P+F接近开关2. 此外，研究人员已经展示了一种柔性神经电子皮肤及其周围神经，其中柔性铁电驻极体纳米发生器（FENG）用作感觉机械感受器，可产生由人工突触处理和传递的动作电位。在这种神经系统的电子皮肤中，柔性FENG传感器将触觉输入（力的大小和频率）转换为突触前动作电位脉冲，然后将其传递到突触晶体管的栅极以诱导其突触后电流的变化，从而模仿生物突触中突触重量的调节。

（P+F 电感式传感器 NBN12-18GM50-E0-V1-M1）

12 mm，非齐平,更远的工作距离,温度范围扩大
-40 ... +85 °C,密封性增强，防护等级
IP68 / IP69K,E1 型式批准

开关功能 : 常开 (NO)
输出类型 : NPN
额定工作距离 : 12 mm
安装 : 非齐平
输出极性 : DC
确保操作距离 : 0 ... 9,72 mm
驱动器件 : 软钢，如 1.0037、SR235JR（之前为 St37-2）
36 mm x 36 mm x 1 mm
衰减系数 rAl : 0,5
衰减系数 rCu : 0,45
衰减系数 r304 : 0,7
衰减系数 rBrass : 0,5
输出类型 : 3 线
工作电压 : 7 ... 30 V
开关频率 : 0 ... 1200 Hz
迟滞 : 典型值为 5%
反极性保护 : 反极性保护
短路保护 : 脉冲式
电压降 : ≤ 2 V
工作电流 : 0 ... 200 mA
断态电流 : 0 ... 0,5 mA 类型 4 µA 在 25 °C 时
空载电流 : ≤ 10 mA
可用前的时间延迟 : ≤ 100 ms
开关状态指示灯 : 黄色 LED
MTTFd : 1484 a
任务时间 (TM) : 20 a
诊断覆盖率 (DC) : 0 %
符合标准 :
UL 认证 : cULus 认证，一般用途，2 类电源
CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记
E1 型式批准 : 10R-04
环境温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F)
存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F)
连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 3 针
外壳材料 : 黄铜，镀镍
感应面 : PBT
防护等级 : IP68 / IP69K
质量 : 40 g
供货范围 : 供货范围包含 2 颗自锁螺母

济宁接近开关研究团队表示，尽管这项研究前景可期，但目前只是迈出了第一步，之后还有很多工作要做。他们将继续致力于传感器和人造神经突触等基本单元的功能开发，以及人造感知系统的完善。“希望通过进一步强化和拓展功能，尽早地投入应用，造福人类。”该负责人说。

原装接近开关铁电场效应晶体管(FeFET)具有多种功能和可调谐特性，在低功耗传感器、非易失性数据存储以及新兴的人工突触等领域有广泛的应用前景。随着社会的高速发展，人们对柔性可穿戴设备有了更高的需求，对FeFET的柔性化提出了更高的要求。但目前柔性FeFET大都基于有机铁电材料，存在极化强度低、热稳定性差、能耗高等弊端。基于此，氧化物功能材料研究团队基于白云母衬底和外延Pb(Zr0.1Ti0.9)O3/ZnO 异质结，研发出了全无机的柔性FeFET。这种FeFET不仅保持操作电压小(±6 V)、功耗低、开关比高、保持性好等无机铁电场效应晶体管的优点，也兼具柔性耐弯折的特点，在反复弯折和高温条件下仍能保持良好的FeFET电学性能。这项工作证明了云母作为一个通用平台的巨大潜力，为柔性FeFET在下一代低功耗、耐高温柔性电子产品中的应用提供了新的选择。

P+F接近开关脑机接口的原理基础是神经科学。 大脑中枢神经元膜电位的变化会产生锋电位或动作电位 ， 并且神经细胞突触间传递的离移动会产生场电位 。 可以利用传感器采集并放大这些神经电生理信号， 例如在不同位置和深度采集场电位， 可以收集到头皮脑电信号皮层脑电信号和局部场电位。

济宁接近开关据悉，这项研究尽管前景可期，但目前还只是迈出了第一步。“还需在传感器和人造神经突触等基本单元的功能开发，以及人造感知系统的完善等方面下功夫。”该项目负责人说，功能强化和拓展后，可以尽早投入应用，造福人类。

原装接近开关该团队的设计目前配置为执行基本的图像识别任务。它是通过由人工突触制成的图像传感器、LED 和处理器的分层实现的——该团队之前开发的记忆电阻器或“忆阻器”阵列，它们共同用作物理神经网络，或“脑对芯片。” 可以训练每个阵列直接在芯片上处理和分类信号，无需外部软件或互联网连接。

该团队的光通信系统由成对的光电探测器和 LED 组成，每个都有微小的像素图案。光电探测器构成用于接收数据的图像传感器，以及用于将数据传输到下一层的 LED。当信号（例如字母的图像）到达图像传感器时，图像的光模式对 LED 像素的特定配置进行编码，这反过来又会刺激另一层光电探测器以及人工突触阵列，该阵列基于对信号进行分类关于入射 LED 光的图案和强度。

在他们的新芯片设计中，研究人员将图像传感器与人工突触阵列配对，他们训练每个突触阵列识别某些字母——在本例中为 M、I 和 T。而传统的方法是将传感器的信号传递给一个该团队通过物理线连接处理器，而是在每个传感器和人工突触阵列之间制造了一个光学系统，以实现各层之间的通信，而无需物理连接。

智能制造是一种可以让企业在研发、生产、管理、服务等方面变得更加“聪明”的方法，我们可以把制造智能化理解为企业在引入数控机床、机器人等生产设备并实现生产自动化的基础上，再搭建一套精密的“神经系统”。智能“神经系统”以ERP（企业资源计划系统）、MES（生产过程执行系统）等管理软件组成中枢神经，以传感器、嵌入式芯片、RFID标签、条码等组件为神经元，以PLC（可编程逻辑控制器）为链接控制神经元的突触，以现场总线、工业以太网、NB-IoT等通信技术为神经纤维。企业能够借助完善的“神经系统”感知环境、获取信息、传递指令，以此实现科学决策、智能设计、合理排产，提升设备使用率，监控设备状态，指导设备运行，让自动化生产设备如臂使指。

在此基础上，施路平带领科研团队建立起芯片设计平台：小小芯片由156个计算核组成，包含了大约4万个神经元和1千万个突触。由于它可以同时支持类脑电路和机器学习算法，语音控制、视频处理、电机姿态传感器等不同来源、不同编码模式的数据，实现交互融合，最终实现高效的信息处理。