综述-生物 “感知智慧”：自适应传感器的仿生突破与应用蓝图

研究背景  

随着物联网（IoT）的快速发展，传感器节点数量激增（预计2030年达1250亿个），但传统传感系统存在两大核心局限：一是传感与处理单元物理分离，导致大量冗余数据传输，引发高延迟和高功耗；二是传感器响应特性固定，无法像生物感知系统那样动态适应环境变化。  

生物感知系统通过“感觉适应”机制（如皮肤触觉受体对持续刺激的敏感性降低、视网膜对明暗环境的动态调节）高效过滤冗余信息，同时扩展感知范围，显著降低系统负担并提升能量效率。这种低功耗、高效率的特性为人工自适应传感器的研发提供了灵感，成为突破传统传感器性能瓶颈、推动下一代智能感知平台发展的关键方向。  

研究成果

人类感知系统具有多种动态功能机制，能够高效处理周围环境中大量的感官信息。在这一系统中，感觉适应作为核心机制，可在感官端点无缝过滤熟悉且无关紧要的外部刺激。这种适应性过滤减少了感官终端与皮层处理单元之间的冗余数据传输，有助于降低系统层面的通信带宽需求和能耗。

由于在下一代智能感知平台中展现出广阔前景，利用电子器件重现感觉适应行为已引起研究人员的广泛关注。香港理工大学韩素婷教授团队在本综述中系统梳理了生物启发自适应器件工程的最新进展，并重点介绍了其在电子皮肤、可穿戴电子设备和机器视觉中的重要应用。生物启发自适应传感器的快速发展，不仅得益于新兴神经形态电子元件（包括压电传感器、摩擦电传感器、忆阻器件和神经形态晶体管）的最新研究进展，还归功于对生物感觉适应机制的深入理解。此外，本文还探讨了阻碍器件性能优化、多模态自适应传感器开发及系统级集成的现有挑战，为高性能神经形态传感系统的发展提供了思路。相关报道以“Bioinspired Adaptive Sensors: A Review on Current Developments in Theory and Application”为题发表在Advanced Materials期刊上。

Figure 1. Schematic of biological sensory adaptation and bioinspired adaptive devices. 

综述要点  

1. 从分子层面（离子通道动态）到系统层面（多模态整合）模仿生物适应机制，突破传统传感器“固定响应”的局限。  

2. 压电/摩擦电传感器侧重动态力学感知，忆阻器擅长突触级适应，神经形态晶体管则在视觉适应中表现突出，三者互补覆盖多感知场景。  

3. 自适应传感器通过“感知-处理”一体化设计，降低冗余数据传输，能耗比传统系统降低1~2个数量级，同时扩展感知范围（如视觉动态范围提升至94 dB）。  

4. 从电子皮肤到机器视觉，展现从工业检测到医疗健康的全场景应用价值，尤其在低功耗、高动态需求场景（如远程监测、自动驾驶）中优势显著。  

综述内容

1. 生物感觉适应的原理  

生物感知系统的适应机制是人工传感器设计的核心灵感来源，涵盖多感官的动态调节规律：

Figure 2. Schematic of sensory transduction and adaptation.

- 触觉适应：皮肤中的机械感受器分为慢适应（如Merkel细胞，感知持续压力）和快适应（如Meissner小体，感知动态振动），通过离子通道的激活/失活动态调节响应，平衡对静态刺激的持续感知与动态刺激的快速捕捉。 

Figure 3. Tactile sensations in the human hand are mediated by four types of mechanoreceptors.

- 视觉适应：视网膜通过视杆细胞（暗视觉）和视锥细胞（明视觉）的协同，实现160 dB动态范围的光强适应（从星光到阳光），符合韦伯定律（灵敏度与背景光强成反比），同时通过对比度适应处理高动态范围场景。  

Figure 4. Visual adaptation of the human retina.

- 听觉、嗅觉与味觉适应：耳蜗毛细胞通过钙通道失活适应持续声音；嗅觉受体因持续刺激导致受体脱敏；味觉细胞通过离子通道关闭降低对持续味道的敏感性，均体现“过滤冗余、聚焦关键信号”的共性。  

2. 生物启发自适应传感器的实现方式  

基于生物适应机制，研究人员开发了三类核心器件，通过材料与结构设计模拟生物感知特性：  

- 压电与摩擦电传感器：  

  - 压电传感器（如PVDF基）利用压电效应，对动态机械刺激（振动、压力）产生瞬时响应，模拟快适应机械感受器；通过刚性-柔性复合结构（如模仿骨骼-肌肉结构）可提升灵敏度至346.5 pC/N。

Figure 5. Bioinspired adaptive piezoelectric sensors.

  - 摩擦电传感器基于接触起电与静电感应，通过微纳结构（如Cu锥/PDMS碗）增强接触面积，实现自供能动态感知（如步态监测、材料识别），部分集成压阻层实现慢适应响应。

Figure 6. Bioinspired adaptive triboelectric sensors.

- 忆阻器：  

  - 通过离子迁移形成/断裂导电细丝，模拟生物突触的适应特性。例如，Ag/ZnS/Pt忆阻器可通过光刺激调节电导，实现明暗适应；TiN/Li?SiO?/Pt忆阻器在持续电压下表现出电流先升后降的适应行为，模拟神经受体对持续刺激的脱敏。

Figure 7. Adaptive memristive synaptic device.

  - 光电子忆阻器（如CsFAMA钙钛矿基）集成光感知与适应功能，动态调节光响应度，实现94 dB动态范围的视觉适应。  

Figure 8. Adaptive memristive spiking neuron.

- 神经形态晶体管：  

  - 通过沟道或介电层中的电荷俘获/释放动态调节电流，模拟视觉适应。例如，MoS?基晶体管通过紫外处理引入缺陷态，实现光强依赖的电流抑制/激发，符合韦伯定律；有机晶体管通过PBTTT/PVA界面的电荷俘获，实现适应时间可调控（50 ms~5 s），匹配生物系统的时间尺度。  

Figure 9. Bioinspired adaptive neuromorphic transistors with dynamic trapping in the channel layer.

Figure 10. Bioinspired adaptive neuromorphic transistors with dynamic trapping in the dielectric layer. 

3. 集成自适应系统的应用  

将自适应传感器与信号处理、无线传输模块集成，形成跨场景智能感知系统：  

- 电子皮肤：集成bimodal传感器（压电+压阻）的机器人机械手可识别物体软硬度（准确率98.44%），通过忆阻器差分计算实现尖锐/光滑物体的安全抓取，甚至通过神经接口刺激小鼠肌肉收缩，推动神经修复与仿生机器人发展。

Figure 11. Integrated adaptive system for electronic skin.

- 可穿戴电子：PVDF基压电膜监测人体运动（如关节弯曲、脉搏）；口罩集成的摩擦电传感器网络结合1D卷积神经网络，实现呼吸模式识别（准确率100%）；智能手套通过15个摩擦电传感器实现手语实时翻译（句子识别准确率86.67%）。

Figure 12. Integrated adaptive system for wearable electronics.

- 机器视觉：基于钙钛矿的拮抗型光电子阵列实现94 dB动态范围的光强适应，比人类视觉系统更快（<1.2 s）；模仿太平洋鲑鱼光谱适应的传感器通过偏压调节，实现可见光/近红外光谱切换，提升图像对比度（>10倍）。  

Figure 13. Bioinspired light intensity adaptation.

Figure 14. Bioinspired spectral adaptation.

总结与展望  

本综述系统梳理了生物启发自适应传感器的原理（生物适应机制）、实现（压电/摩擦电传感器、忆阻器、神经形态晶体管）与应用（电子皮肤、可穿戴设备、机器视觉），证实其通过模仿生物系统的动态调节能力，有效解决了传统传感器的冗余数据与固定响应问题，为下一代智能感知系统提供了全新范式。  但仍存在以下挑战：器件性能稳定性（如温度/湿度对压电传感器的影响）、多模态传感器集成（跨模态信号融合）、系统级规模化（大面积阵列的均匀性）。  

未来，仍需通过以下方面努力：开发多离子调控忆阻器以模拟复杂生物适应；通过算法（如注意力机制）优化多模态信号融合；推动与脑机接口、柔性电子的结合，实现“感知-决策-执行”闭环系统，应用于神经假肢、智能机器人等领域。  

文献链接：https://doi.org/10.1002/adma.202505420

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