1. Nature | 南方科技大学深港微电子学院王中锐课题组在面向高效神经场重建的忆阻器存算一体硬件方面取得新进展

2. 中国科大在J/ψ光生过程中发现自旋干涉的实验证据

3. 北理工团队在可编程百万像素级光学纳米剪纸矩阵方面取得重要突破

1. Nature | 南方科技大学深港微电子学院王中锐课题组在面向高效神经场重建的忆阻器存算一体硬件方面取得新进展

随着医学影像、AR/VR、具身智能和边缘人工智能等领域快速发展，如何从有限、不完整的观测数据中高效重建完整信号，正在成为智能系统走向真实应用的重要问题。例如，低剂量CT成像需要在减少扫描次数和辐射剂量的同时保持影像质量；AR/VR和三维内容需要根据有限视角快速恢复三维场景；机器人和具身智能系统则需要在有限感知条件下理解周围环境。然而，现有神经场重建模型通常需要大量神经网络前向推理，在传统数字计算平台上仍面临计算量大、能耗高和实时性不足等瓶颈。一方面，冯·诺依曼架构中存储与计算单元分离，造成大量数据搬移；另一方面，神经场模型对权重精度和并行矩阵运算具有较高要求，传统硬件难以同时满足高精度、低延迟和低功耗需求。

围绕上述问题，南方科技大学王中锐课题组联合香港大学齐晓娟教授、中科院微电子所尚大山研究员、复旦大学刘琦教授、刘明院士、香港科技大学郑光廷教授等合作团队，提出了一种基于忆阻器存算一体的高效神经场重建系统。研究团队将神经场隐式表示与忆阻器存算一体硬件相结合，并引入高斯编码、硬件感知量化、低秩分解、结构化剪枝和硬件感知超参数优化等软硬件协同方法，用于实现从稀疏观测到医学影像、三维场景和动态视觉信息的高效重建。相关成果以“Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory”为题，在线发表于 Nature。

该系统的核心思想是将神经场重建中的关键计算过程映射到忆阻器存算一体硬件中完成。神经场通过神经网络学习连续函数，将空间或时空坐标映射为图像强度、颜色和密度等信号值，从而以更紧凑的方式表示复杂医学影像和三维场景。忆阻器单元则以电导形式存储神经网络权重，并在阵列中直接完成并行矩阵运算，从而缓解传统计算架构中数据搬移带来的能耗和延迟问题。

与单纯的软件模型压缩或硬件加速不同，该研究强调“算法—器件—电路—架构”的协同设计。在算法层面，研究团队采用低秩分解和结构化剪枝降低神经场模型参数量，并通过硬件感知超参数优化方法，将网络结构、压缩比例、量化位宽和比特权重比例等因素纳入统一优化框架，使模型能够主动适应真实硬件约束。在编码层面，团队利用忆阻器写入过程中的本征随机性构建高斯编码模块，将器件随机波动转化为有用的物理随机资源，用于增强神经场对高频细节和复杂空间特征的表达能力。在权重映射层面，团队提出硬件感知量化方法，并结合可变电流乘法放大电路，逐步补偿忆阻器写入误差，实现更高精度的多比特权重计算。

图1展示了该研究提出的跨层级协同优化框架。

该系统从表示、算法、架构和电路多个层面进行设计：在表示层面采用神经场描述连续信号，在算法层面通过模型压缩降低计算复杂度，在架构层面利用忆阻器存算一体减少数据搬移，在电路层面通过随机高斯编码和高精度权重映射提升计算效率和重建质量。

图1 面向稀疏信号重建的忆阻器存算一体神经场系统跨层级协同设计

图2展示了硬件感知量化方法。由于忆阻器件在写入过程中不可避免地存在随机波动，如果简单地将神经网络权重直接写入阵列，实际电导值可能偏离目标值，从而降低神经场重建质量。研究团队提出的硬件感知量化方法不是采用传统的“先量化、再写入”方式，而是在每一位权重写入后读取真实电导值，并根据已产生误差动态决定后续比特写入结果，从而逐步补偿器件非理想性。实验结果表明，该方法显著降低了忆阻器写入噪声对矩阵乘法精度的影响。

图2 硬件感知量化方法及其在忆阻器权重映射中的误差补偿机制

图3展示了该系统的硬件架构和电路实现。

系统主要包括高斯编码器和MLP处理引擎两个部分。高斯编码器利用忆阻器阵列的随机电导分布对输入坐标进行编码，使神经场能够更好地学习高频细节；MLP处理引擎则利用忆阻器阵列执行多比特矩阵乘法，并通过可变电流乘法放大电路在模拟电流域中完成不同权重比特贡献的放大与累加。研究团队基于40 nm 256 Kb忆阻器存算一体宏单元构建硬件平台，并结合外围模拟和数字模块完成系统验证。

图3 忆阻器存算一体神经场重建系统架构与电路实现

图4展示了系统在3D CT稀疏重建任务中的实验结果。医学影像重建常受到扫描剂量、采集时间和成像成本限制，因此如何从稀疏采样数据中恢复高质量图像具有重要意义。实验结果显示，该系统能够根据有限数量的CT切片恢复较完整的三维医学影像，并较好保留解剖结构和细节信息。基于40 nm 256 Kb忆阻器存算一体宏单元，该系统完成了3D CT稀疏重建任务的硬件验证，并相较GPU实现约23.5倍的折算能效提升。

图4 基于忆阻器存算一体神经场系统的3D CT稀疏重建实验

图5展示了系统在三维场景新视角合成任务中的验证结果。

新视角合成是AR/VR、三维内容生成和机器人视觉中的关键技术，目标是根据已有图像生成从其他观察角度看到的场景图像。研究团队将神经辐射场模型映射到忆阻器存算一体硬件中，实现了多个三维场景的新视角合成。在保持较好视觉质量的同时，该系统相较GPU实现约21.0倍的折算能效提升。研究团队还进一步评估了该系统在动态场景新视角合成任务中的应用潜力，结果显示其在处理复杂时空信号方面具有良好的扩展性，并相较GPU实现约32.3倍的折算能效提升。

图5 基于忆阻器存算一体神经场系统的新视角合成评估

实验结果显示，基于40 nm 256 Kb忆阻器存算一体宏单元，该系统完成了3D CT稀疏重建和新视角合成任务的硬件验证，并进一步评估了其在动态场景新视角合成任务中的应用潜力。在保持较好重建质量的同时，该系统相较GPU在三类任务中分别实现了约23.5倍、21.0倍和32.3倍的折算能效提升。

该研究的重要意义不仅在于提升了神经场重建任务的能效和并行度，更在于展示了一种面向未来AI系统的软硬件协同设计范式。神经场提供紧凑、连续的信号表示，忆阻器存算一体硬件提供高并行、低功耗的计算平台，硬件感知量化和专用电路则帮助算法适应真实器件的不完美特性。因此，该工作并不是简单地用新硬件加速已有模型，而是探索了“算法—器件—电路—架构”协同优化的新路径，为高效医学AI、AR/VR、三维视觉和具身智能中的稀疏信号重建提供了重要参考。

本项研究由南方科技大学、香港大学、中科院微电子所、复旦大学、香港科技大学等单位合作完成。第一作者为香港大学博士生於亦非。通讯作者为南方科技大学王中锐教授、香港大学齐晓娟教授、中国科学院微电子研究所尚大山研究员和复旦大学刘琦教授。该研究得到国家自然科学基金、中国科学院-香港地区微电子联合实验室、香港研究资助局优配研究金以及香港InnoHK ACCESS人工智能芯片中心等项目的资助与支持。

2. 中国科大在J/ψ光生过程中发现自旋干涉的实验证据

中国科学技术大学重离子碰撞实验课题组在STAR国际合作组中发挥主导作用，利用美国布鲁克海文国家实验室相对论重离子对撞机（RHIC）采集的超周边重离子碰撞数据，在J/ψ介子光生过程中发现了自旋干涉的实验证据。该研究将矢量介子光生过程中的自旋干涉测量从轻矢量介子ρ⁰推进到重味矢量介子J/ψ，直接检验了末态粒子自旋结构对干涉调制行为的影响。相关成果以“Evidence of Spin-Interference Effects in Exclusive J/ψ→ e⁺e⁻ Photoproduction in Ultraperipheral Heavy-Ion Collisions”为题发表在《物理评论快报》（Physical Review Letters）上。

图1.矢量介子相干光生过程中的自旋干涉示意图。左：ρ⁰→π⁺π⁻通道；右：J/ψ→e⁺e⁻通道。

图2.J/ψ光生过程中cos（2φ）调制幅度随横动量的变化。左图为Au+Au数据，右图为Ru+Ru和Zr+Zr数据。

在超周边重离子碰撞中，两个高速原子核彼此掠过而不发生强相互作用碰撞。此时，原子核携带的强电磁场可等效为准实光子束，且光子在横向平面内具有很强的线性极化。光生过程中产生的矢量介子会继承光子的自旋取向，其衰变产物的角分布因而对自旋方向敏感。由于两个原子核均可作为光子源或作用对象，同一末态可由两条不可区分的产生路径形成；两条路径的相干叠加表现为衰变产物角分布中的自旋干涉调制。

STAR合作组此前已在ρ⁰介子光生过程中观测到cos（2φ）型角关联调制，中国科大课题组为该工作作出了重要贡献。但ρ⁰介子寿命很短，在其波函数充分重叠前已经衰变，实验上观测到的自旋干涉信息主要由π⁺π⁻衰变产物携带。而由于π介子是自旋为0的玻色子，仅凭ρ⁰通道尚难以直接检验末态粒子自旋结构对干涉符号的影响。

J/ψ介子为这一检验提供了新的窗口。J/ψ寿命对应的飞行距离约为2160费米，远大于超周边碰撞中两个原子核之间几十费米的典型距离，使来自两个产生源的J/ψ波函数能够在衰变前发生重叠。同时，J/ψ衰变为e⁺e⁻，末态电子和正电子为自旋1/2的费米子。实验结果显示，J/ψ→e⁺e⁻通道中的cos（2φ）调制符号与ρ⁰→π⁺π⁻通道相反，表明末态粒子的自旋结构会改变量子相干过程中的干涉调制行为。

研究团队分析了STAR探测器在200 GeV能量下采集的金核-金核、钌核-钌核和锆核-锆核超周边碰撞数据。结果显示，在低横动量区域，J/ψ→e⁺e⁻通道呈现稳定的负cos（2φ）调制趋势，与ρ⁰通道的正调制形成清晰对照。该结果为自旋干涉效应提供了新的实验证据，也为研究矢量介子光生过程中的自旋量子相干和末态自旋关联提供了重要参考。

STAR是基于美国布鲁克海文国家实验室相对论重离子对撞机上的大型国际合作组，由来自14个国家和地区的780余名科研人员组成。该项研究得到了国家自然科学基金委、科技部、中国科学院等单位资助。中国科学技术大学查王妹教授、唐泽波教授和博士研究生王恺扬为STAR合作组中该论文的主要作者。王恺扬博士学位论文工作是该文章的核心内容。

3. 北理工团队在可编程百万像素级光学纳米剪纸矩阵方面取得重要突破

近日，北京理工大学物理学院/光电学院李家方教授团队成功制备出一种可编程百万像素级的光学纳米剪纸矩阵，实现了高对比度自由编码的光学信息加密与显示，并探索了其在机电可重构微型光学投影方面的应用潜力，为微型显示、光电芯片、智能机器视觉以及高光谱图像传感等领域提供了新的研究思路。该创新成果于近期发表于国际顶级期刊Advanced Materials（IF: 26.8）上。

像素化可寻址调控的微光学阵列是实现自由定制光场操控的关键，可为发展下一代微型显示器、微型光谱仪、集成光子芯片以及光探测微模块提供技术基础。同时，AR/VR显示、光学神经网络及高性能光电探测等技术的发展也高度依赖于微型光学单元的像素级编程调控能力。因此，在微纳尺度上实现兼具大调制深度、高分辨率单元、多像素数量以及自由可编程的二维矩阵化调控具有重大意义但仍面临挑战，从而制约了高性能像素化光学器件和集成系统的应用发展。

针对这一难题，基于机电可重构技术的纳米剪纸阵列成为一种潜在的解决方案。纳米剪纸结构基于纳米尺度的“二维剪裁+三维形变”原理[Sci. Adv. 4, eaat4436 (2018)]，具有二维到三维的可控形貌变换能力。相比微米及介观尺度的结构变换，纳米剪纸技术凭借先进的结构设计与纳米制造策略可在纳米尺度上获得高精度、高均一的光学调控阵列[Nat. Commun. 12, 1299 (2021)]。但是，新近发展的机电纳米剪纸阵列还不具备高光学对比度、大像素数量下的自由可编程能力[Nat. Commun. 16, 7843 (2025)]，而这些特性正是大规模像素化微型光学器件与集成系统的迫切需求。

图1. 可编程光学纳米剪纸矩阵设计示意图。

为填补此技术空缺，北理工团队创新地开发了一种可寻址编程的百万像素级机电可重构光学纳米剪纸矩阵（图1）。该设计基于一种可变形折线构型单元（如图2a, b），大幅提升了信息加密与显示的光学对比度，实现了基于两种结构编码的多幅定制图案隐藏与再现（如图2展示的笑脸、迷宫、蝴蝶和风车图案），其单元周期仅为2.5 µm，为空间光调制器件及系统（如微型显示器、光电芯片、智能机器视觉、高光谱图像传感器等）的微型化设计提供了重要的技术参考。

图2. 动态可开关光学信息加密与显示概念实验演示。

图3. 基于10,000像素纳米剪纸矩阵的自由编码信息显示。

在信息编码显示实际应用中，实现单个像素的独立实时编程操控具有重要意义。为展示此功能，研究团队基于多线程寻址（Multi-Line Addressing, MLA）策略提出了一种高对比度像素化机电可重构设计。如图3所示，集成纳米剪纸矩阵与可编程电极的光电调控芯片成功实现了10,000像素的自由可编程光学显示，为高性能多功能微型显示器件研究提供了新的技术途径。

图4. 可编程百万像素级条带型纳米剪纸矩阵及信息编码功能演示。

为进一步展示超大像素规模纳米剪纸矩阵的制备及编程可行性，研究团队采用螺旋型纳米剪纸设计制作了低电压驱动的条带型光电调控芯片（图4a-d）。受限于实验条件，该芯片仅包含200条独立顶层电极，但每条电极上包含有19,350个螺旋型纳米剪纸单元，这使得芯片的可形变像素总数达到了破纪录的3,870,000，超过了1440p的QHD像素数量（四倍高清为3,686,400像素）。为验证其可编程调控功能，实验进一步演示了其光学信息传输特性，如图4f-h所示的摩斯代码加密显示和光学“钢琴演奏”示例。此外，研究团队还利用自建的光学投影仪演示了定制图案和百万像素纳米剪纸矩阵的光投影显示功能（如图5所示），展示了光学纳米剪纸阵列在微型光学器件方面的应用能力。未来有望结合时空编码及高速控制技术，为多功能空间光调制芯片提供新的应用场景。

图5. 基于纳米剪纸矩阵的自由可控光学投影演示。

综上所述，本工作创新地设计了高占空比纳米剪纸构型，成功构筑了百万像素集成光学纳米剪纸矩阵，实现了机电可编程、超大像素规模、超小像素单元的光学信息加密与显示，为微型显示、光电芯片、智能机器视觉以及高光谱图像传感等领域的创新发展提供了新颖的研究思路和技术途径。该工作自2020年启动以来，得到了多届学生和多位学者的接续攻关与持续支持，北理工博士生陈盈盈、张永越、牛美华、李崇睿、孙浩哲、梁清华，及中科院物理所潘如豪副主任工程师为论文的共同第一作者，北理工洪孝荣博士（现集成电路与电子学院特立博士后）及李家方教授为共同通讯作者。该交叉学科研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、北京市自然科学基金、中国博士后科学基金等项目的支持。

文章信息（#为共同一作，*为通讯作者）：

Yingying Chen#, Yongyue Zhang#, Meihua Niu#, Chongrui Li#, Haozhe Sun#, Qinghua Liang#, Ruhao Pan#, Xinyue Kong, Mingyue Gao, Huikai Xie, Junjie Li, Xiaorong Hong*, Jiafang Li*, “Programmable optical megapixel nano-kirigami matrix”, Advanced Materials, e73647 (2026).