1.北理工团队在复杂环境自动驾驶数据集建设方面取得重要成果

2.西电与深圳国际量子研究院签署人才培养战略合作框架协议

3.北京大学深研院团队在《自然·通讯》撰文锂电池无钴高镍正极材料锂占位的调控研究进展

4.宽光谱光电突触器件研究取得进展

5.武汉新芯孙鹏：异质集成晶圆级键合技术

1.北理工团队在复杂环境自动驾驶数据集建设方面取得重要成果

近日，北京理工大学机械与车辆学院、智能无人系统技术国家级重点实验室徐彬、王伟达、王力老师团队联合清华大学、新加坡国立大学等单位，在Nature子刊发布了国际首个复杂环境自动驾驶双4D成像毫米波数据集Dual Radar，采集非理想工况感知数据总里程超过400公里，标注三维目标检测和跟踪的数据超过10000帧同步帧，用于评测现有感知算法在真实非理想工况数据上的性能表现。相关研究成果以“Dual Radar: a Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autononous Driving”为题发表在Scientific Data上，该期刊专注于发表具有科学价值的数据集。北京理工大学助理教授王力为本文通信作者。

自动驾驶系统的环境感知是确保安全性和可靠性的核心，但现有的传感器技术在复杂多变的驾驶环境中仍面临许多挑战。4D毫米波雷达具有比传统3D雷达更高的点云密度和精确的垂直分辨率，使其在自动驾驶环境感知中的不利情况下具有前景。目前，自动驾驶领域还缺乏对4D毫米波雷达不同点云密度和噪声水平的比较分析，现有数据集基于单一类型的4D毫米波雷达，在同一场景中难以兼顾长距离点云数据和广视野点云数据，无法进行点云密度和噪声水平的直接对比。为了应对这一问题，研究团队提出了一个新的数据集Dual Radar，通过引入两种特性不同的4D雷达，来实现对长距离和广视野性能迥异的雷达数据综合分析，推动自动驾驶在恶劣天气、复杂光照等环境感知技术的发展。

Dual Radar数据集的采集车辆如图1所示，包含了四种传感器，分别为高分辨率相机、激光雷达和两种不同类型的4D雷达：Arbe Phoenix和ARS548 RDI，具体参数配置如表1所示。该数据集共包含151个连续时间序列，涵盖了10007个同步标注帧，数据集的类别包括汽车、行人、骑行者，公交车、卡车和其他物体，类别数量和距离分布如图2所示。该数据集涵盖了多个具有挑战性的场景，包括：不同的道路条件（城市道路和隧道）；不同的天气条件：晴天、阴天和恶劣天气（雨天等）；不同的光照强度：正常光照和逆光；不同的时间段：白天、黄昏和夜间，三维目标检测标注情况如图3所示。这些场景的多样性能够帮助研究人员验证不同传感器在各种环境下的表现，并为自动驾驶系统提供更全面的测试数据。

图1 Dual Radar数据采集车及各数据目标检测标注情况（分别为图像、激光雷达点云、Arbe Phoenix点云和ARS548 RDI点云）

表1 车载传感器参数配置

图2 多类别目标数量统计和目标距离分布统计

图3 Dual Radar数据集三维目标检测标注可视化

该数据集的两个不同类型的雷达传感器：Arbe Phoenix雷达和ARS548 RDI雷达，能够收集不同类型的点云数据。其中，ArbePhoenix雷达具有较高的点云密度，能够提供更广的视野覆盖，尽管存在较多噪声，但它能够捕捉到更多的物体信息，尤其在检测大型物体（如汽车）时表现突出。与Arbe Phoenix相比，ARS548 RDI雷达产生的噪声较少，点云密度较低，但它在长距离探测中表现更为精准，特别适合检测远距离或较小物体（如行人和自行车）。数据帧的点云数量统计结果如图4所示。通过对比这两种雷达点云的密度与噪声水平，研究团队验证了双4D雷达在多种驾驶场景下的优异表现，特别是在复杂环境中，双雷达融合显著提高了物体检测与跟踪的准确性。该数据集不仅解决了传统技术中的点云稀疏和噪声问题，还为自动驾驶感知算法提供了宝贵的测试数据，特别是在多模态传感器数据融合任务中的应用。

图4 数据帧的点云数量统计。(a)显示大多数激光雷达点云数量在110K 和120K 之间。(b)显示Arbe Phoenix 点云数量在6K 和14K 之间。(c) 显示ARS548 RDI 点云数量在400 和650 之间。

研究团队的这项工作中数据涵盖恶劣天气（雨雾）、弱光昼夜、背光逆光等传统数据集未充分覆盖的挑战性环境，填补了现有数据集在极端条件下的空白，可为自动驾驶领域的感知技术发展提供了新的数据支持，尤其是在提升自动驾驶车辆在复杂环境中全天候可靠性和安全性方面，具有较好的应用潜力，有望推动自动驾驶感知系统向低成本、高鲁棒、全场景方向跨越式发展。

2.西电与深圳国际量子研究院签署人才培养战略合作框架协议

为进一步推进教育科技人才一体统筹发展，深入探索基础拔尖创新人才培养模式，3月17日，西安电子科技大学与深圳国际量子研究院签署了人才培养战略合作框架协议。深圳国际量子研究院院长、中国科学院院士俞大鹏，副院长白志强，学校党委副书记白旭东，校友事务与对外合作处、物理学院及光电工程学院主要负责人等参加签约仪式并座谈交流。座谈由物理学院党委书记黄军荣主持。

白旭东对俞大鹏院士和深圳国际量子研究院长期以来对学校建设发展的关心支持表示衷心的感谢。他表示，俞院士是西电的老朋友，近年来与学校一直保持着紧密的交流合作。西电物理学院、光电工程学院作为此次人才培养战略合作框架协议具体对接单位，要与深圳国际量子研究院更加深入联系，将协议内容落在实处，大力推进协同育人，为国家在基础与前沿交叉研究领域的人才培养贡献更大的力量。

俞大鹏表示，西电是一所学科特色鲜明的大学，在全国享有盛誉，尤其在人才培养方面，为国家重点行业领域输送了大批优秀人才，锻造出人才培养的“西电现象”。量子科技是近年来的研究热点，加强量子领域的共同深入研究与探索也是顺应国家战略科学发展的必然要求。深圳国际量子研究院已建立完善的实验科研平台，有充足的仪器设备和科研配套人员，期望未来能够与西电共同围绕人才培养重点工作，秉承开放、合作、共赢的理念，做到优势互补，落实更多实事，为量子学科建设培育拔尖人才。

白旭东和俞大鹏代表双方签署了人才培养战略合作框架协议，与会人员开展了深入交流。

据悉，西安电子科技大学以服务国家重大科技战略计划，积极响应国家远景目标纲要为己任，已申请获批“量子信息科学”专业，开设了本硕博一贯制培养“物理菁英与量子信息拔尖班”，计划于2025年开始招生。

3.北京大学深研院团队在《自然·通讯》撰文锂电池无钴高镍正极材料锂占位的调控研究进展

开发高性能无钴高镍锂电池正极材料是实现锂离子电池能量密度提升的关键。然而，高镍正极材料在循环过程中常面临晶体结构退化和表面副反应活性过高等问题，严重制约了其商业化应用。针对这一挑战，北京大学深圳研究生院新材料学院潘锋教授研究团队通过联合运用多种先进表征手段，首次系统地揭示了锂占位对高镍正极材料电化学性能的影响机制，并设计出两种具有高循环稳定性的正极材料。

无钴高镍正极材料的锂占位调控策略

潘锋研究团队与德国卡尔斯鲁厄理工学院Helmut Ehrenberg教授和Sylvio Indris研究员研究团队合作，采用多种锂敏感表征技术，包括中子衍射和锂同位素固态核磁共振等，深入分析了高镍正极材料中不同锂位的占据情况及其相关结构组分。研究发现，通过引入高价态掺杂元素（如Mo6+、Nb5+和W6+）并调整合成过程中的锂盐用量，可以有效调控材料中不同含锂结构组分的比例，进而优化材料的电化学性能。研究结果显示，随着材料中锂含量的增加，材料中锂/镍交换缺陷逐渐减少，而富锂结构单元（如LiaXOb和Li/Mn/X(Ni)有序相，X=Mo, Ni, W）逐渐增加。这两种结构单元通过抑制锂/镍交换和引入额外氧的氧化还原机制，显著提高了高镍正极材料的循环稳定性。该研究成果不仅为深入理解高镍正极材料的锂占位机制提供了新的视角，也为开发高性能无钴高镍正极材料提供了重要的理论指导。相关研究成果以“Tuning Li occupancy and local structures for advanced Co-free Ni-rich positive electrodes”为题，发表于国际知名期刊《自然·通讯》（Nature Communications，DOI: 10.1038/s41467-025-57063-7）。

该工作在潘锋、Helmut Ehrenberg和Sylvio Indris的共同指导下完成，新材料学院中德交流博士后李航为文章的第一作者。本研究工作获得深圳市发展和改革委员会材料基因组大科学设施平台重大科技基础设施项目、广东省基础与应用基础研究基金、广东省软科学研究项目、电动汽车动力电池与材料国际联合研究中心，以及深圳市科技研发资助项目的资助。

4.宽光谱光电突触器件研究取得进展

随着计算机视觉技术在自动驾驶、智能机器人和智能制造等领域的应用，传统的视觉系统因串行处理方式导致功耗增加和信息延迟等问题，逐渐难以满足日益增长的算力需求。

神经形态视觉系统因低功耗、高数据处理速度等优势，成为计算机视觉领域的研究热点。当前，一体化神经形态器件在宽谱探测、弱光检测和数据保持等方面存在不足。

中国科学院长春光学精密机械与物理研究所李绍娟和黎大兵团队，提出了基于Ta2NiSe5/SnS2异质结的光电突触晶体管，通过气体吸附辅助的持久光电导策略，实现了紫外到近红外的宽谱高光电转换效率和长时数据保留能力。

这一器件在紫外到近红外波段展现出优异的光电探测性能，其在可见光波段的光电响应度达5.6×103 A/W，量子效率突破1.7×106%。同时，通过气体吸附辅助的持久光电导策略，器件在375nm至1310nm宽谱范围内展现出长时数据保留能力，双脉冲易化指数达158%，这提升了神经网络对视觉信息处理的精度和效率。进一步，该器件模拟了人眼视网膜细胞对多光谱信号的感知与识别功能，为多光谱神经形态视觉系统的硬件实现提供了高效、仿生的解决方案。

上述成果为光电子学和神经形态计算机视觉领域的发展提供了新思路，有望在人工智能技术中得到应用。

相关研究成果以Physisorption-Assistant Optoelectronic Synaptic Transistors Based on Ta2NiSe5/SnS2 Heterojunction from Ultraviolet to Near-Infrared为题，发表在《光：科学与应用》（Light: Science & Applications）上。

宽光谱光电突触器件研究取得进展

5.武汉新芯孙鹏：异质集成晶圆级键合技术

异质集成晶圆级键合技术是指在半导体制造过程中，通过特定的W2W、D2W、HB & TSV等工艺，将不同材质或特性的晶圆材料直接键合在一起的技术。在当今信息爆炸的时代，数据处理能力和传输速度的需求日益增长，传统的单一材料芯片已经难以满足需求。异质集成晶圆级键合技术可将具有不同物理特性和功能的材料进行高精度、高强度连接，从而允许在单个芯片上集成多种功能，如计算、传感、通信等，极大地提高芯片功能密度和性能，实现芯片性能的飞跃。由此，不仅促进了高性能计算、高速通信、智能传感等领域的快速发展，也为新型电子产品的研发提供了新的可能。主要技术方向包括直接键合、金属间键合、共晶键合、聚合物键合等。该技术正朝着更高精度（亚微米）、更低成本、更大规模（多颗粒、系统级）生产的方向发展。此外，随着新材料（如二维材料、超宽禁带半导体等）的不断发现和应用，异质集成技术的应用范围将进一步扩大，有望在未来的信息技术领域发挥更加重要的作用。

该前沿主题2018—2023年间发表的核心论文（注：针对该主题在Web of Science检索得到的被引频次位于前10%的高影响力论文——截至2023年12月）数量及其逐年发表情况见表3.15和表3.16。

20世纪末以来，随着纳米技术和微加工技术的进步，异质集成晶圆级键合技术得到了迅速发展。2016年，日本索尼公司公开报道了基于Cu/SiO2混合键合技术的背面照明互补金属氧化物半导体器件（CMOS）图像传感器IMX260，该传感器被应用于三星手机Galaxy S7。针对异质晶体管 / 芯片高密度集成难题，2018年，美国Teledyne等公开报道了基于晶圆级Cu/SiO2混合键合技术实现的250 nm InP HBT与Si CMOS的异质集成，并演示了高性能毫米波集成电路。台湾积体电路制造股份有限公司推出了三维芯片堆叠技术的集成片上系统（SOIC）方案，该方案平台应用于N7-on-N7、N5-on-N5、Logic-on-DTC等，以提升计算带宽与电源优化；同时期，武汉新芯集成电路股份有限公司推出了基于高密度混合键合W2W与C2W的晶圆级异构集成系列平台，为传感器、存储与算力提升提供了更多选项。

近年来，随着各主要工艺厂商的异质集成方案逐渐成熟，英特尔、AMD、苹果、NVIDIA等公司相继推出了异质集成产品方案，并获得了市场的广泛认可。从最初的实验探索到现在的商业化应用，异质集成技术经历了从简单结构到复杂系统、从低效手工操作到高效自动化生产的转变。未来，随着5G、物联网、人工智能等新兴领域的快速发展，对高性能、多功能集成芯片的需求将更加迫切，这将推动异质集成技术向更精细、更高效的方向发展。

目前，全球范围内有许多研究机构和企业在进行异质集成技术的研究与开发工作。美国、日本、欧洲等地的一些顶尖大学和科研机构，如麻省理工学院、东京大学、德国弗劳恩霍夫研究所等，在该领域处于领先地位。与此同时，中国也加大了对该技术的研发投入，一些知名企业和高校如华为、清华大学等也在积极布局相关研究。

“异质集成晶圆级键合技术”工程开发前沿中核心专利的主要产出国家见表3.19。中国专利公开量约占总数的60%，但平均被引数仅排名第八。美国以20.86%的占比处于第二位。日本和韩国也有一席之地。荷兰、比利时和以色列虽总量较低，但平均被引数表现出色，展现了较高的专利质量与技术价值。该前沿核心专利的主要产出机构见表3.20，中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中国电子科技集团和台湾积体电路制造股份有限公司位列公开量三甲；从平均被引数看，Monolithic 3D公司和台湾积体电路制造股份有限公司显著领先，IBM公司位列第三。

异质集成技术涉及材料科学、微纳加工等多个学科领域，是芯片制造的一项关键技术，对信息技术的发展具有重要意义。图3.13显示，美国、日本与法国三者互相合作密切，荷兰与比利时之间也有交流合作，其他国家对外交流合作有待加强。

“异质集成晶圆级键合技术”未来5~10年的重点发展方向（图3.14）如下：

（1）晶圆级三维集成基础技术和成套制造产线

1）垂直堆叠集成技术：包括高密度微尺寸硅通孔技术、背面供电技术、纳米级键合间距混合键合技术（特别是芯片到晶圆的键合技术），通过在垂直方向上堆叠不同功能和更多层的芯片，实现更高的集成度和性能。

2）大规模高可靠性生产技术：提高键合精度和一致性，确保大规模生产中的高良品率；开发高效的自动化生产线，降低生产成本，提高生产效率。

（2）集成设计仿真和测试技术

1）异质集成系统体系的热、应力、电磁、信号、压降、静电放电（ESD）防护等方向的联合设计与仿真优化技术，有助于提升集成平台的设计迭代周期和可靠性。

2）发展电子设计自动化（EDA）设计与仿真工具，如实现多芯片、跨制程、不同物理场的设计仿真文件互通，为联合设计仿真优化（DTCO）提供支持。

3）晶圆级集成系统需在单芯片测试、集成后测试、封装终端测试前做好测试设计，并诊断相应芯片和三维互连问题。通过快速测试和筛选，评价系统性能和成本平衡。

（3）新材料新设备的开发与应用

1）工艺新材料：针对异质集成系统中不同介质材料热膨胀系数差异大导致的应力问题，开发具有高键合强度的界面材料；同时，为应对日益提高的功耗密度带来的散热挑战，开发高导热系数的新型填充材料和界面材料。

2）工艺新设备：①关键工艺设备——用于实现高精度D2W键合集成的新型键合设备；用于实现Die间高深宽比填充和极高选择比的平坦化设备、晶边处理设备、应力调整设备等②检测设备——异质集成翘曲变形、应力检测分析设备；高深宽比TSV的无损三维检测技术；快速的表面形貌检测、建模技术，以预测/优化键合工艺参数。

预计在未来5~10年内，随着上述重点发展方向的突破，异质集成晶圆级键合技术将在高性能计算、量子信息处理、生物医疗设备等领域展现巨大的应用潜力。特别是在量子计算机、神经形态计算等前沿科技领域，有望成为推动领域快速发展的核心技术之一。同时，随着技术成熟度的提高和成本的降低，其在消费电子产品中的应用也将越来越广泛，为人们的生活带来更多便利。

总之，异质集成晶圆级键合技术在未来5~10年里将保持快速发展态势，通过新材料应用、三维集成技术突破、大规模生产技术改进以及跨学科融合，为信息技术领域带来革命性变化。