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类脑计算硬件有望突破冯・诺依曼瓶颈，为低功耗人工智能系统提供解决方案。柔性、生物相容且可降解的忆阻器件，能够兼顾机械柔韧性、生物界面安全性与环境友好性，在植入式生物电子、瞬态电子与可穿戴神经形态系统中极具潜力。本文总结了柔性、生物相容和可降解材料在神经形态计算中的研究进展，介绍了人工神经元和突触等神经形态架构的基本原理，并梳理了天然聚合物、水凝胶、生物相容性金属氧化物及瞬态电子材料等主要材料体系。进一步总结了这些材料在电阻开关、离子-电子传导和自适应学习等神经形态功能中的应用，重点分析其机械、电学性能及生物相容性对低功耗、高密度和自适应神经形态系统的支撑作用。最后，围绕材料性能、器件可靠性和规模化集成等挑战，展望了多功能、自修复和能量自主神经形态系统在人工智能、医疗健康和可持续电子领域的发展方向。