SmartBot | 综述 | 山东大学孟佳琳教授团队：让机器人“脑”力全开：面向具身智能的类脑神经形态器件

传统冯·诺依曼架构存在“存储墙”问题，限制了具身智能机器人在复杂环境中的实时决策与自适应能力。受生物脑启发的神经形态器件通过模拟神经元与突触行为，具备低功耗、并行计算和事件驱动处理等优势。山东大学孟佳琳教授团队在《SmartBot》期刊发表综述，系统分析了用于神经形态器件的材料体系（金属氧化物、低维材料、有机材料）及核心架构（两端忆阻器、三端晶体管），评估了存储特性与突触可塑性等关键性能。研究重点展示了这些器件在机器人感知控制、人机交互及闭环控制系统中的创新应用，如边缘检测、手势识别、无人机自适应解码及类生物痛觉反射的自主避障。文章指出，未来研究应聚焦于开发多模态可塑性材料以增强具身感知交互，构建从感知到决策的闭环人工神经系统，并通过软硬件协同设计解决大规模集成中的漏电流问题，将器件非理想性转化为计算优势，从而推动具备鲁棒性的高级具身认知功能发展。