引言
在基础研究领域，材料性能提升一直是人们非常关注的问题。从具有高转换效率的太阳能电池到灵敏度极强的探测器，科学家已经在许多材料体系中实现了性能的巨大突破。然而，从材料性能提升到发展器件的实用性之间依然存在着巨大的差距。一方面，个别性能指标的优异表面并不意味着能够促进器件的实现真实场景应用。另一方面，新型的器件设计和功能的出现与相应性能指标的表现常常不存在正比的关系。因此，如何将实验发现有效转化为日常应用、促进技术进步，已经成为广大科研人员所要面临的巨大挑战[1]。
1、溶液加工型太阳能电池
在太阳能电池研究领域，尽管许多工作都取得了令人印象深刻的能量转换效率，器件的低成本量产化依然是一个巨大的挑战。除此之外，钙钛矿虽然产量丰富，也可以高效吸收可见光，但是其在热、湿度、氧气甚至是光的长期作用下容易降解。因此，钙钛矿太阳能电池的生产成本虽然可以大幅降低，但是器件的运行稳定性依然阻碍着电池器件的商业化发展。
英国的斯旺西大学的Paul Meredith以及Ardalan Armin[2]发文总结了溶液加工型太阳能电池所面临的实际问题。首先，文章指出目前太阳能电池取得的突破性效率数值都是基于面积小于1平方厘米的微型器件。从图1中我们可以清楚地看到，目前还没有器件可以同时保证面积可扩大化和转换效率显著提升。通过表征电流-电压特性的肖克莱方程，我们可以通过几个简单的参数说明有机太阳能电池（OSCs）和钙钛矿太阳能电池（PSCs）在量产化方面存在的困难。
图1 实验室级别的有机（OSCs）/钙钛矿（PSCs）太阳能器件和大面积电池模块在能量转换效率方面的差异[2]
首先是商用的透明导电电极（TCE）的方块电阻通常为10-20Ω/sq，意味着电极collectionpath的长度如果超过1厘米，将会造成显著的功率损耗或者填充因子（FF）的减少。因此，使用非量产用的旋转涂覆工艺制备的实验室级器件可以达到很高的转换效率，但是量产工艺制备的大面积太阳能电池却会承担功率损耗的风险。其次，活性层中点缺陷能够减小总并联电阻从而导致功率损耗。实验室级别的薄层异质结太阳能电池活性层的厚度通常在100nm左右，点缺陷对其性能影响不是特别突出。然而，由于溶液加工的太阳能电池通常采用快速通量打印技术，缺陷密度高，使得功率损耗会随着器件面积的增加而成指数形式的增长。第三点是，溶液加工的薄层结器件具有厚度非均一性的问题，特别是由多晶钙钛矿组成的PSCs，其层面可能更加粗糙。而厚度均一性变差，则会影响载流子的产生以及串并联电阻。
除了降低成本以及提高效率以外，增强器件稳定性以延长使用寿命也是新型太阳能电池商业化需要解决的关键问题之一。以PSCs为例，钙钛矿单片电池的效率目前可以达到23%左右，生产成本也只有晶体硅的一半，但是截至18年，已见报道的PSCs的最长使用寿命只有一年左右，大大短于商用的硅基光伏器件。器件稳定性与三个因素相关。第一个因素是材料的吸湿性。研究发现无机钙钛矿如CsPbI3在日常湿度环境中容易发生降解。湿度能够高效引发晶格空穴，降低成核的自由能垒，在室温下触发CsPbI3从α相转变成无光活性的δ相[3]。其次，温度对钙钛矿的晶体结构和相也具有很大影响。根据国际标准，太阳能模块在运行期间将暴露在高温下，因而要求太阳能电池必须有高达85℃的热稳定性。但PSCs受到高温会导致活性层形貌不稳定，致使器件退化减退使用寿命。此外，离子迁移也是影响稳定性的重要因素。有机-无机杂化钙钛矿材料中的有机和卤素离子迁移活化能较低，即使在室温下也会通过缺陷和晶界实现长距离的迁移，因此寻找有效抑制离子迁移的方法成为解决钙钛矿材料及器件稳定性问题的关键。
2、薄膜晶体管器件化
薄膜晶体管（TFT）在塑造现代生活中扮演了重要的角色，薄膜晶体管驱动的背板也一直处于显示技术工业的核心位置。然而，随着研究的日益多样化，薄膜晶体管柔性、可拉伸透明大面积微电子器件领域的应用也受到了人们的广泛关注。然而，为了在这类新兴应用领域得到长足的发展，薄膜晶体管的研制需要发生深刻的变革来应对关键性能指标的要求。
图2 [4]
第一个性能指标是载流子的迁移率（μ），其表征了带电载流子在半导体中移动的快慢程度。如图2所示，迁移率越大，晶体管质量越高，其应用领域也越多样化。从这个角度看，碳基有机半导体与无机半导体比起来性能要差许多，然而，有机半导体同时却有展现出优异的可加工性能。因此追求高载流子迁移性能是目前有机薄膜晶体管重要的研究方向。此外，为了适应更加多样化的应用场景，通道微型化也是重要的指标参数之一。例如对于光学显示来说，通过提高填充因子可以显著优化显示器的眩光、混色工艺。而增加像素填充因子的方法是减小薄膜晶体管的尺寸。通过缩短通道长度或者提升载流子的迁移性能（意味着减少通道宽度）均可以减小晶体管的尺寸。然而，通道微型化与晶体管迁移率之间并不都是相辅相成的关系。在长通道薄膜晶体管（大于5微米）中，由于尺寸足够长到控制载流子的输运行为，因此迁移率是能够作为器件实用性的衡量指标的。但是，一旦通道尺寸减小，晶体管的运行效能就会被减弱并被注入接触及其接触电阻产生的势垒所决定。
3、二维材料光电探测器
基于二维材料的光电探测器近年来持续受到科研人员的强烈关注。这类探测器在发展的过程中，为了体现对传统探测器的颠覆性，需要解决与性能指标相关联的众多挑战。其中最重要的性能就是探测灵敏度。而这一性能又与量子效率（quantum efficiency）、响应率（responsivity）以及噪声电流（noise current）这三个指标直接相关。量子效率表示每一个入射光子所能产生的电学载流子数量。响应性表示每瓦光学能量对应的电流。而最终决定探测器灵敏度的是响应性和噪声电流的联合作用。目前多数文献用散粒噪声（shot noise ）来计算噪声电流，而散粒噪声在日常生活中并不常见。此外，石墨烯等二维材料所产生的闪变噪声（flicker noise）已经成为器件的主要噪声来源。另外非常重要的性能就是探测器的增益，一般用探测器速率作为指标。与视频帧数类似，实际使用的探测器需要非常高的速率来维持其日常操作稳定性。器件增益与晶体管的通道迁移率以及载流子寿命成正比，而后者则正是决定探测器速率的关键因素。一般来说，虽然载流子寿命越长，增益越高，但同时也会阻碍器件的日常使用[5],因此增益的提高应该集中于增加载流子的迁移率而非寿命，也就是说，相较于增益本身而言，增益带宽才是更具意义的性能指标。如图3所示，只有优化增益带宽的光电探测技术才能兼具高响应性和短响应时间的优势。
图3[5]
二维基探测器的市场化道路不仅需要展现优异的性能，更需要考虑材料的加工成本，尤其是目前二维材料的工业化制备尚在探索之中。在光电器件制造领域，成熟的二维材料制备过程需要克服掺杂不均一、材料生长多样性甚至由于局部环境作用产生的滞后效应等问题，最终还得考察这些问题的解决方案是否适应量产化过程。
4、电池性能的功能工业指标化
如图4所示，电池性能评价需要测量包括比容量（specific capacity）、电压窗口（voltage window）、负荷容量（mass loading）、循环特性（cyclability）、库仑效率（cyclability）、电解液损耗（electrolyte consumption）、重量/体积以及可量产性等参数。目前的文献大多数只针对少数一个或几个参数进行限定研究，无法全面真实地反映实际场景所需的性能评价。
图4[5]
以负荷容量为例，实际应用的锂硫电池的能量密度要大于500Wh kg−1，相应硫的负荷容量需要达到或超过7-8mg cm−2。为了达到如此高的负荷容量，硫电极的厚度需要超过300微米，这样一来电极向电解质的极化就会变得非常严重，甚至有可能出现电极表面的硫沉积现象，电化学钝化电极并最终出现电池突然失效的状况。然而由于实验研究用的硫电极的复合容量会被控制在相对低的水平，因此研究人员很少能关注到这类情况。其次，嵌脱锂过程中出现的硅体积急剧变化是硅电极循环寿命低下的主要原因。电极的循环稳定性主要由活性材料的性质和库仑效率来决定。尽管诸多文献在保证材料和电极完整性上做出了努力，库仑效率的提升却远未达到实际应用的需求[6]。此外，能量密度的测量和评价意义也不能过于简化。近年来，多孔的分级材料受到了极大的关注。由这类材料设计制造的电极不仅具有很高的比容量，还能加快锂离子在电解质中的扩散。然而，这类多孔分级材料的tap density很低，并不太可能承受实际应用所要求的体积能量密度。商用石墨电极的电极密度需达到1.4–1.8mg cm−3，而相比之下，硅基分级结构电极的tap density只有0.4–1mg cm−3。最后，实验室的电池样品的电极容量很大程度上取决于导电添加剂、粘结剂以及电解质，而这些组分构造在商用产品中可能差异巨大，因此优化不同种类电极的制造也是推动实验室样品转变为商用产品的关键因素。
5、神经形态硬件
图5神经形态硬件的主流化路线图[7]
记忆性神经形态器件具有可低压操作、多比特存储以及高性价比的工艺性等特点，在过去十年里受到了广泛的关注。基于这类材料的神经形态处理器甚至被认为会加速AI时代的到来。然而，对于这个新兴领域，尽管已经取得了一些科研成就，但是为了实现真实场景的应用，还有许多难点需要我们去克服。如图5所示，首先是多变性（variability）的问题。如果每一个器件都能够迅速展现出响应性的变化，那么为实现目标状态的编程就会变得异常反复，尤其当这种情况出现在由几百万个器件组成的模型上时，所消耗的时间成本、能量以及支持电路的成本都将变得难以想象地大。即便我们最终克服了多变性的问题，实际应用模型的尺寸也会被单一器件的可操作范围所限制。由于线路电阻会产生无法忽略的电压降低，增加延迟以及能量消耗，会对模型的读写功能产生重大影响。除了多变性和延迟的问题，元器件的封装设计也还有待优化。目前主要的设计思路有crosspoint、plug-via以及vertical topologies。Crosspoint是目前最常见的封装设计，但是这种方法会造成不可控的膜厚减少，增加器件的多变性。Plug-via的设计则需要刻蚀过程，会损坏活性膜，也会造成多变性问题。而vertical的设计与前两种思路相比，成本更高，可行性前景不明。在可见的未来，记忆性神经形态硬件的发展会首先着眼于特殊场景的应用，通过积累经验，不断优化设计，最终走向主流化。
参考文献
1. The fine line between performance improvementand device practicality
2. Scaling of next generation solutionprocessed organic and perovskite solar cells
3. Solvent-controlled growth of inorganic perovskite films in dry environment for efficient and stable solar cells
4. Enabling thin-film transistortechnologies and the device metrics that matter
5. Current status and technologicalprospect of photodetectors d on two-dimensional materials
6. Aligning academia and industry forunified battery performance metrics
7. Challenges hindering memristiveneuromorphic hardware from going mainstream
本文由nanoCJ供稿。
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