受生物大脑启发的神经形态计算是突破传统冯·诺依曼计算架构存算分离瓶颈的理想途径。其中，融合光与电信号优势的光电神经形态器件，因其具备高速、低串扰及感存算一体的潜力而备受瞩目。以氮化硼、氮化镓、氮化铝及其合金为代表的氮化物半导体，带隙可调范围宽以及光电特性优异，为构建高性能光电神经形态器件提供了理想的材料平台。
诸葛飞研究员近期受邀为《发光学报》撰写氮化物光电类脑器件领域综述。论文系统阐述了氮化物光电神经形态器件的最新进展及其应用。首先，介绍了生物神经元与突触，接着分别从器件结构、工作机制、神经形态功能模拟等方面，深入分析了氮化物人工突触和人工神经元器件。随后，探讨了该类器件在人工视觉、逻辑运算、生物医疗等领域的应用前景。最后，讨论了该领域在材料、器件、大规模集成等方面面临的挑战，并对未来发展方向，如多模态融合感知与异质集成进行了展望。本文旨在理清氮化物光电类脑器件的发展脉络，为推动下一代高效、高速智能计算硬件的研发提供参考。
该综述论文题目为“氮化物光电类脑神经形态器件”，由硕士生赵建璐执笔撰写，发表于《发光学报》 2026, 47: 909-934 (DOI: 10. 37188/CJL. 20260057)。