近期，我院陈杰威教授团队在新型光电信息器件领域取得系列重要进展，陈杰威教授作为第一作者发表于《Nature Materials》，以通讯作者发表于《Science Advances》、《Laser & Photonics Reviews》（2篇）、《Newton》和《Nano Letters》等期刊，为后摩尔时代感知、传输与计算瓶颈的突破提供了新思路。相关研究第一（或共一）作者包括团队老师郑涛、朱成义、王文晓以及团队研究生李君毅、周光杰等，得到了国家重点研发计划青年科学家、广东省重点研发计划、国家自然科学基金面上等项目的支持。
拓扑表面态助力下一代芯片互连
针对纳米尺度铜互连电阻率急剧升高、电迁移可靠性不足等问题，团队生长出单晶CoSi半金属纳米片，利用其拓扑保护表面态实现超高导电性。厚度约20 nm时，CoSi电阻率降至0.72 μΩ·cm，约为同厚度铜的1/10。通过16 nm节点硅基芯片进行集成，展示出优异的振荡频率。该成果以“Single-crystalline CoSi semimetals with high conductivity and reliability”为题，发表在《Nature Materials》。该成果入选《Nature Materials》的亮点（Featured）论文。IBM公司高级研究员等同期在该期刊以“The surface addresses the interconnect challenge”为题进行评述，认为该工作给未来的研究带来了巨大的机遇“Chen and colleagues provides exciting opportunities for future studies”。
华为提出的“韬（τ）定律”技术框架，以“时间缩微”扩展传统的“几何缩微”思路。时间延迟τ近似一阶正比于电阻和电容，华为通过逻辑折叠突破平面布局、缩短关键路径来降低总路程和电阻，从而降低信号传播时间τ。除了缩短“总路程”的华为方案，本项工作从另一个互补思路来开展：从连接线本身的物理性质出发降低“路面阻力”，构建低损耗拓扑表面来实现信息传输的高速铁路，使得整体的τ降低。
图1. 拓扑半金属CoSi表面态助力高可靠互连芯片集成
晶圆级二维半金属异质结实现压缩感知与动态追踪
针对传统运动检测依赖高像素密度焦平面阵列、数据量大、算力与功耗高等问题，团队提出将感知压缩前移至传感器端的探测器架构。基于原位单片集成的碲化物拓扑半金属/锗范德华异质结构，器件实现紫外至10.6 μm的宽谱探测，峰值位置灵敏度达91.6 mV/mm，在实现400：1的感知压缩比下，实现对多个动态目标准确的识别与跟踪（准确率超过95%）。该工作为机器视觉的低功耗感知和计算提供了硬件级压缩的路径。该成果以“Wafer-scale 2D semimetal heterostructures enabling mid-infrared motion tracking with in-sensor perceptual compression”为题，发表在《Science Advances》上。
图2.传感器内压缩感知实现多目标轨迹跟踪
Te片上集成实现仿生抗干扰手势识别
针对红外手势识别在可见光干扰下信噪比低、数据冗余大、后端计算负担重的问题，团队受宝石甲虫胸廓凹坑器官选择性透过红外、屏蔽可见光的机制启发，提出基于仿生Te片上集成的前端光谱选择与片上轻量网络协同的感知方案，从源头抑制可见光干扰并压缩冗余信息。结合8×8红外传感阵列与仅149个参数的轻量MLP，实现98.8%的片上手势识别准确率。该工作为复杂光照下非接触人机交互提供了低成本、可集成的仿生感知方案。该成果以“Bioinspired Selective Perception through On-Chip Te/Ag Integration and Interface Interference”为题，发表在《Laser & Photonics Reviews》上。同期，团队在该期刊上发表论文“2D Material-Based Photonic Devices for Optical Sensing and Computing”，探讨了用于未来感知和计算的新型光器件。两项工作均以光电科学与工程学院为第一通讯单位，该期刊是学院主建学科“光学工程”的顶尖B目录期刊之一。
图3.强可见光干扰下准确的手势识别
此外，陈杰威教授团队在《Newton》报道了铁电异质结多功能可编程晶体管的研究成果，在《Nano Letters》报道了算法驱动下的三维感知。
依托光电科学与工程学院和粤港澳大湾区柔性光子芯片国际创新中心，在杨中民院士的领导下，陈杰威教授团队将继续聚焦人工智能光电芯片在感知、传输与计算一体化发展中面临的关键挑战，持续开展系统性、前瞻性研究。一方面，探索新原理、构建新架构，研制具有自主创新特色的光电芯片原型；另一方面，深化与半导体企业的协同创新，面向实际应用场景开展技术验证与成果转化，推动前沿科研成果与产业需求深度融合。
论文链接：
1：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=62be19262106576eb9c201fbbb8a06bc10.1038/s41563-026-02740-1
2：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=62be19262106576eb9c201fbbb8a06bc10.1126/sciadv.aeh4592
5：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=62be19262106576eb9c201fbbb8a06bc10.1016/j.newton.2026.100589
6：https://url.scnu.edu.cn/record/view/index.html?key=62be19262106576eb9c201fbbb8a06bc10.1021/acs.nanolett.6c00285