冲易化（PPF）也是一种典型的短程塑性增强（STP）形式，在解码视觉或听觉信号的时间信息方面起着重要作用[45]。图7（c）模拟了与生物突触中非常相似的典型PPF 行为。随着脉冲间隔时间Δt的增加，PPF 指数（即（A2-A1）/A1×100%，A1，A2分别为第1 和第2 个光脉冲触发的幅值）逐渐减小（图7（d））。在心理学中，记忆行为根据保留时间可分为短程记忆（STM）和长程记忆（LTM）两种形式[46]。其中，长程塑性增强（LTP）会导致突触连接强度发生永久性改变，是巩固记忆和形成长效记忆的关键因素。而学习效率和记忆水平通常取决于学习强度和记忆频率，这等同于调节输入光脉冲信号的光照强度（图7（e））、持续时间（图7（f））和频率（图7（g））来实现STP 到LTP 的转变[47]。

尖峰时序依赖可塑性（STDP）是一种重要的突触学习法则，其中突触权重取决于突触前和突触后神经元尖峰电位的相对时序，在生物认知活动中起关键作用[48,49]。在经典STDP 中，前突触刺激若先于后突触刺激几十毫秒发生会导致 LTP 特性，反之则会导致 LTD 特性。不同STDP 形式代表着不同尖峰电位时序的依赖特性。当脉冲间隔时间的绝对值|Δt|增加时，突触连接的强度（PSC）减弱，得到典型的对称赫布STDP 学习行为（图7（h））[50]。通过改变光照射的时间长度可实现突触连接强度的有效调节，得到光学可调的非对称赫布STDP 学习行为（图7（i））[25]。此外，利用电刺激和光刺激分别作为前突触和后突触神经元，突触权重（ΔW）随Δt的函数变化也可以得到非对称的STDP 行为（图7（j））[51]。通过前突触和后突触的脉冲顺序进行编程来实现STDP，可以显著促进神经形态器件或系统的刺激识别和时间序列学习。这不仅为集成神经网络的实现提供了可能，也可以在很大程度上扩展神经形态系统的功能和复杂性。

图7 人类视觉系统示意图（a）[44]；单个光脉冲触发的EPSC 行为（b）、成对光脉冲触发的EPSC 行为（c）、PPF 指数随光脉冲间隔时间（Δt）的变化曲线（d）[11]；光子突触中光脉冲强度（e）、持续时间（f）和频率（g）相关的STP 或LTP 特性[47]；全光刺激的对称赫布STDP 学习行为（h）[50]；光学可调的非对称赫布STDP 学习行为（i）[25]；光电协同刺激的非对称赫布STDP 学习行为（j）[51]Fig. 7 Schematic diagram of the human visual system （a）[44]; EPSC behavior triggered by a single light pulse （b）, EPSC behavior triggered by a pair of light pulses （c） and PPF index as the function of light pulse interval （Δt） （d）[11]; Input light pulse intensity （e）, duration （f）and frequency （g） dependent formation of STP or LTP characteristics[47]; Symmetrical Hebbian STDP learning behavior stimulated by all-light pulses （h）[50]; Optically adjustable asymmetric Hebbian STDP learning rule （i）[25]; Asymmetric Hebbian STDP learning behavior stimulited by light and electric （j）[51]

2.2 人工视觉感知系统

目前，国内外学术界已经成功地通过智能设计策略在单个人工突触器件上实现了各种突触特性的模拟，建立人工神经形态集成系统则是未来神经形态工程更加实质性的一步。其中，作为人类获取信息主要来源的视觉感知系统是仿生电子产品中的重要组成部分。视网膜通过突触连接神经元层，将入射光的波长和强度信息转换为神经冲动，并通过视神经将其传输给大脑形成视觉（图8（a）），承担着用于学习和记忆的大部分信息感知[52,53]。

迄今为止，利用有机光敏组件和突触器件集成的人工视觉感知系统的研究越来越多，对视觉修复和人工智能产生了深远影响[54]。Wang 等[55]设计的光触发有机神经形态器件（LOND）在电子器件级别上模拟了视网膜功能。该人工视觉感知系统利用铁电有机材料的电化学掺杂/去掺杂的STP/LTP 特性以及通过偶极开关的铁电LTP 特性，将入射光信号转换为易失性或非易失性突触信号，并通过阈值属性实现颜色识别的高级成像功能（图8（b））。利用传感器与存储器件的集成也可以执行光信息的传感和存储，从而实现视觉记忆功能的仿生[50,56,57]。Wang 等[57]将智能存储元件集成到传感系统中，在单一器件上同时兼容了宽带响应和颜色识别功能（图8（c））。此外，Lee 等[42]利用有机光电突触和神经肌肉系统集成来模拟光电运动神经系统。光信号触发自供电光电探测器产生电压脉冲来激发弹性可拉伸的有机纳米线突触晶体管，所产生的信息性突触输出则用于诱发与生物肌肉纤维收缩方式相同的人造肌肉致动器的收缩（图8（d））。这些光电神经形态集成系统为开发受生物启发的软电子器件、受神经学启发的机器人技术和仿生假体提供了新的研究途径。

图8 视网膜多层结构的示意图和LOND 的3D 结构示意图（a）；不同光波长下人工视觉系统的颜色感知功能及其特征保留时间（b）[55]；柔性聚酰亚胺（PI）基板上光突触器件阵列的图像识别和记忆能力（c）[57]；有机光电突触（光电探测器和人工突触）和神经肌肉电子系统（人工突触、跨阻电路和人工肌肉致动器）（d）[42]Fig. 8 Schematic diagrams of a retina’s multilayer structure and the 3D structure of LOND （a）; The color-perception functions and characteristic retention time of the artificial-vision system under different light wavelengths （b）[55]; Image recognition and memory capacity of the photosynaptic device array on a flexible PI substrate （c）[57]; Configuration of organic optoelectronic synapse（photodetector and artificial synapse） and neuromuscular electronic system （artificial synapse, transimpedance circuit, and artificial muscle actuator） （d）[42]

2.3 视觉神经形态计算

神经形态计算的深入研究能够大幅度提升数据处理能力，将极大地影响机器学习和人工智能技术的未来发展以及在无人驾驶、智能安居、机器人、安防监控等领域的应用。神经网络模型是神经形态计算的关键问题之一，基于冯·诺依曼计算的人工神经网络（ANN）学习算法已迅速发展并成为领先的技术[58,59]。生物启发式的突触器件能够同时处理和存储信息，可作为构建复杂人工神经网络的硬件载体。MNIST 是一个大型数据库的手写数字图书数据集，通常用于训练各种图像处理系统。该数据集的收集目的是希望通过算法，实现对手写数字的识别。Lyu 等[47]设计了单层感知器（SLP），利用光电突触器件的电导值为突触权重构建了有监督学习框架并进行了系统级MNIST 模式识别的仿真。如图9（a）所示，该网络由输入神经元和输出神经元经全连接构成。每个输入神经元接受输入图像的一个像素并生成输入矢量，通过突触权重矩阵反馈给每个输入神经元，利用变量激活Sigmoid 函数转换为输出向量。然后，利用输入数字的输出值和标签值的差异，经过充分的反向传播算法更新SLP 网络中的突触权重（图9（b）），并最终通过数据库的图像训练和检测获得手写字母图像的识别率。经过反复学习，可获得逐渐清晰的图像并可达到约73%的识别准确率（图9（c～f））。Qian 等[60,61]利用SLP 网络评估有机异质结构光电突触器件的系统级模式识别能力，研究发现，连续输入的光脉冲所形成LTP 特性曲线呈线性分布，并且器件具有稳定的电导态。采用具有LTP 特性的单向更新方法，基于这种SLP 网络的MNIST 数字模式最大识别率约为78%，表明有机光电突触器件在生物启发性神经形态计算方面具有广阔的应用前景。

图9 系统级MNIST 模式识别的仿真：SLP 网络的原理图由785 个输入神经元（即1 个偏置神经元和28×28 个神经元）和10 个输出神经元（从0 到9）组成，并通过785×10 个突触权重进行全连接（a）；光/电脉冲序列下突触器件的200 个权重状态的连续更新（b）；训练阶段中“A”的图像（c）和识别率（d）；训练阶段中“I”的图像（e）和识别率（f）[47]Fig. 9 System level simulation of MNIST pattern recognition: Schematics of the SLP network consisting of 785 input neurons （i.e., 1 bias neuron and 28 × 28 neurons） and 10 output neurons （from 0 to 9）, with full connection through 785 × 10 synaptic weights （a）; 200 weight states of synaptic device obtained under applied photonic/electric pulse （b）; Mapping images （c） and recognition rate （d） of “A”with the evolution of training phases; Mapping images （e） and recognition rate （f） of “I” with the evolution of training phases[47]

3 结论、挑战和前景

近年来，新型半导体材料的研究发展迅速，尤其是有机半导体材料和有机-无机杂化材料，因其易制备、低成本等优点而备受关注。将新型半导体材料应用在光电探测器上，可拓展光电探测器的应用领域并有效降低其制备成本，是目前光电突触器件领域的研究热点。然而，尽管有机材料和有机-无机杂化材料丰富的光电和机械特性在光电突触器件的应用中表现出了巨大的优势，但有机材料的可靠性问题，以及如何兼顾电学和机械稳定性是当前急需解决的难题。另外，未来研究的重点也应关注有机材料吸收光谱窄和寿命短的问题，着力寻找可弥补的材料形态设计和器件结构优化方案。

在实际应用中，人工神经形态系统复杂的设备集成问题也是急需解决的难题之一。目前的仿生神经网络研究中仍存在传感器与运算器之间的数据传输瓶颈，尚未真正实现感存算一体的人工智能感知器件。可考虑将光电探测器与神经网络运算器合二为一，使器件兼具光电信号转换、网络权重存储和神经网络运算功能。在不久的将来，高效灵活的光电神经形态器件有望模拟更为高级的神经功能，在更加复杂的数据感知处理场景中得以应用。