随着计算机视觉技术在自动驾驶、智能机器人和智能制造等领域的广泛应用，传统的视觉系统因串行处理方式导致功耗增加和信息延迟等问题，逐渐难以满足日益增长的算力需求。

神经形态视觉系统因其低功耗、高数据处理速度等优势，成为计算机视觉领域的研究热点。然而，当前一体化神经形态器件在宽谱探测、弱光检测和数据保持等方面仍存在不足。为此，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所李绍娟、黎大兵研究团队提出了一种基于Ta₂NiSe₅/SnS₂异质结的光电突触晶体管，通过气体吸附辅助的持久光电导策略，实现从紫外到近红外的宽谱高光电转换效率和长时数据保留能力。

该器件在紫外到近红外波段展现出优异的光电探测性能，其在可见光波段（405nm）的光电响应度达到5.6×10³ A/W，量子效率突破1.7×10⁶%。此外，通过气体吸附辅助的持久光电导策略，器件在375-1310nm宽谱范围内展现出长时数据保留能力，双脉冲易化（PPF）指数达到158%，显著提升了神经网络对视觉信息处理的精度和效率。同时，该器件还成功模拟了人眼视网膜细胞对多光谱信号的感知与识别功能，为多光谱神经形态视觉系统的硬件实现提供了高效、仿生的解决方案。

长春光机所在宽谱光电突触领域的这一重要成果，为光电子学和神经形态计算机视觉领域的发展提供了新的思路，未来有望在人工智能技术中得到广泛应用。相关成果以“Physisorption-Assistant Optoelectronic Synaptic Transistors Based on Ta₂NiSe₅/SnS₂ Heterojunction from Ultraviolet to Near-Infrared”为题发表在国际顶尖光学期刊《Light: Science & Applications》。

全文链接：https://www.nature.com/articles/s41377-025-01792-3