类脑视觉“感存算”之铁电贯穿

本文从作者参与类脑计算研究的认知转变切入，探讨了人脑信息处理的特点（如非永久存储、高能效、感存算一体化）与当前人工智能及计算架构的差异。研究聚焦于视觉“感存算”一体化硬件实现，指出传统架构存在“存储墙”、“功耗墙”等问题，而铁电材料因其光电效应、非易失存储和低能耗运算潜力，成为实现感存算融合的关键候选。文章重点介绍了华南师范大学樊贞团队的工作：他们利用铁电体光伏效应，设计了一种集成光学传感、非易失存储与计算功能的阵列器件，首次在同一硬件中实现了动态图像优化（低层处理）和图像识别（高层计算）任务，为视觉类脑计算提供了新思路。最后，文章也指出了铁电材料在集成、性能权衡等方面面临的挑战。