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在人脑处理的信息中，超过80%都是通过眼睛获得的。人眼不仅可以进行信息的探测和同步处理，而且整体功耗极小（远小于20瓦）。相比而言，传统的机器视觉系统需要先探测再处理，使用的图像传感器在探测目标图像的同时会产生大量冗余信息，此类信息通过有限的带宽传输给所连接的计算机进行处理和分析，从而导致较大的时间延迟和较高的功耗。因此，构建一个可以媲美人眼、具备同步进行信息探测和处理功能的类脑视觉传感器是人们一直追求的梦想，对于智能工业、自动驾驶、智能安防等应用的发展也至关重要。化学气相沉积设备部件
二维材料有望成为后摩尔时代重要的基础电子材料，该领域的发展也让人们可以对原子层材料进行乐高式的堆叠和集成。
人类视觉系统强大的信息处理能力很大程度上依赖于视网膜的结构和功能。视网膜中的主要细胞包括感光细胞、双极细胞等，这些细胞之间是垂直分层分布的结构。光透过瞳孔入射到视网膜上后，感光细胞将入射光转换为电学信号，流经双极性细胞，利用双极性细胞的生物特性对电学信息进行一定的加工和处理，加工后的图像信息仅仅保留其主要的特征，再传输至大脑皮层进行进一步的图像处理和理解。
通过这种方式，视网膜在一定程度上实现了信息探测和处理的同步进行。为了实现对视网膜结构和功能的逼真模拟，在该工作中，缪峰团队提出可以通过“原子乐高”的方式搭建基于二维材料垂直异质结的类脑视觉传感器，这些垂直结构不仅能够自然地模仿视网膜的垂直分层结构，而且异质结中包含的不同二维材料可被用来模拟视网膜中不同细胞的功能。
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