客户成果丨中山大学《Advanced Functional Materials》：一种实现自供电传感器内多维视觉计算的新型二维材料: 2D Tri-HfGeTe₄

传统光学成像系统主要依赖可见光强度信息，将三维的光谱与偏振信息压缩为二维强度图像，导致大量物理信息丢失。同时，传统的“感知-传输-计算”分离架构带来了高延迟与高功耗的瓶颈，难以满足实时边缘智能应用的需求。近年来，二维材料以其超薄结构、可调带隙和强光-物质相互作用等特点，为实现宽谱、低功耗的光电器件提供了新的可能。然而，现有基于二维材料的器件大多依赖于复杂的异质结堆叠或外部门压调控来实现多维度光信息探测，不仅工艺难度高、集成度有限，而且往往需要持续的外部偏压供电，限制了其在轻量化、低功耗场景中的应用。因此，当前亟需突破现有技术路径，探索一种能够在单一材料体系内、无需复杂堆叠或持续外压，即可在可见至近红外波段同时实现偏振与光谱选择性感知，并具备自驱动、原位计算能力的新型器件与架构。这样的解决方案将有望实现光信息的多维同步捕获与前端智能处理，显著提升系统响应速度、降低能耗与硬件复杂度，从而为自动驾驶、物联网终端、移动机器人与便携式智能感知等对实时性、功耗与集成度要求严苛的边缘智能场景，提供坚实的技术支撑。

基于此，中山大学材料科学与工程学院于鹏教授团队成功合成并首次报道了一种新型二维材料——tri-HfGeTe4。该材料的创新性主要体现在以下几个方面：首先，tri-HfGeTe4具有一种低对称性的褶皱层状晶体结构，其中同时包含三角形和四边形环。这是二维材料中首次观测到三角形结构基元，该结构赋予了材料显著的面内各向异性。其次，材料具有约0.6电子伏特的窄带隙，可在可见光至近红外波段（405–1064纳米）实现宽谱响应。其各向异性比在671纳米和1064纳米波长下分别达到2.08和1.86。尤为独特的是，材料在可见光与近红外波段的主导偏振响应方向相互正交，展现出内在的光谱选择性。最后，基于光热电效应，该材料可在零偏压下产生双极性光电流，并能实现灵活调控，这为开发自供电的传感器内计算系统提供了重要物理基础。相关研究成果以“Tri-HfGeTe4: Hybrid Tri/Tetragonal 2D Layers with Strong Anisotropy for Self-Powered In-Sensor Multidimensional Computing”的题目发表在《Advanced Functional Materials》上。

图1.二维四碲化铪锗(tri-HfGeTe4)的各向异性晶体结构与光学特性。

图2. 二维四碲化铪锗(tri-HfGeTe4)的偏振敏感光电响应特性。

该研究中2D tri-HfGeTe4器件的工作机制深度依赖于其材料的多重物理特性。器件表现出显著的面内结构各向异性，这直接导致光学响应对入射光偏振态具有高度敏感性。尤其是在可见光和近红外波段，其主导偏振响应方向相互正交，从而自然地实现了对两个波段光谱信息的有效区分。在零偏压条件下，光照产生的局部温度梯度通过光热电效应驱动载流子定向运动，产生方向与大小均可调的光电流。仅通过简单调节光斑在器件表面的照射位置，即可连续调控光响应的幅度与极性，这相当于为后续的信号处理提供了灵活可调的“权重”参数。因此，该器件能够将输入光中的强度、光谱与偏振等多维度信息，直接编码并融合为单一光电流信号，从而在传感端即实现初步的特征提取与信息压缩。

为验证其实际应用效能，研究团队将tri-HfGeTe4器件与DeepLab V3+神经网络相结合，应用于语义分割任务。实验证明，利用该器件对偏振信息的敏感响应，能够显著提升图像中目标与背景的对比度，获得结构更清晰的成像结果。更重要的是，通过融合器件捕获的可见光、近红外及偏振信息，构建出包含更丰富上下文特征的四通道输入图像。在ACDC标准数据集上的测试结果表明，基于该多维信息融合的语义分割模型取得了高达91%的交并比，其分割精度显著优于仅使用传统可见光图像的方法，同时训练损失始终维持在较低水平。

这一结果充分证明了该器件在复杂场景下实现高效、精准目标识别与理解的巨大潜力。该工作通过使用TuoTuo Technology的光电成像系统完成了材料的光电成像性能测试，为材料结构对称性破缺的验证提供了直接的证据。该研究得到了国家基金委、广东省科技厅等项目的资助。

论文链接：

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202531217