Integrated in-memory and near-memory sensor for bionic robot perception

doi:10.1016/j.mattod.2026.103345

Integrated in-memory and near-memory sensor for bionic robot perception

2026-04-30

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DOI：10.1016/j.mattod.2026.103345

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传感器网络和边缘智能的快速发展加剧了在节能数据采集、传输和处理方面的挑战。传统的冯·诺依曼架构在处理大规模分布式传感数据时表现出不足，导致能耗增加。为解决这些局限性，集成的传感-存储-计算策略正作为变革性解决方案涌现。这些策略主要通过两种方式实现：一种是在内存传感器中，存储器件本身能够内在感知刺激；另一种是近内存传感器，它将离散的传感器和存储组件耦合在一起。仿照人类的多感官整合，人工系统旨在通过协调视觉、触觉、嗅觉、听觉和味觉等多种模态来统一环境感知。本文全面介绍了基于集成传感器的处理系统（IMSPS），涵盖了材料创新、器件架构、突触可塑性机制以及在不同模态（视觉、触觉等）、环境感知和多种模态感知领域的应用。重点阐述了受生物启发的机器人系统，这些系统利用IMSPS进行感知和交互。最后，我们概述了智能机器人领域的关键机遇，并探讨了IMSPS在可扩展性、神经形态感知能力和系统级优化方面面临的挑战。

Keyword:

in-memory sensor

near-memory sensor

bionic robot perception

neuromorphic sensing

energy-efficient processing

Integrated in-memory and near-memory sensor for bionic robot perception

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