《Small》纳米能源所魏迪/港科大周艳光:机械驱动自供电水凝胶离子

第一作者：欧阳耀文，向星

通讯作者：魏迪研究员，周艳光副教授

通讯单位：中国科学院北京纳米能源与系统研究所、香港科技大学

离子传输的动态调制是神经元信号整合的基础，但基于离子机制实现自供能触觉逻辑仍然具有挑战性。在这里，报道了一种水凝胶离子电子学平台，它可以模拟神经元阈值触发的动作电位，并实现机械驱动的自供能逻辑处理。具有可设计的几何、模量和阻抗不对称性的聚乙烯醇/聚丙烯酰胺(PVA/PAM)双网络水凝胶表现出显著的非线性离子门控，提供~ 2 mA cm⁻²的峰值离子电流密度，并且比传统的压电离子系统高几个数量级。分子动力学模拟揭示了NO₃⁻与水凝胶中水分子之间的相互作用逆转了扩散不对称性，为离子传输提供了确定性控制。电解质选择可以在兴奋性和抑制性离子输出之间进行可编程切换，通过简易的串并联集成可以实现4个基本的自供电布尔逻辑门( OR、AND、NOR和NAND)。集成摩擦纳米发电机(TENG)可以通过LED输出实现实时可视化的触觉逻辑。这项工作将水凝胶离子电子学从被动传感推进到集成感应认知，为神经仿生的人机接口( HMI )和物联网( IoT )系统开辟了新的路线。

离子传输是一个将物理、化学与生命科学统一起来的基本过程，它决定了生命系统感知、计算和响应环境的方式，与电子器件有着根本性的不同。从神经元动作电位的产生与传导，到电池中的能量存储，再到跨生物膜的分子交换，许多重要的生物和技术过程都依赖于离子通过受限介质与选择性路径进行的精确、定向运动。因此，对离子输运的调控不仅是基础科学中的核心问题，也是能源技术、生物电子学、环境传感和信息处理等领域创新的关键驱动力。在此背景下，离子电子学器件（iontronics）指一类以离子而非电子作为主要电荷载流子的器件，建立了一种与基于电子传导的传统电子学根本不同的信息和能量转换范式。尽管基于电子学的人工智能取得了显著进展，但电子计算与生物计算之间仍存在深刻的物理失配。现代计算机实现了极高的处理速度，但其代价是功耗比人脑高出数个数量级，而人脑运行功率仅约20瓦，且热量极低。这种差距源于载流子物理特性的根本差异，固态器件中电子占主导，而生物系统中的信息传递则由离子主导。在神经系统中，神经信号传导、突触可塑性和记忆形成都源于跨膜离子输运以及离子流的时空调控。类脑计算系统旨在超越冯·诺依曼架构来模拟这些原理，然而现有的硅基电子晶体管和忆阻器仍受限于刚性材料、集中式电源、焦耳热和电磁干扰。相比之下，离子系统具有内在的生物相容性、低能耗和抗噪声能力，使基于离子的信息处理成为实现物理形态智能的一条有前景的路径。现有的柔性类脑计算器件已取得长足进步，显著降低了感知和计算等功能的功耗。然而，这些器件大多由外加电压控制，而离子固有的能量特性在很大程度上被忽视了。自供能的类脑计算系统发展代表了一个有前景的方向。水凝胶由水溶胀的三维聚合物网络构成，为这类基于离子的系统提供了一个极具吸引力的平台。其柔软性、高含水量和力学柔顺性与生物组织高度匹配，同时其聚合物结构决定了离子通路、选择性和传输动力学。这些特性催生了离子压电水凝胶器件的出现，在该类器件中，机械变形通过溶剂对流诱导阴离子和阳离子的瞬时分离，从而在无外加偏压的情况下产生可测量的电压和电流。值得注意的是，离子压电水凝胶器件的电荷密度可比传统压电或摩擦电发生器高出数个数量级，这使得它们对于人造皮肤、神经接口和可穿戴生物电子学极具吸引力。

1）通过构造水凝胶的几何结构不对称，模量组成差异以及离子阻抗不连续的策略优化离子压电水凝胶离子电子学器件的电输出性能

2）研究和调控离子在水凝胶中的传输行为，利用离子压电水凝胶离子电子学器件的自供能属性实现原位触觉感知与布尔逻辑运算决策的一体化

3）构建将抽象的动态逻辑输入过程转化为动态可视化的实时可监测自供能系统

信号的产生并不等同于信息处理。在生物神经网络中，原位感知与计算密不可分，感觉输入在突触层面直接被阈值过滤、加权、整合并转换为逻辑决策。尽管压电离子水凝胶在自供能传感方面表现出色，但如何实现感知-认知一体化系统，即触觉信号无需外部电路直接转换为逻辑运算，仍然是一个尚未充分探索的领域。实现这种基于离子的原位逻辑处理，是水凝胶离子电子学器件与类脑计算工程中的一个关键前沿方向。本文报道了一种基于水凝胶的离子电子学平台，该平台能够模仿神经元动作电位的阈值触发行为，并实现完全自供能的触觉逻辑处理。通过使用聚乙烯醇/聚丙烯酰胺（PVA/PAM）双网络水凝胶并引入非对称几何结构、组分模量梯度和阻抗不连续性，该器件表现出类似突触的离子门控行为。随着压缩应变的增加，离子电流呈现出显著的非线性增长，达到约2 mA cm⁻²的高离子电流密度，从而模拟了亚阈值响应和动作电位发放。这两个机制自然地映射到二进制逻辑状态‘0’和‘1’，使得机械刺激能够直接转换为可识别的数字信息（图1a）。通过组装产生兴奋性和抑制性离子输出的水凝胶单元，我们模拟了神经网络中的突触权重变化过程。简易的串并联连接产生了四种基本的自供能逻辑门（OR、AND、NOR和NAND），完全由机械刺激驱动。为了将这些抽象的离子逻辑运算可视化，我们进一步将水凝胶离子电子学器件与摩擦纳米发电机（TENG）集成，后者将离子电流幅度转换为颜色编码的LED输出，从而实现对逻辑状态和信号通路的实时可视化（图1b）。与传统半导体逻辑系统不同，该系统结合了软力学、基于离子的电荷载体和自主能量生成，无需外部电源，同时具有内在的生物相容性和电磁抗扰性。总之，这项工作建立了一种自供能、机械驱动的离子电子逻辑架构，其中感知、记忆和计算直接源于软物质中受调控的离子输运。通过在触觉信号产生的源头嵌入布尔逻辑，该工作将基于水凝胶的离子电子学从感知推进到集成认知，为类脑计算系统、人机交互、分布式智能和下一代物联网架构开辟了新路径。

图1 (a)利用具有几何结构、模量梯度和阻抗不连续性的非对称水凝胶离子电子学器件实现的仿生神经元网络的触觉逻辑门。(b)动态逻辑过程可视化示意图。

这项工作以聚乙烯醇（PVA）和聚丙烯酰胺（PAM）组成的双网络水凝胶作为实验对象，这种软硬双网络组合能够显著提高水凝胶的机械强度。首先研究了几何不对称结构对离子压电水凝胶器件电输出性能的影响。实验和COMSOL软件模拟结果表明不对称的几何结构水凝胶能够有效构建对流梯度。通过改变丙烯酰胺（AM）的用量来调节水凝胶的模量。对于低模量和高模量实验组，分别采用AM投料量为0.5 g和1.5 g制备PVA/PAM双网络水凝胶。通过前体溶液的不同顺序的分段聚合制备了具有模量变化的金字塔水凝胶。首先，将一种模量的水凝胶前体注入硅胶模具中。待其固化后，加入另一种模量的第二前体溶液并热固化。在不同ε下测量了这些模量梯度水凝胶离子电子学器件的短路电流（I_sc）和开路电压（V_oc）。

图2多梯度构建具有门控行为的水凝胶离子电子学器件。(a) 具有模量差异的金字塔形水凝胶的示意图。(b) 在不同压缩应变(ε)下，具有模量梯度的水凝胶离子电子学的短路电流(I_sc)。(c) 具有不同模量组合的水凝胶离子电子学器件的I₇₀/I₃₀比值。(d) COMSOL模拟的THM-BLM和TLM-BHM的达西速度分布，ε ≈ 60%。(e) COMSOL模拟的THM-BLM和TLM-BHM的压力分布，ε ≈ 60%。(f) 不同模量组成比的金字塔形水凝胶示意图。(g) 不同模量组成比的水凝胶离子电渗剂的I_sc分别为ε = 10~70%。(h) 具有不同模量组成的水凝胶离子电子学器件的I₇₀/I₃₀之比。(i) 不同PEDOT:PSS组成的水凝胶示意图。(j) 不同PEDOT:PSS组成的水凝胶离子电渗剂的I_sc，ε = 10~70%。(k) 不同PEDOT:PSS组成的水凝胶离子电子学器件的I₇₀/I₃₀比值。在所有上述水凝胶中，NaCl的浓度固定3 M。

对照组包括均质高模量（HM）和均质低模量（LM）水凝胶。实验组包括上层低模量/下层高模量（TLM-BHM）和上层高模量/下层低模量（THM-BLM）（图2a）。上层固定高度为5 mm，加入第二前体后固化形成总高度为10 mm。实验结果显示，THM-BLM组的I_sc随ε增加呈强烈的非线性增长（图2b）。当ε < 40%时，Isc保持在约150 μA，低于其他组。然而，一旦ε达到60~70%，I_sc急剧增加至约900 μA，显著超过TLM-BHM组。为了定量比较各组间的电流输出行为，引入ε = 70%与30%时的电流幅值比（记为I₇₀/I₃₀）来评估门控行为能力。THM-BLM组的比值为12.2，远高于HM、LM和TLM-BHM组（分别为1.49、3.14和1.24），表现出清晰的阈值激活响应（图2c）。一个关键问题是为什么只有THM-BLM结构表现出类似的离子门控行为。非均匀变形很可能起着核心作用。当ε ≤ 30%时，THM-BLM中高模量顶层变形较小，导致离子对流较弱，电流较低。相比之下，TLM-BHM中的低模量顶层在低应变下允许更大的变形和更高的电流。随着ε进一步增加，变形传递至整个水凝胶。THM-BLM中的低模量基底发生大变形，而刚性顶层抵抗变形，导致应力集中并增强离子对流。相反，在TLM-BHM中，高模量基底限制了进一步变形，限制了对流，从而在大应变下无法实现高电流输出。为了验证这一推测，利用COMSOL对THM-BLM和TLM-BHM进行了模拟。在ε约为60%时，两种结构的最大达西流速分别为3.9 × 10⁻⁴ m·s⁻¹和4 × 10⁻⁶ m·s⁻¹（图2d）。同时模拟了相同变形下的压力分布。观察到最大压力分别达到7 × 10⁴ Pa和3.2 × 10⁴ Pa，并且在THM-BLM顶部出现了更显著的应力集中（图2e）。随后，研究了高模量和低模量区域的相对比例对水凝胶离子电子学器件电输出的影响，以确定有利于门控行为的组成比例。制备了四种不同模量组成比例的水凝胶（图2f）。对于THM-BLM和TLM-BHM两种构型，分别制备了顶层高度（记为X）为X = 6.6 mm和X = 8 mm的两组样品。结果表明，X = 6.6 mm的THM-BLM结构表现出明显的离子门控行为，表现为I_sc随应变的变化，而X = 8 mm的组没有明显的门控效应（图2g）。四组的I₇₀/I₃₀比值分别为6.13、0.489、0.874和4.54（图2h）。值得注意的是，THM-BLM（X = 6.6 mm）组的I_sc在ε达到50%之前一直保持较低水平，表明这种水凝胶离子电子学器件的触发阈值可以通过结构组成进行调节。在水凝胶基质中加入PEDOT:PSS导致阻抗降低。这种电导率的增强清晰地反映在电化学阻抗谱（EIS）的奈奎斯特图中，测得添加和不添加PEDOT:PSS的高模量水凝胶的电导率分别为0.8996和0.6557 S·cm⁻¹，证实加入适量PEDOT:PSS有效提高了高模量水凝胶的离子电导率（支撑信息）。随后，研究了阻抗不连续性对水凝胶离子电子器件门控行为的影响。如图2i所示，含有PEDOT:PSS的均一模量水凝胶作为对照组，分别记为HMP和LMP。同时，具有空间变化模量和PEDOT:PSS分布的水凝胶作为实验组，标记为THMP-BLM、THM-BLMP、TLMP-BHM和TLM-BHMP。结果表明，THMP-BLM组呈现出最显著的离子门控行为，一旦ε达到70%，短路电流的幅值甚至达到约2 mA（图2j）。THMP-BLM的I₇₀/I₃₀比值增加到15.5，显著高于其他组（图2k）。此外，该I₇₀/I₃₀值超过了先前报道的THM-BLM组的12.2（图2c），表明在水凝胶结构中引入阻抗不连续性进一步增强了离子电子学器件的门控性能。

水凝胶的离子压电效应是指形变产生机械压力梯度，进而由于阴、阳离子迁移速率差异形成电势梯度的现象。研究离子与水凝胶聚合物网络之间的相互作用，为调控阴、阳离子的相对移动速率提供了途径，这对于实现离子电子学中可控的离子输运至关重要。聚合物网络内的离子传输行为受多个参数控制，例如离子种类、水合尺寸、离子价态、由离子浓度决定的聚集状态，以及外加机械力的频率等。上述因素共同决定了水凝胶离子电子学器件的工作状态。因此，讨论这些参数对THMP-BLM性能的影响具有重要意义。

图3不同离子与聚合物网络的水凝胶离子电子学性能表征。(a) THMP - BLM的器件结构图；不同种类电解质的THMP-BLM在不同压缩应变(ε = 10 ~ 70 %)下的 (b) 短路电流(I_sc)和 (c) 开路电压(V_oc)。(d) 离子对流形成示意图。(e) PVA / PAM水凝胶与LiCl和LiNO₃的分子动力学模拟(MD)模型箱。(f) Li⁺ - H₂O和Cl^- - H₂O的径向分布函数(RDF)，LiCl的数量百分比(N %) = 3.6%。(g)不同数量百分比(N %)下Li⁺和Cl⁻在聚合物基质中的扩散系数。(h) Li⁺ - H₂O和NO₃^- - H₂O，N = 3.6%。(i)不同数量百分比(N %)下Li⁺和NO₃^-在聚合物基体中的扩散系数。

图3a展示了THMP-BLM水凝胶离子电子学器件的结构。在相同浓度（0.5 M）和ε=10~70%条件下，测量了五种含有不同电解质的水凝胶离子电子学器件的电性能，其I_sc和V_oc分别如图3b和3c所示。含有氯化锂(LiCl)、氯化钠(NaCl)和氯化钙(CaCl₂)的水凝胶离子电子学器件表现出正向的电流和电压信号。当ε < 40%时，含LiCl、NaCl水凝胶器件的I_sc幅值约为25 μA，含CaCl₂水凝胶器件的I_sc幅值约为15 μA。当ε达到70%时，LiCl和CaCl₂的I_sc最大值可达约125 μA。这三种不同电解质的水凝胶离子电子学的V_oc在-14 mV左右波动。然而，硝酸锂(LiNO₃)和硝酸钠(NaNO₃)均表现出负向的电流和电压信号。当ε < 40%时，它们的I_sc幅值低于-18 μA，一旦ε达到70%，分别达到最大值约-128 μA和-106 μA。随着ε增加，含NaNO₃水凝胶的V_oc在-7 ~ -15 mV之间波动。LiNO₃的Voc呈现逐渐增加的趋势，从ε=10%时的-1 mV到ε=70%时的最大值-23 mV。这种信号形成和反转的现象可能归因于水凝胶网络中离子移动速率的差异（图3d）。在平衡状态下，阴、阳离子均匀分布在水凝胶基质内[图3d(i)]。施加外力后，应变变化刺激内部溶剂水分子的对流，从而实现离子的迁移。假设水凝胶中阴离子和阳离子的运动速率与水分子相同，则净离子电流为零，这显然与实验观测结果不一致。基于水凝胶离子压电效应理论，开路电势梯度(∇V)和短路电流密度( j )可用以下公式描述：

其中，α为离子压电系数，e为电子电荷，N为浓度，κ为基体渗透率，σ为电导率，η为流体粘度，D₀₊和D_0-为溶液中阳离子和阴离子的扩散系数，D₊和D_-为水凝胶中阳离子和阴离子的扩散系数。水凝胶中离子的迁移率在很大程度上取决于它们的水合半径，Cl⁻（0.332 nm）的水合半径小于Li⁺（0.382 nm）、Na⁺（0.358 nm）和Ca²⁺（0.412 nm）。基于公式1和公式2，LiCl、NaCl和CaCl₂产生的正向电流和电压可能归因于在PVA/PAM双网络水凝胶基质中，D (Cl-)大于D(Li+)、D(Na⁺)和D(Ca²⁺) [图3d(ii)]。然而，尽管NO₃⁻（0.335 nm）的水合半径也小于Li⁺和Na⁺，但其电信号却是反向的。LiNO₃和NaNO₃电信号的反转可能归因于D(NO3-)的迁移率小于D(Li⁺)和D(Na⁺) [图3d(iii)]。PVA聚合物链含有大量羟基，NO₃^-可能通过多种机制促进Li⁺和Na⁺的扩散能力，包括其弱配位能力以及对溶剂化结构和氢键的影响。为验证这一假设，我们结合EIS和阳离子选择性Au/Nafion复合电极，检测了水凝胶中Na⁺的电导率。通过归一化比较了两种不同电解质中Na⁺对总电导率的贡献，从而间接比较水凝胶中Na⁺扩散系数的差异。结果表明，Na⁺对电导率的平均贡献分别为0.199和0.282，这表明NaNO₃中的Na⁺可能具有更高的扩散系数。

我们进行了分子动力学(MD)模拟，以研究不同条件下水凝胶体系中的离子动力学过程。我们模拟了在施加压力下，含LiCl和LiNO₃水凝胶中不同离子的对流传输行为（图3e）。采用径向分布函数(RDF)分析了水凝胶基质内部离子与水分子之间的水合及聚集状态。在r ≈ 2.01 nm处观察到最高强度峰，对应于Li⁺与周围水分子形成第一水合壳层的概率。在相同数量百分比(N = 3.6%)下，Cl⁻和NO₃⁻存在时Li⁺ - H₂O的g(r)值分别为13.51和16.92（图3f, 3h）。在含LiCl的PVA/PAM水凝胶中，Li⁺和Cl⁻的配位数分别约为2.88和7.87，而在含LiNO₃的水凝胶中，该值分别约为4.20和8.34。采用均方位移(MSD)计算不同时间点离子的扩散系数，公式如下：

对水凝胶施加压力后，阴、阳离子由于对流作用发生不均匀位移。对应离子的扩散系数(D)可通过MSD曲线的斜率计算。在含LiCl的水凝胶中，D(Cl^-)大于D(Li⁺)（图3g）。当N = 3.6%时，D(Li⁺)和D(Cl^-)分别为2.00×10^-10 m²/s和2.22×10^-10 m²/s。当N增至5.9%时，两种离子的扩散系数分别为1.18×10^-10和1.28×10^-10 m²/s。由于Cl⁻的水合半径小于Li⁺，Cl⁻扩散更快，这与实验观察一致。相反，对于含LiNO₃的水凝胶，D(Li⁺)大于D(NO₃⁻)（图3i）。当N=3.6%时，D(Li⁺)和D(NO₃⁻)分别为3.63×10^-10 m²/s和3.26×10^-10 m²/s。当N增至5.9%时，两种离子的扩散系数分别为2.79×10^-10 m²/s和2.62×10^-10 m²/s。这种扩散行为的反转可能归因于NO₃⁻与PVA之间的霍夫迈斯特效应，NO₃⁻改变了环境中水分子的氢键结构，从而在对流过程中加速了Li⁺的扩散，导致观察到的电信号变化。此外，分别选择能产生正向和反向电信号的NaCl和LiNO₃水凝胶，研究了离子浓度对其电输出的影响。当浓度从1 M、2 M增加到3 M时，NaCl水凝胶的最大电流幅值分别约为175 μA、800 μA和2000 μA。电流输出随离子浓度增加呈上升趋势。推测在实验范围内，PVA/PAM水凝胶网络未受到Na⁺和Cl^-浓度增加的显著影响。因此，提高NaCl浓度增加了水凝胶内自由离子密度，从而增强了整体电导率，进而带来更优的电输出性能。V_oc幅值在15~25 mV范围内波动。然而，含LiNO₃的水凝胶表现出不同的行为。在ε固定为50%时，当浓度从1 M增加到2 M再增至3 M，最大I_sc分别达到约-88 μA、-41 μA和-40 μA。当ε增至70%时，这些组的I_sc分别约-152 μA、-117 μA和-137 μA。随着LiNO₃浓度的增加，I_sc下降可能归因于离子与聚合物网络之间的相互作用变化，从而降低了离子移动能力。具体而言，NO₃⁻离子作为离液剂，破坏水结构并驱动水分子向PVA链移动，增强结合水的形成。这一过程消耗了水凝胶基质内的自由水含量。因此，离子运动粘度增加，导致整体输出下降。同时，三个浓度组的V_oc随ε增大呈现增加趋势。当ε = 70%时，三组的V_oc均可达到约-45 mV。

在固定ε=20%条件下，研究了不同外力施加频率对含NaCl和LiNO₃水凝胶输出电压的影响。随着频率的增加，含NaCl水凝胶的峰值电压逐渐下降；相反，基于LiNO₃的水凝胶则表现出增强。这一现象可归因于离子弛豫过程。因此，水凝胶离子电子学有望用于模拟短期记忆的突触可塑性。此外，评估了水凝胶离子电子学的循环耐久性，循环次数约为1500次。循环加载过程中观察到的电流逐渐衰减，可能是由于累积的浓度梯度抑制了二次离子对流。这些浓度梯度在达到平衡前驱动离子回流；然而，离子运动具有弛豫行为，意味着局部浓度差的平衡需要一定时间。当外部压力作用反复诱导对流时，离子浓度差持续累积，从而增强了对离子传输的抑制作用。我们设计了一个实验来验证这一假设，当电机快速对水凝胶离子电子学器件施加力时，电流幅值出现衰减。中断压缩30秒后，再次施加力时电流信号部分恢复。当弛豫时间间隔延长至120秒时，电流幅值几乎完全恢复。

冯·诺依曼架构中存储与计算的内在分离导致了数据访问延迟增加、能耗高以及发热显著等问题。这些局限性促使了受生物神经网络启发的神经拟态设备的出现。尽管无法与计算机的算力相媲美，但人类神经系统本质上集感知、存储和处理于一体，从而能够实现低能耗运行并最大限度减少冗余过程。与传统计算中使用的数字信号编码不同，生物系统依赖于神经活动过程中由离子流介导的模拟信号。因此，对这种模拟信号的调节构成了在神经拟态计算设备中实现感知和逻辑计算的基础。通过利用这些水凝胶单元的简易串联和并联结构，我们开发了4种机械驱动、自供电的水凝胶离子电子学逻辑门。我们模拟了生物网络中多个神经元之间电信号的整合过程，从而实现基于离子尖峰信号的布尔逻辑运算。

图4自供电仿生神经网络逻辑门电路。(a) 水凝胶离子电子学在小应变和大应变下产生的离子电流分别定义为输入‘0’和‘1’。(b)四种逻辑门电路的真值表。(c-f) 分别对应4个逻辑门的仿生神经元网络的概念示意图和具体电路结构。(g-j) 四种水凝胶逻辑门在不同布尔逻辑运算(OR、AND、NOR、NAND)下的短路电流(I_sc)。定义输出：设置输出阈值为25 μA，超过阈值的尖峰离子电流定义为输出‘1’，否则为‘0’。

逻辑门电路的基本要求是具有两种不同的电信号状态。在本研究中，通过控制电机的步进距离来改变水凝胶的应变，从而激发两种不同幅值的离子尖峰电流信号，对应两种不同的电信号状态，以此模拟神经网络中离子电信号的传导。不同神经元之间电信号的激发通过神经递质的释放来实现，且这一传输过程需要一定的阈值激发。此前，我们已成功制备了具有非线性离子电流信号输出的水凝胶离子电子学器件，在不同ε下形成不同幅值的离子电流信号。将小应变和大应变下形成的离子电流分别定义为输入‘0’和‘1’（图4a）。外力可以改变每个输入水凝胶神经单元的突触权重，从而调节输出离子电流的幅值。同时，定义了统一的阈值（25 μA），当离子尖峰电流信号幅值超过该阈值时，定义为输出‘1’，否则为‘0’。这些逻辑门的真值表如图4b所示。通过将这些水凝胶离子电子学器件简易地串联和并联，实现了四种基本逻辑门电路。或门（OR）是最基本的逻辑门，由两个并联的水凝胶离子电子学器件（NaCl，1 M）组成，以模拟兴奋信号的产生。由于这四种水凝胶离子电子学逻辑门的阻抗存在差异，串联了一个500 Ω的电阻来统一定义输出阈值（图4c）。为便于描述，将组成输入端的两个水凝胶离子电子学器件分别标记为A和B。当输入A = B = 1时，峰值电流幅度最大并超过阈值，则OR (A, B) = 1。若输入A = 1，B = 0（或A = 0，B = 1），净峰值电流幅度仍超过阈值，输出OR (A, B) = 1。然而，若A = B = 0，电流幅度低于阈值，输出OR (A, B) = 0（图4g）。与门（AND）是基于或门结构设计思想构建的（图4d）。与或门相比，在两个并联的含NaCl（1 M）水凝胶电路中引入了一个含NaNO₃（0.5 M）的水凝胶器件，以产生负向抑制信号（记为S1），并固定ε = 20%。为了统一输出阈值，将一个300 Ω的电阻与S1并联。当输入A = B =1时，峰值离子电流超过阈值，AND (A, B) = 1。当输入A = 1，B = 0（或A = 0，B = 1）时，激发信号不足以抵消抑制信号，AND (A, B) = 0。当输入A = B = 0时，负向电流增强，AND (A, B) = 0（图4h）。或非门（NOR）是在与门设计基础上修改而来的。不同之处在于，将两个含NaNO₃（0.5 M）的水凝胶离子电子学器件并联作为输入端（图4e）。同时，在此基础上串联另一个水凝胶器件（NaCl，2 M）作为激发信号发射源（记为S2）。当输入A = B = 1时，抑制信号远强于兴奋信号，因此净电流信号呈现负向电流，NOR (A,B) = 0。当输入A = 1，B = 0（或A = 0，B = 1）时，抑制信号抵消了部分激发信号，正向电流增强，但其幅度不足以超过阈值，因此NOR (A,B) = 0。当输入A = B = 0时，抑制信号强度过低，不足以抵消兴奋信号，正向电流进一步增强，且幅度超过阈值。此时NOR (A, B) = 1（图4i）。与非门（NAND）是对或非门电路设计的改造（图4f）。输入端选择两个含NaNO₃（0.5 M）的水凝胶离子电子学器件并联，作为负向抑制信号发射源。串联一个含NaCl（3 M）的水凝胶离子电子学器件作为兴奋信号发射源（记为S3）。当输入A = B = 1时，抑制信号大大削弱了激发信号发射源，电流幅度低于阈值，因此输出为0。当输入端A = 1，B = 0（或A = 0，B = 1）时，抑制信号小于激发信号，NAND (A, B) = 1，输出电流幅度超过阈值，输出为1。当输入A = B = 0时，激发信号达到最大，NAND (A, B)=1，输出为“1”（图4j）。提高响应速度和工作带宽是后续这种离子水凝胶逻辑门电路的研究重点。通过改善离子在水凝胶中的快速传输速度以及对压力响应的灵敏度，有望进一步提升其性能。

视觉是人类获取外部信息的主要感官机制。将抽象的布尔代数、真值表及逻辑运算转化为直观的可视化过程具有极其重要的作用。这种方法将概念性的逻辑关系转换为人脑更易感知和处理的视觉信息。例如，它可以让我们观察输入信号的变化如何通过多级逻辑门传播并影响输出，动态展示信号流的路径和逻辑计算的过程。逻辑运算的可视化能够实时监测设备功能，从而实现对计算状态的直观跟踪，这一能力将有望推动物联网时代人机界面的发展。

图5逻辑可视化水凝胶离子电子学门及其应用。(a) 逻辑可视化水凝胶离子电子学器件的结构组成示意图。(b) 水凝胶离子电子学器件逻辑可视化的工作原理。(c) 逻辑可视化实景图。(d) 货物运输场景示意图。(e) 有/无筛选货物的NOR门应用示意图。(f) 货物定位错误或定位正确的NAND门应用示意图。

通过将摩擦纳米发电机（TENG）和发光二极管（LED）集成到这一水凝胶离子电子学平台中，实现了全自供电水凝胶离子电子学逻辑门的实时逻辑状态可视化。具体器件结构如图5a所示。TENG是一种基于接触起电与静电感应耦合效应，将机械能转换为电能的能量收集装置。顶部和中间TENG单元分别标记为1和2（记为TENG #1和TENG #2）。连接一个蓝色LED和一个绿色LED，分别代表输入状态‘0’和‘1’。详细工作机制和实际演示分别如图5b和图5c所示。对于TENG #1，当手指接触PTFE层（电负性更高）时，发生电子交换，使手指带正电，PTFE表面带负电。为平衡界面电荷，由于静电感应效应，电子从地端被吸引至PTFE背面的电极，产生位移电子电流，点亮蓝色LED。在轻微压力下，水凝胶未发生大应变，仅激发微弱离子电流。因此，蓝色LED发光对应输入‘0’。当施加更大压力时，尼龙层与PTFE薄膜接触（TENG #2），激活绿色LED。同时，增大的应变触发了水凝胶离子电子学的离子门控阈值，产生强离子电流。因此，绿色LED发光代表输入‘1’。这些可视化的逻辑门电路可应用于工业场景中的货物智能分拣。如图5d所示，传送带上的货物被引导至水凝胶离子电子学逻辑门进行自动逻辑评估。作为概念演示，选择或非门来判断箱子内是否有货物。由于重量差异，当装有货物的箱子被输送到输入端A和B时，每个端口记录逻辑‘1’。此时NOR (A, B) = 0，不触发警报。当空箱子被输送到A和B时（A = B = 0），NOR (A, B)=1，触发空箱警报（图5e）。我们设想与非门可用于判断箱子的位置。若输入A=B=1，则NAND(A,B)=0，位置正确，系统警报不触发。一旦A和B输入端有任何输入为“0”，NAND(A,B)=1，系统警报触发，提示货物位置错误（图5f）。此外，我们相信这种水凝胶离子电子学逻辑门在人机交互、离子电子学皮肤感知以及机械设备离子逻辑控制等领域也具有应用前景，为物联网和人工智能时代提供了一种潜在的应用技术方案。

这项工作建立了一种同时实现超低能耗、可忽略的热耗散和原位信息处理的自供电水凝胶离子电子学逻辑架构。通过在PVA/PAM双网络水凝胶中协同几何不对称性、模量差异化和阻抗不连续性，该系统表现出明显的神经仿生的离子门控行为，在机械刺激下再现神经元的阈下响应和动作电位样离子尖峰。优化的THMP - BLM结构提供了最先进的性能，在70 %压缩应变(ε)下，I₇₀/ I₃₀比值为15.5，峰值离子电流密度接近~ 2 mA cm⁻²，比传统的压电离子系统高几个数量级。不同的电解液产生明确和可编程的电极性：LiCl、NaCl和CaCl₂产生正向电流和电压信号，而LiNO₃和NaNO₃产生反向输出。分子动力学模拟表明，特定的NO₃⁻-水分子相互作用逆转了水凝胶网络内的扩散不对称性，为电解质可编程的兴奋性和抑制性离子运输提供了机制起源。通过简单的串并联连接，这些水凝胶离子电子学单元模拟了神经元信号的整合。在THMP - BLM结构中，在NaCl中获得的正离子电流和在NaNO₃中获得的负离子电流分别直接映射到兴奋性和抑制性突触响应上，使得门控阈值和信号极性都可以通过电解质选择进行确定性编程。在此基础上，利用纯机械诱导的离子锋电位实现了4个基本的自供电布尔逻辑门(OR、AND、NOR和NAND)，实现了神经形态信号处理的自主触觉逻辑运算。将水凝胶离子电子学与TENG耦合，可以实现逻辑状态的实时、颜色分辨可视化，直接将触觉输入与可读的逻辑输出联系起来。这项工作将水凝胶离子电子学从被动传感推进到集成感应认知，为神经形态HMI和下一代物联网系统提供了新的技术框架。

该工作是魏迪研究员近期关于离子电子学研究的最新进展之一，其研究纳米限域空间内离子动力学过程及离子-电子耦合关系，为新能源和类脑计算等前沿领域提供了全新研究范式。以离子为信号载体的离子电子学 (lontronics) 是研究纳米尺度下离子行为的交叉学科。魏迪研究员课题组介绍请登录http://iontronics.group/。课题组长期招聘研究生、博士后和科研助理，有意者欢迎登录课题组网站联系。

Y.Ouyang, X.Xiang, Y.Zhang, et al. “Mechanically Driven, Self-Powered Hydrogel Iontronics for Visualized Tactile Logic Gate Circuit.” Small (2026): e73728. https://doi.org/10.1002/smll.73728