除了發(fā)光、探測和作為開關，二極管還能做什么？

中國科學技術大學孫海定教授團隊給出了一種顛覆傳統(tǒng)二極管的答案：他們在國際上首次造出了一種具有“三合一”功能的二極管，能同時拍照、降噪和識別圖案 [1]。

這意味著，傳統(tǒng)需要多個晶體管、存儲單元和外圍電路配合才能實現(xiàn)的功能，現(xiàn)在在一個不需要模數(shù)轉化和數(shù)據(jù)搬運的微型二極管及其陣列中就實現(xiàn)了。

研究人員通過引入新結構，在普通二極管里塞進一個“電子儲蓄池”讓原本單一功能的器件升級成“多面手”，在保持經典兩端器件（二極管）簡潔架構的前提下，不僅能看（光感知）、能記?。ù鎯Γ┻€能想（計算）。

圖丨感存算集成智能感知芯片的照片及顯微鏡圖片（來源：受訪者）

研究團隊用 10×10 的二極管陣列進行了應用展示，在 FMNIST 圖像識別任務中，經過原位去噪后的識別準確率從不足 60% 提升到了超過 95%。

傳統(tǒng)攝像頭拍攝照片后，需要將數(shù)據(jù)傳到其他的芯片進行降噪和識別處理，搬運數(shù)據(jù)不僅費電、占空間，還涉及隱私風險。而這種新型二極管陣列能夠同步實現(xiàn)拍攝和過濾噪聲，還可直接分類識別圖像。

圖丨孫海定團隊（來源：受訪者）

現(xiàn)在很多家庭攝像頭需將數(shù)據(jù)上傳到云端進行識別，如果攝像頭在本地就能完成識別，不用上傳原始視頻而是僅需上傳識別結果，將顯著提升隱私安全。

這項研究的工藝與互補金屬氧化物半導體（CMOS）完全兼容，有望應用于下一代邊緣計算視覺終端、研發(fā)類腦計算芯片以及智能機器視覺系統(tǒng)。據(jù)研究團隊預測，視覺相機或小型相機有可能更快落地應用，場景涵蓋手機、安防監(jiān)控、物聯(lián)網、工業(yè)檢測裝備、醫(yī)療裝置，甚至用于無人機和機器人等。

孫海定告訴 DeepTech：“目前已有公司聯(lián)系我們，希望將這種相機做成機器人的眼睛。我們也希望與企業(yè)共同合作，在實現(xiàn)超低功耗和納秒級響應的基礎上，帶來更好的成像效果?！?/p>

經典元件如何應 AI 時代新需求？

長期以來，中科大孫海定教授 iGaN 實驗室主要研究方向是寬禁帶 III 族氮化物（氮化鎵等）半導體材料外延、光電器件和集成芯片。氮化鎵（GaN）作為節(jié)能照明燈、快充頭、5G 基站的明星材料，在半導體異質結界面處會產生純天然的二維電子氣層，其獨有特性是電子濃度通常較高。

在此前的研究中，該團隊以 Nature Electronics 封面形式發(fā)表論文 [2]，首次提出并實現(xiàn)了基于場效應調制的光電二極管，相關技術有望用于光通信和光邏輯運算。

研究人員通過單片集成方法，在氮化鎵基紫外發(fā)光二極管上構建三端口結構，既可作為可調諧光發(fā)射器，也可用作多功能光電探測器。在光通信中，這種“三電極”二極管有利于減小寄生電容，并能將帶寬提升 60%；在邏輯運算中，在不改變器件結構的前提下，能夠實現(xiàn) NAND、NOR 等多種光控邏輯門。這種新型架構助力推動下一代高速、小型化、多功能光電集成芯片的發(fā)展。

（來源：Nature Electronics）

在此前發(fā)表于 Nature Photonics 的研究中，該團隊制備出國際首個微型紫外光譜成像芯片 [3]。這種芯片在新型氮化鎵基級聯(lián)光電二極管架構基礎上，深度融合了深度神經網絡（DNN）算法，實現(xiàn)了兼具高精度光譜探測和高分辨率的多光譜成像，其探測速度達納秒級，成本有望降低 99%。

該研究填補了長期以來微型光譜儀技術在紫外波段的空白，并展現(xiàn)了在多個領域的應用潛力，例如緊湊型、便攜式光譜分析和快速光譜成像芯片，以及高通量實時生物分子和有機物檢測、片上集成式傳感技術等。

圖丨微型光譜儀覆蓋光譜波段（來源：Nature Photonics）

老樹開新花：將感知、儲存、計算功能同時塞進二極管

在傳統(tǒng)半導體中，常見的 p-n 結二極管僅具有單一的功能，或用作光電探測器，或用作整流或發(fā)光。隨著 AI 技術的發(fā)展，感存算一體的 AI 計算芯片受到高度關注，但大多數(shù)方案仍然需要多種器件或異質集成的配合。

正是看到基礎元件的單一功能已無法滿足現(xiàn)有市場需求的現(xiàn)狀，研究團隊進一步提出，能不能顛覆傳統(tǒng)二極管讓它具備更多的智能功能？

要想讓芯片同時具備感知、存儲和計算功能，傳統(tǒng)的兩種方案是：要么增加第三甚至更多端子；要么集成二極管和周邊電路，例如在 CMOS 圖像傳感器中每個像素周邊都配上數(shù)個晶體管。盡管這些方法可能有效，但它們也同時會帶來不容忽視的問題：硬件復雜度、芯片面積和功耗也會大幅度增加。

（來源：Nature Electronics）

基于在氮化鎵領域的長期深耕，研究團隊提出了一種新的解決方案。他們沒有堆疊更多的結構，而是在二極管中設計了新的結構。具體而言，研究人員在硅襯底上用分子束外延技術垂直生長出 p-GaN/n-AlGaN/n-GaN 這一具有獨特結構的二極管陣列。

他們的創(chuàng)新設計是，在傳統(tǒng)的 p-GaN/n-GaN 結之間插入了一段寬禁帶的 n 型 AlGaN，相當于通過能帶工程建立了一個“電荷儲蓄池”。這樣做的好處是，當光線照射過來，可將光生載流子中的電子儲存在“儲蓄池”中，然后在需要時再通過施加外加電壓將它提取出來。

孫海定解釋道：“其原理與太陽能電池類似，太陽能通過照在電池板上產生電流從而實現(xiàn)發(fā)電。我們的能帶工程策略不僅是發(fā)電，而是能夠將電存在‘儲蓄池’中，需要時再將它隨時釋放出來?！?/p>

（來源：Nature Electronics）

在研究測試中，這種新型的二極管展現(xiàn)出三種工作模式，并可通過改變施加電壓的方式，對不同模式進行切換。

第一種工作模式相當于自供電的光電探測器，當工作在零偏壓狀態(tài)下，器件對 265nm 紫外光的響應度達 10.45mA/W，隨著光強的增強光電流呈線性變化。當研究人員對其施加較小的正向偏壓，“儲蓄池”會慢慢釋放儲存在其中的電子，產生與生物神經突觸類似的行為。

而當研究團隊用成對的光脈沖刺激它時，會產生一種雙脈沖易化效應，即第二次脈沖引發(fā)的興奮性突觸后電流顯著高于第一次，二者的比值最高達 122%。

更關鍵的是，這種突觸行為存在時間依賴性。也就是說，光脈沖間隔越短，易化效應則越明顯；而如果間隔時間過長，電流則會逐漸衰減至原有水平?！斑@恰恰是神經網絡中處理時序信息的基礎。”孫海定說。

第三種工作模式更為有趣。研究人員先在零偏壓下用光脈沖照射二極管，在“儲蓄池”填滿電子后將光源關掉。他們發(fā)現(xiàn)，這些電子沒有像預想中的馬上消失，反而被牢牢鎖在其中。此后，只需要略微施加讀取電壓脈沖，就可以將這些存儲的電子讀取出來，形成與光劑量近似成正比的電流信號。

研究人員在實驗中對寫入光脈沖的不同次數(shù)效果進行了對比（State 0-7），他們成功在同一器件實現(xiàn)了 8 個線性的電流狀態(tài)。結果顯示，不僅狀態(tài)穩(wěn)定、可重復，還能用反向電壓脈沖進行擦除。

據(jù)研究團隊回憶，這項研究中最大的挑戰(zhàn)在于，在實驗室中“手搓”的單個器件可能很快就能工作運行，但要做 10×10 的器件陣列，需要保障每個像素穩(wěn)定、性能均一，而且還能單獨控制。

研究人員經過長時間的工藝摸索和器件制備，才逐漸實現(xiàn)了理想的效果：50 次讀寫循環(huán)后電流漂移小于 5%，3,000 秒長期穩(wěn)定性測試中電流波動控制在 1% 以內。

可能是 AI 硬件的一次路徑替代

傳統(tǒng)相機通過 CMOS 感應光信號后，再通過電路和 CPU 處理將它們轉變?yōu)殡娦盘?，然后通過放大處理展示為圖片。在該研究中，研究團隊展示了技術作為相機的 demo——10×10 的視覺芯片。

與傳統(tǒng)相機不同的是，其在輸入光信號后，在不需要外界其他元件、電路系統(tǒng)或 CPU 處理的前提下，能夠自動對圖片進行降噪處理。孫海定指出，“我們把圖片簡單分類，然后通過芯片本身感存算一體的內部運算，即可實現(xiàn)圖像分類。這項技術的重大突破在于，通過二極管陣列就實現(xiàn)了此前憶阻器才具備的光學寫入、電學讀取和電學擦除功能?！?/p>

該研究為感存算一體芯片領域提供了一種比較簡潔的實現(xiàn)路徑。從產業(yè)層面來看，相較于其他二維材料和鈣鈦礦，氮化鎵本身已經是成熟的半導體材料體系，在 LED、功率器件、射頻器件中廣泛應用。在已有工藝基礎上，借助新型結構的設計就能讓二極管具備新功能，相當于“老樹開新花”，這種優(yōu)勢也為技術未來從實驗室走向產業(yè)化奠定了基礎。

（來源：Nature Electronics）

相關論文以《面向神經形態(tài)圖像傳感器的單二極管集成光感知、記憶與處理功能器件》（A single diode with integrated photosensing, memory and processing for neuromorphic image sensors）為題發(fā)表在 Nature Electronics[1]。

中國科學技術大學博士研究生羅遠旻、陳煒、余華斌博士和汪丹浩博士是共同第一作者，孫海定教授擔任唯一通訊作者。合作團隊還包括加拿大麥吉爾大學、澳大利亞國立大學、浙江大學、英國劍橋大學及武漢大學等。

圖丨相關論文（來源：Nature Electronics）

除了應用于氮化鎵，未來該技術還有望拓展至傳統(tǒng)化合物半導體，例如砷化鎵和磷化銦。據(jù)了解，研究團隊已申請相關專利。目前，他們正在與產業(yè)界溝通合作，計劃將器件做得更小型化、像素分辨率更高，并希望將芯片規(guī)?；慨a。另一方面，他們還將在學術方面繼續(xù)創(chuàng)新。

圖丨劉勝院士（左）指導孫海定（來源：受訪者）

“我在本科和碩士期間學習的時候，導師劉勝院士就經常告訴我不能只會發(fā)論文，這句話我一直銘記于心。當我成立獨立課題組，我和團隊成員也強調，我們的技術既要上得了書架，也要上得了貨架，希望我們的技術早日能夠轉化為真正實用的產品?！睂O海定說道。

這種路徑讓我們看到了一種新的可能性：未來的智能設備或許可以不依賴算力，而是能夠自帶智能。

參考資料：

1.Luo, Y., Yu, H., Wang, D. et al. A single diode with integrated photosensing, memory and processing for neuromorphic image sensors. Nat Electron 9, 404–413 (2026). https://doi.org/10.1038/s41928-026-01588-2Memon, M.H., Yu, H., Luo, 2.Y. et al. A three-terminal light emitting and detecting diode. Nat Electron 7, 279–287 (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01142-y

3.Yu, H., Memon, M.H., Yao, M. et al. A miniaturized cascaded-diode-array spectral imager. Nat. Photon. 19, 1322–1329 (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01754-6

排版：劉雅坤

注：封面/首圖由 AI 輔助生成