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随着人工智能与深度学习的爆发，传统冯·诺依曼架构面临“存储墙”“功耗墙”瓶颈，脑启发计算成为后摩尔时代的重要方向。近日，深圳大学周晔教授团队系统总结了石墨烯量子点（GQDs）在神经形态器件中的研究进展，相关综述成果以“Advances and Perspectives in Graphene-Based Quantum Dots Enabled Neuromorphic Devices”为题发表在Advanced Science上。

一、GQDs的制备

GQDs的尺寸均一性、缺陷密度等直接决定神经形态器件性能，主流制备分为“自上而下”与“自下而上”两种方法：

• 自上而下法：以石墨、氧化石墨烯为原料，经液相剥离、氧化等工艺制备，原料广泛、成本低。Wang等以柠檬酸为前驱体，水解合成平均横向尺寸约3.8 nm的GOQDs，表面富含环氧基、羟基等极性官能团（图2）；Juárez等以橙皮为碳源，碳热-超声剥离制备平均尺寸≈3 nm的GOQDs，350 nm激发下呈现2.8 eV蓝光发射（图2）；Zhang等将液相剥离GQDs与丝素蛋白结合，构建三态忆阻器，功耗低至0.25 µW，MNIST任务识别精度达98.38%（图2）。

• 自下而上法：以小分子为前驱体，经热解、碳化等反应合成，结构可控、缺陷少。Lau等通过软模板法制备尺寸高度均一的GQDs（<5 nm ± 0.55 nm），明确了尺寸依赖的光致发光量子产率（图2相关实验）；Tran等通过微波辅助水热法，10分钟内将氧化石墨烯转化为2-8 nm的单分散GQDs，呈现明显蓝光发射（图2）。

二、GQDs的改性三大策略

通过表面功能化、杂原子掺杂、异质结构建三大改性策略，可精准调控GQDs的光电特性，适配神经形态器件需求：

• 表面功能化：Gomes等将GQDs通过酯键共价接枝到碳纤维（CF）表面，解决团聚问题，制备的对称超级电容器比电容达211 F/g（纯CF仅40 F/g），5000次循环后电容保留率约97%（图3相关实验）；Gao等用GQDs修饰In₂O₃/ZrO₂薄膜晶体管（TFT），场效应迁移率高达34.02 cm²/V·s，开关比4.55×10⁷，亚阈值摆幅0.08 V/dec（图3）。

• 杂原子掺杂：Gong等以石墨为前驱体，用过硫酸铵作为氧化剂和氮源，制备的N-GQDs光致发光量子产率最高达63.8%，产率52%（图3b、d相关实验）；Kim等通过脉冲激光烧蚀法制备S-GQDs，10 mol%硫掺杂时量子产率从0.8%提升至3.89%（图3）；Min等制备的N,S共掺杂GQDs，氮掺杂量9.36%、硫掺杂量0.78%，显著提升氧还原反应催化活性（图3e）。

• 异质结构建：Zheng等制备GQDs修饰Bi₂WO₆复合材料，GQD尺寸可在2.2–5.2 nm精准调控，有效促进光生载流子分离（图3）；Li等将S,N-GQDs负载到玫瑰状中空(BiO)₂CO₃微球上，加速H₂O₂分解生成更多·OH活性物种（图3c）。

三、GQDs调控神经形态器件的核心机制

GQDs通过调控电荷俘获、离子迁移、光电协同等过程，赋能两端、三端神经形态器件：

• 两端电荷俘获器件：Qu等制备GOQD掺杂PEDOT:PSS有机忆阻器，60%掺杂浓度时开关比高达10⁴，数据保留时间超10⁴ s（图5a-e）；Li等制备Ag/PI:GQDs/ITO忆阻突触器件，实现依赖脉冲幅度和频率的可塑性调控（图5f）；Wei等构建BP-GOQD异质结构突触器件，解决纯BP器件循环存储容量下降问题（图5g-i）。

• 两端离子迁移器件：Kim等将GOQDs掺杂到PVP基质中，构建引导丝状生长的突触器件，Ag⁺优先在GOQDs周围还原聚集，形成定向导电丝簇（图6a-b）；Zhou等制备Ag/Zr₀.₅Hf₀.₅O₂:GOQDs/Ag忆阻器，在0.6 V、30 ns低能脉冲下实现双向渐进线性电导调制（图6c-d）；Choi等开发N-GOQD功能层生物相容性忆阻突触，可模拟短期可塑性（STP）到长期记忆（LTM）的转变（图6e）。

  

• 三端器件：Gao等制备GQDs-In₂O₃复合沟道TFT，界面陷阱密度低至5.84×10¹¹ cm⁻²，显著提升载流子传输效率（图4c-d）；Kim等以GQDs为电荷俘获层，制备有机纳米浮栅存储晶体管，开关比高达10⁶，数据保留时间达10⁴ s，循环次数超100次（图4c）。

• 光电器件：Park等制备GQDs基紫外响应光电突触晶体管，300-425 nm波长范围（峰值365 nm）有强吸收，实现光编程、电擦除，单事件能耗低至1.2 fJ（图7a-b）；Choi等用N-GOQDs作为光敏离子导体层，构建紫外调控两端忆阻器，成功模拟光增强突触后电流等特性（图7c-e）。

四、从存储到柔性生物相容性器件应用

GQDs在非易失性存储、人工神经元、人工突触等领域展现出独特优势，关键数据如下：

• 非易失性存储：Yan等将GOQDs引入HfO₂电荷俘获层，器件记忆窗口约1.57 V（±3.5 V扫描），1.2×10⁴ s后电荷保留率86.9%，10⁵次编程/擦除循环后记忆窗口仅下降14.8%（图8）；Chen等制备Ag/ZHO/GOQDs/ZHO/Pt堆叠RRAM，Set电压分布0.08–0.3 V，Reset电压分布–0.14—0.01 V，SET/RESET功耗低至2×10⁻⁵ W和3.9×10⁻⁷ W（图8d）；Bhave等制备N-GQDs/PVA可降解忆阻器，1 wt%掺杂时开关比≈10²，数据保留达10⁴ s，水中3分钟可物理分解（图8e-f）。

• 人工突触器件：Zhao等制备GQD基忆阻器，开关电压降低约40%，电压变异性缩小84%，模拟态波动降低85%（图10a-c）；Yan等制备Ag/HfO₂/GOQD/Pt忆阻器，MNIST手写数字任务500轮训练后识别精度达90.91%（图10d-e）；Zhang等制备ZnTPP-g-GQDs:PVP双模式忆阻器，实现50种非易失性电导态，五类动物分类精度达94.66%（图10f-g）；Kim等制备Al/PMMA–fGQD/ITO突触器件，MNIST任务50轮训练后识别精度约90%（图10h-i）。

• 柔性生物相容性器件：Lee等在柔性PET基板上制备GQDs/PVP忆阻器与石墨烯/PVP电容器集成的MC滤波器，弯曲直径最小8 mm，截止频率可在几百kHz至几MHz可调（图12a-b）；Wen等制备SY-GQDs复合活性层柔性生物忆阻器，开关比高达9.17×10⁶，低于–0.9 V低电压工作，10⁴次弯曲后性能稳定（图12c）；Wen等制备淀粉:GQDs柔性忆阻器，开关比超10⁵，复位电压降至–0.75 V，10⁴次弯曲后性能稳定（图12f-g）。

总结与展望

GQDs凭借量子限制效应、丰富表面态和优异界面相容性，为低功耗、多模态、柔性神经形态器件提供了理想材料体系（图13）。但目前仍面临结构精度不足、多尺度耦合机制不清、大规模阵列一致性差、多模态系统集成有限等挑战。未来需聚焦绿色高效合成、定量能级/缺陷工程、高密度集成技术，推动GQDs从实验室原型走向实际应用，为后摩尔时代智能计算提供核心材料支撑。

Yulin Zhen, Wei Zeng, Zherui Zhao, JiYu Zhao, Ziyan Huang, Zhuo Chen, Kui Zhou, Guanglong Ding, Su-Ting Han, Ye Zhou*. Advances and Perspectives in Graphene-Based Quantum Dots Enabled Neuromorphic Devices. Advanced Science (2026): e00042.

https://doi.org/10.1002/advs.202600042

通讯作者简介

周   晔

深圳大学高等研究院特聘教授，博导。教育部重大人才工程青年学者，英国物理学会会士，皇家化学会会士，英国工程技术学会会士。研究兴趣包括神经形态材料、器件与系统，在Science、Chem. Rev.、Nat. Electron.、Nat. Commun.、Matter、Adv. Mater.、Appl. Phys. Rev.、Adv. Funct. Mater.、Nano Lett.、Mater. Today、Nano Today、IEEE EDL、IEEE TED等期刊发表论文100余篇，他引10000余次，H-因子60，获授权中国与美国发明专利20余项。