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　　光明日报长春5月14日电（见习记者张楠 记者任爽）近日，中国科学院长春光学精密机械与物理研究所在宽光谱光电突触器件研究中取得进展，该所研制的钽镍硒硫化锡异质结光电突触晶体管可实现从紫外到近红外的宽谱高光电转换效率和长时数据保留能力，显著提升神经网络对视觉信息处理的精度和效率。这一重要成果为光电子学和神经形态计算机视觉领域的发展提供了新的思路，未来有望在人工智能技术中得到深度应用。

　　随着人工智能技术在自动驾驶、智能机器人和智能制造等领域的广泛应用，传统视觉系统的串行处理方式因功耗增加、信息延迟等问题，逐渐难以满足日益增长的算力需求。神经形态视觉系统模拟人脑神经元和突触结构，采用并行处理方式，能够同时处理多路信息，从而显著降低功耗并提升数据处理速度，成为计算机视觉领域的研究热点。

　　鉴于以上原因，长春光机所李绍娟、黎大兵研究团队开创性构建气态刺激响应调制机制，通过气体吸附辅助的持久光电导策略，使该器件能看清以前根本看不见的“光谱暗语”，对比传统硅基探测器“视力”强10万倍。同时，其数据保留时长较现有技术延长100倍，大幅度提升了神经网络处理信息的精度和效率。

　　该器件还成功模拟了人眼视网膜细胞对多光谱信号的感知与识别功能，使智能设备可同时解析紫外、可见光、红外等多维度光信号，为多种场景提供高效、仿生的解决方案，如在工业检测中利用紫外波段发现产品表面人眼难以察觉的细微瑕疵，或在安防监控领域利用红外波段在弱光环境下精准识别目标。

　　研究团队负责人、长春光机所研究员李绍娟介绍，团队研究聚焦于拓宽光电突触的响应波段、提高对弱光信号的检测能力、增强器件作为输入层的图像预处理能力3个关键方向，让未来的智能设备能不受光线因素干扰稳定高效地获取信息，并第一时间将杂乱无章的原始图像转化为易于分析的形式，让智能设备在面对复杂图像时，也能迅速做出精准判断。

　　当前，该研究已进入从实验室迈向产业化的过渡阶段。李绍娟表示，这项技术将推动机器视觉向更高智能水平跃迁，智能设备将拥有更灵敏、更智慧的眼睛，完成更多人类难以企及的任务。

　　《光明日报》（2025年05月15日 08版）