四川
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作者
付天达，杨睿哲
机构
芝加哥大学
Citation
Fu T D, Yang R Z, Weires M, Yin J Y, Liao Y F, Guo YF. 2026.Stretchable neuromorphic electronics for future human-integrated intelligence. Int. J. Extrem. Manuf.8042001.
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https://doi.org/10.1088/2631-7990/ae5004
撰稿 | 文章作者
文章导读
随着人工智能从云端走向人体与真实世界，传统刚性电子器件在柔软、可形变的生物环境中逐渐暴露出局限性。如何使计算系统像皮肤一样柔软、像神经一样自适应，已成为下一代智能硬件发展的关键课题。近期，芝加哥大学研究团队在SCI期刊《极端制造（英文）》上发表综述文章“Stretchable neuromorphic electronics for future human-integrated intelligence”，系统总结了可拉伸类神经形态计算的材料基础、器件机制与应用进展，并提出了面向人体融合智能的发展路线图，为可穿戴计算、电子皮肤与生物电子系统提供了重要参考。
图文解析
4.1. 可拉伸神经形态计算：让计算系统“变软”
可拉伸神经形态电子学将神经形态计算与可拉伸材料相结合，使器件能够在拉伸、弯曲和扭转等条件下稳定工作。这类系统不再依赖传统刚性芯片，而是可直接贴附于皮肤、织物或软体结构上，为人体融合智能奠定了新的硬件基础。
图1可拉伸神经形态计算总体框架示意图。
4.2. 材料与器件路线的系统演进
研究表明，有机电化学晶体管（OECT）、有机场效应晶体管（OFET）、阻变存储器（RS）和光敏神经形态器件是目前可拉伸神经形态计算系统的核心器件类型。通过引入可拉伸聚合物、离子凝胶和纳米导电网络等材料，这些器件在保持类脑功能的同时，实现了与人体皮肤相当的力学顺应性，为长期贴合人体运行奠定了基础（图2）。
图2可拉伸神经形态计算的材料。
4.3. 仿神经形态计算机制与低功耗优势
可拉伸类脑器件通常利用离子-电子耦合、界面电荷俘获或导电细丝形成等物理机制，模拟生物突触和神经元的动态行为。这些机制使器件能够在极低电压下完成学习与记忆过程，非常适用于能量受限的可穿戴与植入式设备，也为身体原位计算提供了可能。
图3可拉伸神经形态计算的典型工作机制。
4.4. 面向人体智能融合的应用场景
基于上述器件，研究人员已构建出多种系统级演示，涵盖电子皮肤、在体生理信号处理、手势识别、软体机器人感知等应用（图4）。与传统方案相比，可拉伸神经形态计算平台能在动态形变中稳定运行，实现“感知—存储—计算”一体化，为下一代智能交互系统提供了新范式。
图4可拉伸神经形态计算的代表性应用。
总结与展望
可拉伸神经形态计算正在推动智能硬件从刚性芯片走向柔软、贴体、自适应的人体融合系统。未来，随着材料、器件与系统的协同设计不断深入，该技术有望在可穿戴AI、智能康复、软体机器人和生物电子接口等领域发挥关键作用。研究团队指出，真正的人体融合智能将依赖于计算、感知与力学顺应性的深度融合，而可拉伸神经形态计算正是实现这一目标的重要基石。
关于期刊
International Journal of Extreme Manufacturing(《极端制造》），简称IJEM，中国机械工程学会极端制造分会会刊，致力于发表极端制造领域相关的高质量最新研究成果。自2019年创刊至今，期刊陆续被SCIE、EI、Scopus等20余个国际数据库收录。JCR最新影响因子25.1，位列工程/制造学科领域第一。期刊分区表工程技术1区，TOP期刊。入选中国科技期刊卓越行动计划二期英文领军期刊。
期刊网址：
https://iopscience.iop.org/journal/2631-7990
http://ijemnet.com/
期刊投稿：
https://mc04.manuscriptcentral.com/ijem-caep
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撰稿：作者 编辑：梁煜 审核：范珂艳
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