随着人工智能技术的快速发展，传统芯片的“存储墙”瓶颈正逐渐成为制约科技进步的重要问题。近年来，神经形态计算作为模拟人脑神经网络的新兴计算范式，被视为突破传统计算瓶颈的有效途径。然而，神经形态计算的核心元件——光控忆阻器长期以来却面临两大技术瓶颈：一是光谱响应范围过于狭窄，仅能在特定波长下有效；二是功能模式单一，无法实现动态切换记忆状态。
以"Ultrawide-bandwidth boron nitride photonic memristors"为题发表于国际顶级期刊《Nature Nanotechnology》的研究成果首次通过革命性的材料创新，成功解决了这些难题。沙特阿卜杜拉国王科技大学张西祥教授团队的陈茂林博士，开发出了全球首款晶圆级氮化硼/硅异质结光控忆阻器阵列。该器件首次实现了375-1064 nm的全波段光谱智能响应，能够精准地在紫外到近红外波段内响应光信号。此外，研究团队还实现了通过光功率的精确控制，使得器件可在非记忆态、瞬态记忆和永久记忆三种模式之间自由切换，突破了以往光控忆阻器只能实现单一记忆状态的技术局限。实验表明，这款忆阻器拥有开关比高于109、能耐受300℃高温环境，以及数据保持时间超过4万秒等超高性能表现。
图1展示了光子忆阻器的制备过程和核心结构。
图2展示了光子忆阻器的电学表征及其在不同光照条件下的性能。
图3展示了光子忆阻器在不同激光波长下的I-V特性。
图4展示了通过光脉冲调控实现的记忆训练特性。
从技术角度而言，这项研究具有多项重要创新之处。首先，研究团队创新性地采用250℃低温等离子体沉积技术，成功在4英寸硅基板上制备出均匀且质量优异的氮化硼薄膜，突破了传统高温工艺的限制，且与现有半导体生产线工艺完全兼容；其次，研究深入揭示了忆阻器的光控记忆模式调控机制——低功率光照（5%强度）实现类似生物短期记忆的瞬态模式，高功率光照（100%强度）实现类似长期记忆的永久模式，器件功能可由激光实时动态调控；第三，研究团队首次从量子层面阐明了其工作机制，发现氢离子与光电子的协同作用使得质子迁移能垒大幅降低（较常规材料降低67%），为后续进一步提升器件性能奠定了理论基础。
此次成果被认为在行业应用上具备革命性的潜力。借助这一新型忆阻器，未来可望实现光传感、数据存储与实时处理的高度集成，助力机器视觉领域出现革命性突破，并推动仿生视觉芯片的研发和应用。同时，这种单一器件实现短期和长期记忆功能的突破性技术也将极大推进类脑计算的发展。其超高温稳定性（300℃）和优异的数据存储能力，使其尤其适合航空航天、地热探测等极端环境领域的应用。“这项技术让机器首次具备人类视网膜的多模态记忆能力”，共同通讯作者浙江大学薛飞教授如此评价。
文献信息
文献链接：
https://www.nature.com/articles/s41565-025-01991-4
拓展阅读：
https://go.nature.com/454b5I5
