近日，山东大学集成电路学院王天宇等人在基于碳基材料的新兴突触器件方面取得重要进展，近日，相关综述论文以“Carbon-based memristors for neuromorphic computing”为题发表在国际著名期刊Applied Physics Reviews上（IF：19.5），山东大学集成电路学院研究生王政为论文第一作者，山东大学集成电路学院孟佳琳研究员、王天宇研究员、湖南大学副教授冯波为共同通讯作者。
面对物联网与AI飞速发展带来的数据爆炸问题，基于忆阻器其的存算一体神经形态计算系统有望打破冯诺依曼瓶颈。基于碳基材料的忆阻器件因生物兼容性、柔性和稳定性受到青睐。本文聚焦于介绍基于碳基材料的忆阻器的最新研究进展和前沿应用。首先展示不同维度代表性碳基材料和制备方法，然后介绍结构、存储和突触可塑性测试和开关机制。随后列举了由碳基忆阻器搭建的神经网络结构以及前沿应用包括图像处理、柔性、可穿戴电子织物和三维集成。最后概述了基于碳基材料忆阻器的未来挑战和应用前景。
本文首先回顾了忆阻器的发展历程，特别聚焦于用于神经形态计算的碳基忆阻器件。针对基于碳基材料的忆阻器件，展示了最新研究成果，并以材料结构维度为尺度从0维至3维系统性综述了其材料体系、器件结构及导电机制，为相关研究提供理论依据。针对下一代信息处理需求，阐述了碳基忆阻器的存储特性、及突触可塑性，探讨了其在神经形态计算中的关键性能指标。
本文以0维至3维的材料结构为尺度，总结了每个维度最具代表性的碳基材料和最前沿的合成方法，并介绍了基于碳基材料的忆阻器的结构、在存储和突触可塑性方面的性能测试以及电阻转换机制。随后，以用于神经形态计算的神经网络结构为基础，我们把基于碳基忆阻器的应用层面展开为图像、柔性、可穿戴电子织物、三维集成四个方面详细介绍，在上述应用场景中我们以材料结构维度为尺度对比了不同维度的碳基材料的性能，结果如雷达图所示。
最后，针对基于碳基忆阻器构建的神经形态计算系统，我们将其未来发展划分为了短期（1-3年），中期（3-5年）与长期（大于5年）三个发展阶段，展望了基于碳基材料的神经形态器件的发展前景并在深入讨论了潜在挑战的同时给出对应可行解决方案，包括材料性能发展瓶颈、器件可靠性及先进制备工艺等关键问题，为该领域未来研究提供了前瞻性指导。
文献信息：Zheng Wang, Kangli Xu, Jialin Meng, Bo Feng, Tianyu Wang; Carbon-based memristors for neuromorphic computing. Appl. Phys. Rev. 1 December 2025; 12 (4): 041307. https://doi.org/10.1063/5.0260582.
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