近日，中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所张其冲研究员、Luo Jie团队和上海应用技术大学王占勇教授、南洋理工大学Chen Long教授合作成功研制出一种兼具抗冻特性、超低能耗和高整流比的纤维状电化学离子突触（FEIS）。该器件通过π-π堆叠自组装策略，将四氯苯醌（TCBQ）和锌六氰基铁酸盐（ZnHCF）负载于碳纳米管纤维（CNTF）上，并结合蔗糖修饰的聚丙烯酰胺（PAM）水凝胶电解质，在−20℃的低温环境下仍能稳定工作，单次突触事件能耗低至17fJ，整流比高达17.9，为新一代可穿戴神经形态计算系统在极端环境下的应用开辟了新路径。

相关论文以“Anti-Freezing Fiber-Shaped Iontronic Synapses With Ultralow Energy Consumption and High Rectification”为题，发表在Advanced Materials上。

图1 自组装FEIS用于高效神经形态信息处理及低温稳定运行

研究团队首先开发了一种无粘结剂的纤维电极自组装方法。利用碳纳米管纤维丰富的π电子云，TCBQ分子通过π-π堆叠作用均匀且密集地自组装在CNTF表面。

在电解质设计方面，团队引入蔗糖修饰的PAM水凝胶（SUC/ZS/PAM）作为离子传输层。蔗糖的羟基（-OH）和PAM的酰胺基团（-CONH₂）充当氢键位点，与水分子竞争形成氢键，有效降低水活度，抑制冰晶形成。

图2 自组装TCBQ@CNTF电极和抗冻水凝胶电解质的表征

FEIS采用扭曲构型，以ZnHCF@CNTF为工作电极、TCBQ@CNTF为对电极，SUC/ZS/PAM水凝胶为离子传输层。该器件通过对称电位窗口内的非对称法拉第反应实现类似生物突触的单向信号传输。

图3 FEIS中具有高整流比和低温稳定性的单向信息传输

FEIS还能够模拟生物突触的兴奋性/抑制性突触后电流（EPSC/IPSC）行为。当施加负向电压脉冲（−0.2 V，200 ms）时，Zn²⁺离子在电场驱动下向TCBQ@CNTF阳极迁移，引起电流快速增加，模拟去极化PSC（DPSC）；脉冲撤去后，内建电场驱动离子回迁，产生负向电流，模拟超极化PSC（HPSC）（图4c）。与液态电解质相比，凝胶电解质能够延缓离子回迁，使PSC呈现明显的累积和缓慢衰减特征，有利于稳定突触可塑性的维持。

图4 FEIS中的突触可塑性及超低能耗

研究团队进一步验证了FEIS在实用场景中的潜力。基于两个FEIS构建的OR门和AND门逻辑电路，以1 V输入电压定义为逻辑"1"，输出电压高于0.5 V为逻辑"1"，低于0.5 V为逻辑"0"。OR门在所有四种输入组合中，只要任一输入为"1"输出即为高电平，仅当两输入均为"0"时输出低电平；AND门仅在两输入均为"1"时输出约1 V高电平，验证了基本的离子逻辑运算功能。在机器人控制系统中，FEIS被集成到机械臂构成自学习增强系统：只有当突触刺激超过临界电流阈值时才会触发PSC，实现感知和学习；机械臂在刺激撤去后只要电流仍高于阈值即保持抓握状态，当PSC衰减至阈值以下时释放物体，模拟了人类的运动控制行为。在手写数字识别任务中，团队设计了三层人工神经网络（输入层、隐藏层、输出层）。研究发现，在−20℃低温下PSC衰减速率显著慢于常温（图5g），表明低温增强了短时记忆能力，使单脉冲诱导的电流能在更长时间内累积。在交替的抑制（−0.5 V，50 ms）和增强（+0.5 V，50 ms）脉冲作用下，FEIS表现出近似对称和线性的电导变化，确保突触权重可实现可控更新。基于这些特性，FEIS在−20℃下对MNIST手写数字图像的平均识别准确率达到95.2%，混淆矩阵显示各数字类别均被正确识别，充分证明了其在极端低温环境下的高可靠性信息处理能力。

图5 基于FEIS的逻辑电路、机器人控制及神经形态计算演示

该研究通过电极材料自组装、抗冻电解质氢键调控与器件非对称法拉第反应的协同设计，成功将抗冻性能、超低能耗与高整流比集成于单一纤维状离子突触器件中，为可穿戴神经形态计算系统在极地、高海拔、太空等极端环境中的应用提供了新的材料体系和器件架构。研究团队指出，FEIS的线性电导调制和增强型短时记忆特性使其在复杂环境下的自适应学习和高效信息处理方面展现出独特优势，未来有望进一步集成于智能织物、软体机器人和人机交互界面，推动柔性电子器件向更高层次的智能化和环境适应性迈进。