一体化电致变色神经形态显示器：实现存算显融合的边缘智能新范式

《National Science Review》：An all-in-one electrochromic neuromorphic display

　　本刊推荐：针对传统边缘设备因冯·诺依曼架构存在数据搬运能耗高、实时交互能力弱的问题，研究人员开展了电致变色神经形态计算（EP-IDNC）研究。通过有机电致变色平台实现了存算显一体化，成功模拟突触可塑性（STP/LTP）和多终端信号整合，其电调透光率兼具突触权重编程与可视化功能。该工作为增强现实、可穿戴设备等边缘AI应用提供了新思路。

　　

随着智能应用在边缘设备上的快速扩张，人们对高效率计算系统的需求日益迫切，这些系统需要具备超低延迟、最小能耗以及无缝人机交互能力。然而，基于冯·诺依曼架构的传统边缘设备，其内存、处理单元和显示单元在物理上是分离的，这种结构导致频繁的数据传输和重复的模数转换，造成巨大的能量损耗和延迟问题。尽管神经形态计算通过存内计算的方式减少数据移动，成为一种有前景的替代方案，但大多数现有的神经形态器件缺乏内置的可视化功能，限制了实时交互反馈的实现。

近年来，神经形态发光器件的发展试图弥补这一缺陷，将电信号转换为动态可见光发射，从而直接可视化计算状态。然而，这些系统往往缺乏几项关键的神经形态能力：首先是多终端可操作性，这是实现不同输入信号树突整合所必需的；其次是可重构性，即能够在短期可塑性和长期可塑性等突触功能之间动态切换；第三是稳定的非易失性记忆，这对于保持学习权重和支持高能效推理至关重要。这些功能的缺失阻碍了复杂类脑计算的实现。因此，将存内计算、多终端处理和实时可视化集成到一个可重构平台中，仍然是一个重大且尚未解决的挑战。

为了突破这些限制，Dai及其团队开发了一种电可编程显示内神经形态计算器件，将存储、处理和显示功能集成在统一的有机电致变色平台上。虽然电致变色技术传统上应用于智能窗和非发射型显示器，但这项研究创新性地将电致变色效应重新用于神经形态计算，开辟了新的研究方向。通过受控的电化学掺杂/脱掺杂以及离子调制的光学调制，该器件成功模拟了关键的突触功能，包括短期/长期可塑性、多终端信号整合和时空编码。其特别创新之处在于电可调的光学透射率，同时作为可编程的突触权重和直观的视觉输出，使计算结果能够被实时直接观察。

研究人员通过原型阵列验证了EP-IDNC概念，实现了实时图像降噪和运动跟踪功能，并进一步通过汽车转向提醒系统展示了其实际应用价值。这项研究标志着边缘神经形态技术的重要进展，为神经形态显示器建立了新范式，为高度集成、高能效和交互式边缘人工智能系统铺平了道路。该技术在未来增强现实、可穿戴电子设备和自主系统中具有广阔的应用前景。更广泛地说，它为新一代智能显示器奠定了基础，这些显示器不仅具有响应性，还嵌入了神经形态处理功能——这是智能边缘设备发展的重要一步。

关键技术方法包括：利用有机电致变色材料构建多终端器件结构，通过电化学掺杂/脱掺杂过程实现离子调控的光学调制；建立电调透光率与突触权重的映射关系，使器件同时具备存算功能和可视化能力；采用可重构设计实现短期塑性（STP）和长期塑性（LTP）的动态切换；通过原型阵列验证实时图像处理和运动跟踪等实际应用功能。

器件结构与工作机制

研究团队设计了一种可重构的多终端EP-IDNC器件，其核心结构基于有机电致变色材料。通过精确控制电化学掺杂程度，调节材料的光学透射率变化，这一物理过程同时对应着突触权重的编程。器件采用三端结构，支持多个输入信号的集成处理，模拟生物神经元中树突的信息整合功能。

突触功能模拟

该器件成功实现了短期可塑性（STP）和长期可塑性（LTP）的模拟。通过调节电脉冲的幅度、频率和持续时间，可以可控地改变突触权重，并保持非易失性记忆特性。实验表明，器件能够在挥发性模式和非挥发性模式之间动态切换，这一可重构特性使其能够适应不同的计算任务需求。

可视化计算验证

研究人员构建了EP-IDNC原型阵列，演示了实时图像降噪处理。计算过程中的突触权重变化直接通过器件的透光率变化可视化呈现，实现了"计算即显示"的效果。在运动跟踪实验中，器件成功检测并显示了运动轨迹，验证了其在时空信号处理方面的能力。

实际应用演示

通过汽车转向提醒系统的演示，展现了该技术的实用价值。系统能够实时处理传感器输入信号，通过突触权重调整实现决策计算，并将结果直接通过显示单元输出，完整展示了存算显一体化的优势。

这项研究在边缘神经形态技术领域取得了显著进展，建立了神经形态显示的新范式。EP-IDNC技术成功解决了传统边缘设备在能效、延迟和交互性方面的核心挑战，为发展高度集成的智能边缘系统提供了重要技术路径。目前原型器件的循环寿命和开关速度仍需进一步提升，以满足实际应用场景的严格要求。未来研究可探索优化的器件结构和更广泛的电致变色材料（如无机过渡金属氧化物WO₃、NiO等），以扩展工作波长范围、增强稳定性并提升整体性能。该技术为增强现实、可穿戴设备和自主系统等应用场景提供了新的解决方案，推动了智能边缘设备向更高效、更直观的方向发展。