2025年11月11日
在人脑中，视觉处理是一个自然而又高效的过程。我们不仅能看见周围环境，还能立即理解所看见的内容——识别面孔、判断距离、察觉运动。这一切都发生在一瞬间。然而，对计算机而言，高效准确地完成这些任务却颇具挑战。
近日，西交利物浦大学智能工程学院研发团队联合中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所相关学者，研发了一种创新型光电晶体管，为解决这一难题提供了新可能。该项研究成果已在国际材料科学领域的顶级期刊《先进材料》（Advanced Materials）上发表（最新影响因子：29.4）。
论文通讯作者、电气与电子工程系高级副教授赵春博士表示：“这项技术在未来有广泛的应用前景，主要包括智能视觉系统、自动驾驶、智能安防监控、机器人视觉感知、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）以及医疗图像处理等领域，帮助车辆系统更好地识别路况、提高医疗图像分析的准确性、优化系统的交互体验等。这些应用场景都依赖于精确、实时的视觉处理，而我们的研究为这些系统提供了更高效、灵活的技术支持。”
计算机科学与技术专业的大三学生赵子轩全程参与研发，是论文的第二作者。
仿生“电子视网膜”，让机器真正“看懂”世界
“现有的计算机视觉系统能处理信息，但缺乏人脑的灵活性和适应性。”赵子轩介绍道，“我们想要打造一个能够像人脑一样学习和适应的系统。”
研究团队从人眼视网膜处理信息的方式中汲取灵感，开发了一种基于硒包覆单壁碳纳米管（Se@SWCNTs）的光电晶体管，该器件可高度模拟生物神经元对视觉信息的处理机制，帮助机器更智能地“看见并理解”周围环境。
破解“非线性响应”难题，让视觉信号不再“失真”
谈及研究初衷，赵子轩表示：“我们研究的这类器件，就像是人工智能的‘电子视网膜’。它不仅要‘感光’，更要能‘理解’。但现有光电转换单元响应‘不听话’——专业上称为‘非线性响应’。”
“就像给人戴上了一副度数完全不匹配的眼镜，导致系统无法准确感知真实的光线变化。”他解释道。
这种失真在动态真实环境中尤为危险。例如，自动驾驶汽车在驶出隧道时可能因无法同时适应隧道外的强光和隧道内的阴暗而误判车距；智能机器人也容易在光线快速变化的环境中错误识别物体。
为解决这一问题，团队提出了一种材料和结构协同创新的策略：他们通过精确控制制备温度、气流与气压，成功将具有优异光敏感特性的硒均匀封装到极细的碳纳米管中，这个设计让研究团队获得了一个高效、灵敏且“听话”的光电转换单元。
随后，团队开始着手“搭建”器件。他们将这些新型单元整齐地排列在制造芯片用的硅基板上，通过精密的微加工技术，把它们“搭建”成一个个性能一致的晶体管，这样的创新结构可以有效降低能耗。这种新型器件有望实现批量生产，为未来制造高效、可靠的“机器视网膜”芯片提供助力。
赵子轩表示：“在科研项目中，我不仅习得了复杂的材料工艺，还尝试解决了许多现实问题。这段以真实问题为导向的科研经历，点燃了我对前沿科学的兴趣，过程中的种种挑战是支持我继续探索的动力，让我逐渐从知识的接受者，转变成了能主动定义并解决问题的人。”
“这种转变体现了兴趣驱动和个性化培养相结合的教育价值。在面对具体课题的过程中，学生实现了从被动学习到主动探索的蜕变，这也是科研育人的目的所在。”赵子轩的指导老师赵春博士总结道。
目前，赵子轩正专注于类脑计算与人工智能交叉领域的学习研究，积极准备申请海外直博项目。
（记者：金画恬 编辑：石露芸 图片提供：）
2025年11月11日