文章导读
当数据洪流不断冲击传统计算极限，类脑计算如何真正落地？西安交通大学邵金友、孙柏教授团队在《先进功能材料》重磅综述中，首次系统揭秘大规模忆阻器交叉阵列的破局之道。他们深度剖析3D集成等前沿架构如何突破平面限制，直面材料均一性、热管理等核心挑战，并揭示材料改性与算法协同设计的创新路径。读完本文，你将掌握这一后摩尔时代核心器件的关键进展——从边缘设备实时学习到脑机接口高吞吐处理，忆阻器阵列正成为AI落地的桥梁。商业化革命近在咫尺，这场硬件变革如何重塑未来计算？答案就在此文中。
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近日，西安交通大学前沿科学技术研究院、精密微纳制造技术全国重点实验室邵金友、孙柏教授团队在《先进功能材料》（Advanced Functional Materials）发表题为《基于大规模忆阻器交叉阵列的类脑计算》（Brain-Inspired Computing Based on Large-Scale Memristor Crossbar Arrays）的综述论文。该综述系统总结并评述了面向主流应用场景下基于不同阻变层材料的大规模忆阻器交叉阵列的最新研究进展。
在物联网与人工智能飞速发展的今天，海量数据爆发式增长对计算性能与能效提出了前所未有的严苛要求。人类大脑凭借海量神经元与突触的并行工作模式，实现了低功耗、高效率的信息处理，这一特性为突破传统计算瓶颈提供了灵感源泉。类脑计算作为下一代计算技术的核心方向，正成为全球科研焦点，而忆阻器因其与生物突触的结构功能相似性、超高能效潜力，被视为后摩尔时代最具前景的核心器件。
针对忆阻器交叉阵列制造的关键技术与应用挑战，邵金友、孙柏教授团队从阵列发展历程、架构设计、材料体系、应用场景到商业化前景，进行了全方位深度解析，为该领域的发展提供了权威指引。团队详细阐述了1R、1T1R、1D1R、1S1R等经典架构及3D垂直集成方案，深入分析了各自在抑制漏电流、提升集成密度等方面的优势与挑战。其中，3D集成技术通过垂直堆叠突破平面限制，实现了超高密度存储与高效计算，为类脑计算提供了强大硬件支撑，同时也直面热管理、工艺复杂度等核心难题。目前，大规模制备中的材料工艺一致性、器件性能均一性、系统集成复杂性仍是三大核心挑战，论文还高度总结了材料改性、异质集成、算法-硬件协同设计等创新解决方案。
未来，基于忆阻器的高效类脑计算系统将实现更敏捷的人机交互，从边缘设备的实时传感与在线学习，到脑机接口的高吞吐量神经信号处理，忆阻器交叉阵列将成为连接人工智能与人类日常生活的关键桥梁。大规模忆阻器交叉阵列的广泛商业化已近在眼前，必将引领下一代计算技术的革命性变革。
该论文由西安交通大学前沿科学技术研究院、精密微纳制造技术全国重点实验室等独立完成。博士生郜凯凯为第一作者，邵金友、孙柏教授为通讯作者。该工作得到了国家自然科学基金和西安交通大学青年拔尖人才支持计划等项目的支持。
论文链接：https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202528309
邵金友教授课题组主页：https://gr.xjtu.edu.cn/en/web/jyshao/home
孙柏教授课题组主页：https://gr.xjtu.edu.cn/en/web/sun_bai/home
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