大数据时代和万物互联时代的到来，加速了现代信息产业的快速发展。而这也对当前数据存储技术提出了更高的要求，如器件微缩化、集成化、低功耗和高存储容量。然而，传统的计算系统采用冯·诺依曼体系结构，其中存储器和中央处理器彼此分离，存在大量线性交互。这种复杂的计算和存储架构通常会导致数据传输缓慢和较高的功耗，从而形成冯·诺依曼瓶颈和存储墙的挑战。为了解决这些问题，加速新一代数据存储和计算技术的发展显得尤为迫切。近年来，碳量子点（CDs）作为一类新型纳米碳材料应运而生，在化学传感器、生物成像、忆阻器等领域受到广泛关注（图1）。

最近，苏州科技大学张程博士等人基于前期忆阻器和碳点领域的工作积累（Adv. Funct. Mater. 2023, 33, 2208320; Nano Energy 2023, 109, 108274; ACS Appl. Mater. Interfaces 2022, 14, 3111; Small 2022, 18, 2202637; Chinese J. Chem. 2022, 40, 2296; Sci. China Mater., 2022, 65，2110; Small 2021, 17, 2100102; Small Sci. 2021, 2, 2100086)，系统总结了近年来碳量子点的发展，概括了碳量子点及其衍生物的合成方法（图2），为合成具有确定特性的高质量碳量子点提供指导性方案。其次，重点关注其在忆阻器领域的应用，并且拓展到人工突触、神经形态计算和人类感知系统中。深入讨论了基于碳量子点的忆阻器的结构—性能构效关系和电阻调节机制。前瞻性地介绍了基于碳点忆阻器的人工突触和类脑神经形态计算的发展前景和面临的挑战。最后，结合碳点本身的组装特性、光学特性、以及量子特性，论文展望性地提出了一些未来碳点忆阻器可以开展的研究课题和相关的应用场景，包括视觉识别、人类感知系统的集成、低能耗量子计算和脑机接口等。这一工作为碳量子点在忆阻器领域的发展贡献一份绵薄之力。

图 1. 碳量子点概览图，涉及合成方法、材料设计、忆阻、突触、神经形态计算应用，以及可能的应用场景。

图 2. 碳量子点的典型合成方法，分为自上而下法（左）和自下而上法（右）。

张程：现为苏州科技大学物理科学与技术学院讲师。主要研究方向为有机半导体、二维功能材料设计与合成，以及在忆阻器和人工突触领域的应用。目前以第一作者/通讯作者身份在Adv. Funct. Mater., Adv. Sci., Nano Energy, Small, ACS Appl. Mater. Interfaces等国际知名期刊上发表SCI论文30余篇。

李阳：现为苏州科技大学物理科学与技术学院副教授，主持国家及省部级基金4项，参与国家和省部级课题 5 项。以第一/通讯作者身份在高质量学术期刊上发表 SCI 论文 31 篇。目前担任江苏省材料学会副秘书长、 Chinese J. Struct. Chem.、 Brain-X、J. Mater. Sci. Techno. Res. 期刊青年编委、SCI 期刊 Polymers 和 Front. Electron. Mater. 客座编辑。

孙艳秋：现任苏州科技大学化学与生命科学学院教授，江苏省特聘教授，曾入选上海市千人计划及姑苏创新创业青年领军人才等荣誉称号。主要从事基于有机多组分材料的光电性质及器件应用研究。近年来以第一/通讯作者在JACS、Angew. Chem. Int. Ed. 等光电化学领域期刊发表多篇论文。主持香港研究资助局（RGC）科研项目1项，江苏省自然科学基金1项。

张其春：现为香港城市大学材料科学与工程学院终身教授。2014年受聘于新加坡南洋理工大学材料科学与工程学院副教授（终身职位）。2017年当选为英国化学会会士。现担任固态化学副主编，SusMat副主编和材料化学前沿、无机化学前沿、Aggerate、Materials Advances、亚洲化学、材料化学C (JMCC) 顾问委员会成员。2018-2022年连续入选科睿唯安全球高被引学者。研究兴趣包括新型碳基半导体材料的合成、自组装及其应用，目前已在Nat. Chem., Nat. Commun., J. Am. Chem. Soc., Angew. Chem. Int. Ed., Chem. Sci., Adv. Energy Mater., ACS Nano, Chem. Commun.等期刊上发表SCI论文460余篇，被引超31000次，H-index: 104。

论文信息：

Carbon Nanodots Memristor: An Emerging Candidate towards Artificial Biosynapse and Human Sensory Perception System

Cheng Zhang*†^[a,d], Mohan Chen†^[a], Yelong Pan†^[a], Yang Li*^[a], Kuaibing Wang^[c], Junwei Yuan^[b], Yanqiu Sun*^[b], Qichun Zhang*^[d]

https://doi.org/10.1002/advs.202207229