摘要:

综述 ● 开放获取阅读更多

1.文章导读

深圳大学与苏州大学等单位研究人员在《极端制造（英文）》（International Journal of Extreme Manufacturing，IJEM）上发表综述，系统梳理突触晶体管神经形态系统从器件制造、功能层沉积、图案化、阵列/电路/系统集成到应用的全链条进展，并展望其面向高能效类脑计算的机遇与挑战。

图1 本综述关注的突触晶体管制造、集成与神经形态应用。

2. 图文解析（研究进展）

  典型器件结构、特性与调控机理  

文章介绍了电解质栅、铁电、电荷俘获及光电突触晶体管，归纳其器件结构、电导调节机制与突触响应特点，并结合相关研究，分析不同类型器件在突触性能、工艺兼容性和稳定性等方面的优势与局限。

图2 代表性突触晶体管结构：电解质栅、铁电、电荷俘获（含浮栅结构）及光电突触晶体管。

  功能层制备与图形化工艺  

制造方面，文章系统总结PVD、CVD、ALD和溶液法在电解质层、铁电层、电荷俘获层、光电层及半导体层中的应用，并梳理光刻、电子束光刻、纳米压印、直写激光和印刷等图案化技术，比较其分辨率、材料兼容性与大面积制造潜力。

  集成技术与神经形态应用  

集成技术方面，文章从阵列级、电路级到系统级展开，讨论平面阵列、3D堆叠、M3D异质集成及热管理问题。应用方面，覆盖面向仿生应用的人工突触和神经元，以及基于突触晶体管系统的存内计算和感内计算。

图3 文献报道的突触晶体管集成实例。（a）平面阵列及单元结构示意；（b）多层堆叠铁电薄膜晶体管的结构与截面图；（c）突触晶体管阵列与神经元模块在印刷电路板（PCB）上的集成。选编自原文图11（a）局部、11（e）及12（d），各子图的原始文献出处见本综述相应图注。

3. 总结与展望

文章指出，突触晶体管神经形态系统未来需解决阵列均匀性与可靠性、系统级集成、算法-硬件协同设计等挑战，并推动边缘计算、机器人、感官系统及脑机接口应用落地。