单层 MoS₂ 感光存储阵列直接把光变成 token，原型能耗较数字 tokenizer 降低 14.3 倍

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-20T03:40:00+08:00 · 更新 2026-08-20T03:40:32+08:00

核心结论

Nature Sensors 8 月 19 日展示 32×32 单层 MoS₂ 浮栅光晶体管阵列，可在传感器侧存储图像并直接组合成视觉 Transformer 的 patch embedding。接入标准 ViT 后，CIFAR-10 准确率与软件 tokenizer 可比，token 化能耗降低 14.3 倍；优势尚需在高分辨率视频、外围电路和器件寿命中验证。

Nature Sensors 8 月 19 日发表“光到 token”硬件原型。视觉 Transformer 通常先由相机捕获像素，再在数字处理器中切成图像块、线性投影为 token，随后进入注意力网络；传感、存储和计算分离会产生数据搬运与重复模数转换成本。团队尝试把 token 化前移到光信息产生的位置，让传感器本身完成存储、分块选择和嵌入组合。

原型集成 32×32 个单层 MoS₂ 浮栅光晶体管与外围寻址电路。每个器件既感光，又能把光学图像写入非易失状态；阵列再按设定选择和组合像素，直接形成视觉 Transformer 所需的 patch embedding，从而省去独立传感、数字分块和嵌入三个阶段。这个设计不是用模拟硬件替代整个 Transformer，而是针对输入管线中频繁、规则且搬运密集的部分做物理计算。

接入标准 ViT 后，系统在 CIFAR-10 图像分类上达到与软件 tokenizer 可比的准确率，同时论文估计 token 化能耗降低 14.3 倍。非易失存储还意味着图像状态无需持续供电保持，对边缘摄像头、机器人和低功耗视觉节点具有吸引力。更广的意义在于，AI 加速不一定只发生在矩阵乘法器；如果能在传感器侧压缩和结构化数据，后端带宽与存储压力也可能下降。

目前证据仍是 32×32 阵列和 CIFAR-10 级任务，不能直接代表高分辨率视频、复杂场景或量产芯片。二维材料器件的一致性、漂移、写入耐久、温度稳定、外围电路能耗和校准成本都可能削弱系统级优势；14.3 倍比较也依赖基线和能耗边界。后续需在更大阵列、真实传感器封装和连续视频上报告端到端延迟、精度退化与寿命，并与成熟 CMOS 内存计算方案公平比较。

来源： Nature Sensors 原始论文

信息来源

• Nature Sensors 原始论文

可信度说明

来源为 Nature Sensors 同行评议论文，可核验 32×32 单层 MoS₂ 阵列、非易失图像存储、CIFAR-10 准确率和 14.3 倍 tokenizer 能耗比较。结果来自原型和特定基线；外围电路、器件一致性、连续视频、制造良率及完整系统能耗尚未证明具有同等优势。

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