第一作者: 廖佳驰

通讯作者: 何颂贤（香港城市大学）、孟优（湖南大学）

通讯单位: 香港城市大学材料科学与工程系、湖南大学半导体学院（集成电路学院）

原文链接: https://doi.org/10.1002/adma.202419653

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本研究开发了一种基于柔性碲（Te）纳米网的红外光热电传感器，通过多尺度范德华（vdWs）生长技术，在低温、常压条件下于聚酰亚胺（PI）基底上直接合成自焊接的高密度纳米网络（密度4.2 μm⁻²，纳米线直径≈150 nm）。该器件利用红外光（1550 nm）诱导的Seebeck效应，将光热梯度（ΔT≈64 K）转化为动态可调光电压（响应率120 V·W⁻¹，响应时间<18 ms），并通过位置依赖的双向光响应（±10 mV）实现硬件级卷积运算。其突破传统冯·诺依曼架构的“存算分离”限制，直接在传感器内完成图像特征提取，显著降低延迟与功耗。此外，器件展现出卓越的机械柔性（2000次弯曲后性能衰减<10%）和环境稳定性（无封装存放8个月无衰减），为暗光环境下的自动驾驶（障碍物识别）、工业检测（缺陷实时监控）及边缘计算提供了高效、低功耗的解决方案，推动了柔性电子与传感内计算技术的融合创新。

背景介绍

传统冯·诺依曼架构的“存算分离”模式在物联网（IoT）实时数据处理中面临效率瓶颈，尤其对低功耗、高响应的边缘计算场景适应性不足。基于互补金属氧化物半导体技术(CMOS)的传统成像传感器主要依赖于可见光检测，但这容易受到环境光和强度变化的影响。这种依赖性限制了它们在光线不足的条件下的功能，降低了它们在各种应用中的可靠性。除了传统的CMOS技术，近场或传感器内计算架构集成的成像传感器成为一种有前景的解决方案。当前红外传感技术受限于材料窄带隙、复杂制备工艺及可见光依赖性问题，难以满足暗光环境下的高性能需求。本研究提出一种基于Te纳米网的光热电（PTE）传感器，通过红外光驱动的原位计算，实现了传感与处理的深度融合，为下一代边缘智能设备提供了新范式。

研究出发点

1)突破传统计算架构瓶颈：针对冯·诺依曼架构“存算分离”导致的效率低下问题，探索传感与计算一体化的新路径，以提升边缘计算的实时性与能效。

2) 解决红外传感技术短板：克服现有红外材料依赖窄带隙、制备工艺复杂（如高温退火）及可见光依赖性的局限，开发适应暗光环境的高性能、宽谱探测技术。

3) 实现柔性电子器件的实用化：通过常压自焊接工艺在柔性基底（聚酰亚胺）上直接生长稳定Te纳米网，解决传统刚性器件机械脆弱、环境稳定性不足的问题，拓展其在可穿戴和复杂场景中的应用潜力。

图文解析

以人类视觉系统为灵感，利用传感内计算架构的仿生设计思路，通过集成“感知-处理”功能模拟生物视觉的高效性，为后续红外图像处理提供理论框架。通过对Te纳米网阵列的高对称性双向光响应支持构建卷积核，对不同的特征进行了提取，有效地捕获边缘、纹理和空间模式，这种集成传感计算框架为全文的“传感-计算一体化”的创新架构奠定了理论与实验基础。元素Te晶体由排列成六边形阵列的键合原子螺旋链组成，并且在柔性基底PI上所生长的Te纳米网具有良好的弯曲性能。

图1. 基于Te纳米网的光热电视觉成像系统

研究团队采用多尺度范德华（vdWs）生长技术，在大气压和较低温条件下，通过气相沉积实现了Te纳米网的可控合成。Te原子链通过vdWs相互作用横向扩展，并自发焊接 形成连续网络结构。这一工艺不仅避免了传统高温退火对柔性基底的损伤，还直接兼容聚酰亚胺（PI）等聚合物材料，显著提升了器件的柔性与适应性。利用扫描 电子显微镜（SEM）观察其表面形貌，得到了它的表面形貌纳米网密度达4.2 μm⁻²，纳米线直径约150 nm，自焊接节点有效降低了界面电阻，并赋予器件优异的机械稳定性。通过X射线衍射（XRD）和拉曼光谱分析，证实Te纳米网具有六方晶系结构，其螺旋链沿c轴排列，并且XRD证实（0003）峰缺失，符合vdWs层间弱键合特性。二次谐波（SHG）信号在532 nm处的显著峰则源于非中心对称晶体结构的非线性光学特性。

图2. Te纳米网的合成与表征

为了反应Te纳米网优越的光热电响应性能，对其光电压和光电流做出了测试，并且通过器件光电流光谱图，得出了光电压的正负精确数据以及通过移动红外光源位置所产生了类似于正光电压（PPV）, 零光电压（ZPV）和负光电压（NPV）的效果。在器件性能方面，Te纳米网的光热电响应机制由Seebeck效应主导。红外光（1550 nm）照射引发局域温升（ΔT≈64 K），驱动载流子迁移并生成光电压，其塞贝克系数高达356 μV·K⁻¹，表明材料以空穴为主要载流子（p型特性）。通过调节光斑位置，器件可逆切换正负光电压（± 10 mV），为卷积核权重的动态编程提供了物理基础。关键性能指标显示，该器件在1550 nm波段下的响应率达120 V·W⁻¹，远超锑化铟（InSb）和硒化铋（Bi₂Se₃）等传统材料。尽管器件覆盖可见光至红外波段，但红外响应效率更为突出（可见光波段响应率<50 V·W⁻¹），这源于红外光子与材料分子振动模式的高效耦合。同时对在柔性基底Te纳米网进行了响应时间测试，弯曲测试，长期稳定性测试和运行稳定性测试，均展现出优越的性能。

图3. Te纳米网器件的光热电性能与工作机制

在应用层面，Te纳米网的独特双向光响应特性被转化为硬件级卷积运算能力。通过空间光强编码（𝑃𝑖）与光电压输出（𝑉𝑝ℎ=∑𝑅𝑖𝑃𝑖）的直接映射，研究团队实现了3×3拉普拉斯算子的边缘检测功能。这种传感内计算架构消除了传统系统的数据搬运需求，显著提升了能效与实时性。潜在应用场景涵盖自动驾驶（暗光环境下的障碍物识别）、工业检测（低照度产线缺陷监控）、智能安防（无光源入侵检测）及医疗成像（低干扰红外生物特征捕捉）等领域。

图4. 使用PTE阵列作为卷积核。展示了通过仿真和实验结果得到的图像

总结与展望

本研究采用化学气相沉积（CVD）的方式在常温下得到了自焊接的Te纳米网，通过其独特的光热电响应行为和改变可见光照射位置，得到了正光电压，负光电压和零光压，从而用作构建高效卷积核，对不同的特征进行了提取，有效地捕获边缘、纹理和空间模式，因而使得性能优异的Te纳米网光热电探测器更接近实际的应用。该技术可通过多波段协同感知扩展至中远红外领域，开发高密度器件阵列以支持复杂算法嵌入，并与可穿戴设备结合推动无源健康监测。这一研究不仅为边缘智能提供了低功耗、高鲁棒性的解决方案，更可能创新物联网与人工智能硬件的底层架构，促进传感与计算深度融合。

课题组介绍

何颂贤（Prof. Johnny C. HO），香港城市大学协理副校长，日本九州大学材料化学与工程研究所双聘教授，香港青年科学院创始成员，香港研究资助局研究学者（RGC Fellow，2020），皇家化学会会士（FRSC，2021），材料、矿物和采矿学会会士（FIMMM，2022），国际先进材料协会会士（FIAAM，2022）。何教授曾获山东省科学技术奖二等奖（2015，2024），香港城市大学校长奖（2016，2020），香港城市大学青年杰出研究奖（2018），世界文化理事会特别表彰奖（2018）等。至今，何教授申请中国及美国专利超过30余项；在Nature Materials，Nature Communications，Science Advances，Advanced Materials等期刊发表了超过300篇论文，共引用~20000次。

更多信息请关注课题组主页：https://hocityu.com/

孟优，湖南大学半导体学院（集成电路学院）教授、博士生导师、微纳电子器件课题组组长。曾获国家[海外高层次青年人才项目]，湖南省[芙蓉学者青年人才项目]，香港清洁能源研究院[青年研究员奖]，香港城市大学[杰出学术表现奖]及[杰出毕业论文奖]等荣誉。孟博士以第一/通讯作者在Nature Materials，Nature Communications，Science Advances，Advanced Materials等期刊发表论文26篇，共引用~3400次。已授权中国发明专利11项，申请国际专利10项。

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原文信息

J. Liao, H. Shao, Y. Zhang, Y. Yan, J. Zeng, C. Lan, B. Gao, D. Chen, Q. Quan, P. Xie, Y. Meng, J. C. Ho, Infrared In-Sensor Computing Based on Flexible Photothermoelectric Tellurium Nanomesh Arrays. Adv. Mater. 2025, 2419653. https://doi.org/10.1002/adma.202419653