半导体材料是电子信息产业的基石。目前，随着晶体管特征尺寸的缩小，由于短沟道效应等物理规律和制造成本的限制，主流硅基材料与CMOS（互补金属氧化物半导体）技术正发展到10纳米工艺节点而很难提升，摩尔定律可能终结。

因此，开发新型高性能半导体沟道材料和新原理晶体管技术，是科学界和产业界近20年来的主流研究方向之一。在众多CMOS沟道材料体系中，相比于一维纳米线和碳纳米管，高迁移率二维半导体的器件加工与传统微电子工艺兼容更好，同时其超薄平面结构可有效抑制短沟道效应，被认为是构筑后硅时代纳电子器件和数字集成电路的理想沟道材料。

然而，现有二维材料体系（石墨烯、拓扑绝缘体、过渡金属硫族化合物、黑磷等）无法同时满足超高迁移率、合适带隙、环境稳定和可批量制备的现实要求，开发符合要求的高性能二维半导体新材料体系迫在眉睫。

新型稳定的超高迁移率二维半导体材料BOX及晶体管示意图

近日，北京大学化学与分子工程学院彭海琳教授课题组与合作者首次发现一类同时具有超高电子迁移率、合适带隙、环境稳定和可批量制备特点的全新二维半导体（硒氧化铋，Bi2O2Se），在场效应晶体管器件和量子输运方面展现出优异性能。

彭海琳课题组基于前期对拓扑绝缘体（Bi2Se3，Bi2Te3）等二维量子材料的系统研究，提出用轻元素部分取代拓扑绝缘体中的重元素，以降低重元素的自旋－轨道耦合等相对论效应，进而调控其能带结构，消除金属性拓扑表面态，获得高迁移率二维半导体。

经过材料的理论设计和数年的实验探索，该课题组发现了一类全新的超高迁移率半导体型层状氧化物材料Bi2O2Se，并利用化学气相沉积（CVD）法制备了高稳定性的二维Bi2O2Se晶体。基于理论计算和电学输运实验测量，证明Bi2O2Se材料具有合适带隙（～0．8eV）、极小的电子有效质量（～0．14m0）和超高的电子迁移率。

系统的输运测量表明：CVD制备的Bi2O2Se二维晶体在未封装时的低温霍尔迁移率可高于20000cm2／V·s，展示了显著的SdH量子振荡行为；标准的Bi2O2Se顶栅场效应晶体管展现了很高的室温表观场效应迁移率（～2000cm2／V·s）和霍尔迁移率（～450 cm2／V·s）、很大的电流开关比（＞106）以及理想的器件亚阈值摆幅（～65mV／dec）。

二维Bi2O2Se这些优异性能和综合指标已经超过了已有的一维和二维材料体系。Bi2O2Se这种高迁移率半导体特性还可能拓展到其他铋氧硫族材料（BOX：Bi2O2S、Bi2O2Se、Bi2O2Te）。结合其出色的环境稳定性和易于规模制备的特点，超高迁移率二维半导体BOX材料体系在构筑超高速和低功耗电子器件方面具有独特优势，有望解决摩尔定律进一步向前发展的瓶颈问题，给微纳电子器件带来新的技术变革，具有重要的基础科学意义和实际应用价值。

　　首先，因为可以使用相同的软件开发视觉系统和运动系统，设计者不需要熟悉多种编程语言或环境，因此降低了开发复杂性。第二，消除了以太网网络上的潜在性能瓶颈，因为现在数据仅在单个应用中的环路之间传递，而不是在物理层之间传递。

　　这使得整个系统的运行具有确定性，因为一切共享相同的过程。当将视觉直接引入控制回路中时，例如在视觉伺服应用中，这是特别有价值的。这里，视觉系统在运动期间连续捕获致动器和目标零件的图像，直到运动完成。这些捕获的图像用于提供关于运动成功的反馈。有了这一反馈，设计人员可以提高现有自动化的精度和精密度，而无需升级到高性能运动硬件。

　　现在提出了一个问题：这个系统是什么样子？如果设计人员将要使用能满足机器视觉系统所需的计算和控制需求的系统，并要与其他系统（如运动控制、HMI和I／O）无缝连接，那么他们需要使用具备所需性能的硬件架构，以及每个这些系统所需的智能和控制能力。

　　这种系统的一个很好的选择是：使用将处理器和FPGA与I／O相结合的异构处理架构。已经有很多行业投资这种架构，包括美国Xilinx公司的Zynq全可编程SoC（将ARM处理器与Xilinx 7系列FPGA架构相结合），以及英特尔数十亿美元收购Altera等。

　　对于视觉系统，使用FPGA特别有益，这主要是因为其固有的并行性。算法可以分开，运行数千种不同的方式，并且可以保持完全独立。另外，这种架构的好处不仅仅体现在视觉方面，其对运动控制系统和I／O也大有裨益。处理器和FPGA可用于执行高级处理、计算和制定决策。设计人员几乎可以通过模拟和数字I／O、工业协议、定制协议、传感器、致动器和继电器等，连接到任何总线上的任何传感器。此架构还满足了其他要求，如时序和同步以及业务挑战（如提高生产率）。每个人都希望更快地开发产品，这种架构消除了对大型专业设计团队的需要。

　　不幸的是，虽然这种架构提供了很多性能和可扩展性，但是实现它的传统方法需要专业知识，特别是在使用FPGA时。这为设计者带来了巨大风险，并有可能导致使用该架构不切实际甚至不可能。然而，使用集成软件（如NI LabVIEW），设计人员可以通过提取低级复杂性，并将所需的所有技术集成到单一开发环境中，来提高生产率，降低风险。

　　理论是一回事，将其付诸实践是另一回事。Master Machinery是台湾一家生产半导体加工设备的公司（见图4）。这种特定的设备使用机器视觉、运动控制和工业I／O的组合，将芯片从硅晶片上取下并封装。这是能使用图1中的分布式架构的机器示例，每个子系统可以单独开发，然后通过网络集成在一起。

　　图4：使用中央集权的、以软件为中心的方法，Master Machinery公司将其主机控制器、机器视觉和运动系统、I／O和HMI全部集成到单个控制器中，性能是竞争对手的10倍。

　　行业内这种机器每小时的产量大约为2000个零件。但是Master Machinery公司采取了不同的方法。他们设计了中央集权的、以软件为中心的架构，并将主机控制器、机器视觉和运动系统、I／O和HMI全部集成到单独的控制器中，所有都采用LabVIEW编程。除了不需要单个子系统实现成本节约之外，这种方法还具备性能优势，其每小时大约能生产20000个零件，是竞争产品的10倍。

　　Master Machinery公司成功的关键因素之一是能够将多个子系统组合在单个软件堆栈中，特别是机器视觉和运动控制系统。使用这种统一的方法，Master Machinery公司不但简化了设计机器视觉系统的方式，而且还简化了如何设计整个系统。

　　机器视觉是一项复杂的任务，需要大量的处理能力。随着摩尔定律继续增加处理元件（如CPU、GPU和FPGA）的性能，设计人员可以使用这些组件来开发高度复杂的算法。设计人员还可以使用此技术来提高设计中其他组件的设计性能，特别是在运动控制和I／O领域。

　　随着所有这些子系统性能的提高，用于开发这些机器的传统分布式架构将面临压力。将这些任务整合到单个控制器中，运行在单个软件环境下，消除了设计过程中的瓶颈，使设计人员可以专注于创新，而不必担心实施问题。