近日，由中国科学院金属研究所孙东明、成会明课题组与相关单位开展合作，开发出一种柔性碳纳米管—量子点神经形态人工视觉光电传感器。目前的人工视觉系统往往采用传统的互补金属氧化半导体或者电荷耦合器件图像传感器与执行机器视觉算法的数字系统相连接来实现。

       为此，科研人员设计并制备了一个1024像素的柔性神经形态光电传感器阵列，其中铯铅溴钙钛矿量子点作为感光层和光生电荷俘获层，半导体性碳纳米管薄膜作为电荷传输层。同时，该光电传感器阵列集成了光传感、信息存储和数据预处理等功能，这与生物系统行为类似，实现实时并行处理信息，这对于模仿生物视觉处理的人工视觉系统具有重要的启发意义。　　

　　人工智能技术与传感器系统的结合是基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛，不仅因为它们确实有效，还因为今天的计算机应用越来越普及。这些人工智能技术具有最低的计算复杂度，可以应用于小型传感器系统、单一传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的传感器系统和应用。

　　人工智能领域的其他技术进步也将会给传感器系统带来冲击，包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，使其具有智能。它们可以创造智能环境，与其他智能设备通讯，并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务，但是这种集成技术的后果将会很难预测。　　

　　大多数的人工智能动作和应用场景都需要依靠合适的传感器来达成，传感器是人工智能技术发展的硬件基础，是人工智能与万物建立联系的必备条件。以自动驾驶为例，自动驾驶的核心，是让车绕过人类感官与交通环境实现交互。这就极大程度依赖雷达、视觉摄像头以及多种多样的传感器装置。　　

　　当然，政府也看到了传感器对于人工智能产业的重要性，前几年，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。这进一步肯定了智能传感器对于发展人工智能产业的重要意义。　　

　　传感器将是未来万物互联的核心基础。目前，信息技术发展正处于跨界融合、加速创新、深度调整的历史时期，呈现万物互联、万物智能的新特征。云计算、大数据、人工智能的兴起，推动计算架构、模式及智能传感出现重大转折，市场应用呈现爆发式增长态势。

（来源：网络）