论文题目为"Bioinspired Bimodal Artificial Afferent Nerve Based on AgBiS2 QD/IGZO Heterojunction Optoelectronic Synaptic Transistor for Visuo-Tactile Fusion Perception"。
生物智能依赖于多感官模态的协同整合，而非单一通道的孤立处理，尤其在复杂或退化环境中，视触觉互补对鲁棒感知至关重要。然而，现有双模态神经形态系统大多依赖分立式传感与处理单元的外部耦合，缺乏在统一硬件框架内实现物理层面深度融合的汇聚式传入架构。针对这一瓶颈，本研究受星鼻鼹鼠视触觉协同感知策略的启发，提出并构建了一种基于AgBiS2 QD/IGZO异质结光电突触晶体管的仿生人工视触觉传入神经。通过可控制备AgBiS2 QD薄膜，并与IGZO沟道构建异质结界面，利用界面载流子分离、持久光生电荷积累与缓慢弛豫动力学。器件实现了波长可区分的多维度突触可塑性，包括双脉冲易化、脉冲频率依赖可塑性及短时记忆向长时记忆的连续转变，单事件能耗低至2.32 fJ，且具有优异的环境稳定性。在Fashion-MNIST部分退化识别任务中，视觉-触觉双模态融合识别准确率达到90.6%，显著高于视觉单模态（75.2%）和触觉单模态（78.6%），验证了双模态协同增强鲁棒性的有效性。在此基础上，搭建仿生机器人平台，将汇聚式突触输出映射为阈值调控的分级行为，实现了从感知、融合、记忆到行动的完整硬件通路。本工作为下一代仿生多模态神经形态系统提供了一种紧凑、可规模化且物理机制统一的硬件实现路径。
该项工作得到了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、化合物半导体创新联合体科研创新计划、江苏省研究生科研创新计划等项目的支持。常州大学为本文的第一单位，我院电科研24研究生杨成耀为本文的第一作者，常州大学李晟、仲启轩和杭州师范大学黄金荣为本文的通讯作者。
论文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.77842
期刊简介：Advanced Functional Materials是Wiley出版社旗下材料科学领域的国际顶级期刊，2025年最新影响因子高达19.9，五年平均影响因子为19.4，稳居JCR Q1区及中科院材料科学大类1区TOP期刊，并被Nature Index收录。期刊覆盖纳米、能源、生物、光电等全材料学科，是全球材料科学家展示突破性成果的首选平台之一。
