南京大学余林蔚教授团队：基于纳米线的柔性传感在可穿戴电子、脑机接口与电子皮肤的应用新进展

【引言】

近日，南京大学余林蔚教授团队在高起点新刊Electron上发表了题为“Nanowire-Based Flexible Sensors for Wearable Electronics, Brain-Computer Interfaces, and Artificial Skins”的文章，南京大学电子科学与工程学院博士后宋晓攀和苏州大学未来科学与工程学院顾洋同学（目前保送到南京大学本课题组继续深造）为共同第一作者。南京大学余林蔚教授和苏州大学王胜老师为共同通讯作者。该综述系统性阐述了纳米线在可穿戴电子、脑机接口与人工皮肤领域的柔性传感应用，从原理、机制和结构的角度详细地介绍了基于纳米线柔性传感在各类新兴领域的优势与发展前景，提出了其在实际应用面临的挑战并展望了未来发展方向。

传感技术在手机、自动驾驶汽车和健康监测等领域广泛应用，但传统刚性材料传感器在柔性和稳定性方面存在局限。为满足柔性电子设备的需求，研究聚焦于纳米材料和新型结构设计，如一维纳米线和二维薄膜，通过几何优化和自下而上生长方法显著提升了材料的机械柔韧性和电学性能。金属纳米线（如银、铜纳米线）和半导体纳米线（如硅纳米线）因其高纵横比、生物相容性和可调光学及电学特性，在柔性传感、脑机接口和医疗诊断中展现出巨大潜力。

【图文导读】

1. 基于纳米线的柔性传感在可穿戴电子、脑机接口与人工皮肤的应用
随着材料尺寸缩小至纳米级别，缺陷的引入和裂纹的形成减少，赋予了纳米线良好的机械柔韧性，使其能够在不造成损害的情况下承受小应变，并与柔性基板集成，成为电子设备中关键但微小的部分，这种特性使得基于纳米线的传感器具备优良的弯曲和拉伸性能。此外，纳米线的一维结构为柔性电子提供了可靠且高效的导电通道，并能以较低的导电材料消耗有效降低导电填料的渗透阈值。相比薄膜，纳米线的高纵横比确保了其网络能够展现出优异的光学性能。纳米线高的表面积体积比使其能更好地与测量目标相互作用，同时其尺寸接近量子尺寸效应，这两个因素共同赋予了纳米线卓越的灵敏度。这些优势使得纳米线在可穿戴电子、脑机接口与人工皮肤等领域具有重要的潜力与前景（图1所示）。

图1. 基于纳米线结构的柔性传感在可穿戴电子、脑机接口与人工皮肤的应用

2. 基于不同策略的纳米线制备与转移
“自上而下”方法主要通过光刻技术和模板法制备纳米线，光刻技术利用光学原理实现高精度纳米线刻蚀，而模板法则通过硬模板或软模板控制纳米线形貌，适用于大规模生产。“自下而上”方法则通过增材工艺，从原子或分子层面引导纳米线生长，具有成本低、效率高的优势。与经典的的气-液-固（VLS）方法相比，南京大学余林蔚教授团队首先提出并发展的平面固-液-固（IPSLS）机制通过使用非晶硅薄膜作为前驱体而非气态硅烷，不仅避免了垂直生长的限制，还实现了在低温下沉积并促使催化剂沿衬底平面吸收硅原子进行纳米线的横向生长，通过简单的台阶引导，还实现纳米线的精准形貌设计，在柔性电子器件领域具有无限应用潜力。由于固态非晶硅中的硅原子浓度远高于气态硅烷，IPSLS方法显著提高了纳米线的生长速率，可在最优条件下达到VLS方法的一百倍以上，同时相比于“自上而下”策略降低了对高分辨率光刻技术的依赖，可以实现可定位的硅纳米线的生长与集成。“自上而下”方法在精度和定位方面表现优异，但产量低、成本高；自下而上方法适合大规模生产，但在均匀性和精确定位方面存在局限。结合两者的优势，开发兼具高精度和大规模生产能力的技术，将推动纳米线在柔性传感器等领域的广泛应用。

图2. 基于“自上而下”与“自下而上”策略合成纳米线

3. 纳米线柔性传感器在可穿戴电子方面的应用
实时生物特征监测，包括活动追踪、呼吸监测、睡眠监测、心率监测、血压监测以及其他携带生物特征信息的信号检测，在过去几十年中随着医疗技术的进步变得越来越重要。与传统庞大且昂贵的监测设备相比，可穿戴电子设备无疑提供了一种紧凑、便携、低成本且低功耗的替代方案，适合长期佩戴以进行连续信号检测。此外，可穿戴电子设备的应用不仅限于从身体收集信号；传感器作为人类的第三只“电子眼”，可以接收外部信号如压力、温度、湿度等，并进行量化和显示，增强或补偿人们对外部信号的感知能力。纳米线作为柔性传感器重要的材料选择之一，因其良好的机械与电学性能，在穿戴需求背景下展现出良好的应用价值和广阔的发展前景。

图3. 纳米线柔性传感器在可穿戴电子方面的应用

4. 纳米线柔性传感器在脑机接口方面的应用
脑机接口（BCIs）技术作为探索大脑运作机制及思维产生原理的关键工具，通过实时监测和解析脑信号，在高效通信、低延迟控制以及治疗多种脑部疾病等方面展现了巨大的潜力。脑机接口的发展得益于计算机技术和信号处理技术的进步，使得从脑电图（EEGs）中提取有价值信息成为可能。根据其操作方式的不同，脑机接口主要分为侵入式与非侵入式两种类型。在侵入式脑机接口中，纳米线技术的重要性尤为突出，它不仅能够显著减小探针尺寸，从而减少对脑组织的损伤并降低炎症反应的风险，还因其优异的空间分辨率和增强的导电性提高了信号监测的稳定性和精确度，为长期稳定监测提供了可能。对于非侵入式脑机接口而言，干电极结合纳米线的应用解决了传统电极面临的接触不稳定性和导电性问题，通过提高干电极的导电性有效降低了接触阻抗，并改善了信噪比，使得便携式、高性能且适合长期使用的脑机接口系统成为现实。因此，纳米线技术无论是在提升侵入式脑机接口的安全性和稳定性，还是在优化非侵入式脑机接口的性能方面，都起到了至关重要的作用，极大地推动了脑机接口技术的发展及其在外部控制和医疗诊断中的应用。

图4. 纳米线柔性传感器在脑机接口方面的应用

5. 纳米线柔性传感器在人工皮肤方面的应用
皮肤作为人体最大的器官，不仅保护我们免受外部环境因素的影响，调节包括体温在内的体内平衡，还通过触觉帮助检测各种内部和外部干扰，如压力、应变、振动、温度、疼痛和化学物质，对人体执行重要功能。鉴于此，利用电子设备模仿人类皮肤的功能——即所谓的电子皮肤（e-skin），引起了极大的关注。电子皮肤最基本的特点在于其可拉伸性，这对传统的刚性传感器构成了重大挑战。然而，柔性传感器能够有效应对这一挑战，并被集成到电子皮肤中。纳米线在柔性传感中作为出色的功能载体，提供了高灵敏度、良好的机械性能、优异的光学透明性和可定制的形态特征，使得实现诸如触觉感应、能量收集与储存以及同步加热等高精度甚至集成化功能成为可能。可以预见，作为一种新一代传感器，电子皮肤具有广阔的发展和应用前景。纳米线的应用在提升电子皮肤性能方面扮演了至关重要的角色，推动了电子皮肤向着更加灵敏、多功能和实用化的方向发展。

图5. 纳米线柔性传感器在人工皮肤方面的应用

【结论与展望】

这篇综述系统地探讨了基于纳米线的柔性传感器在可穿戴电子设备、脑机接口和人造皮肤领域中的先进制造技术和最新发展，这些进展主要受到智能技术时代对健康监测、工业创新和日常生活便利性日益增长的需求驱动。作为准一维材料，具有高纵横比、优异电性能和卓越机械性能的纳米线是开发高性能柔性电子产品的理想选择。此外，纳米线良好的生物相容性和对组织损伤的最小化对于脑机接口应用中实现长期稳定且高性能的脑电信号监测和刺激至关重要。过去十年间，关于纳米线制造的研究大多集中在“自上而下”的方法上。同时，为了解决精确控制纳米线位置、形态和均匀性的挑战，“自下而上”的生长方法也被探索。这些努力共同促成了一个成熟的理论框架，用于合成、转移和组装纳米线。特别地，通过精确控制生长条件或使用特定的模板辅助技术，可以微调纳米线的形态、成分和排列，从而满足特定应用需求。未来，预计基于纳米线的柔性传感器将找到更广泛的应用，并有望开启一个可扩展、成本效益高且高度生产力的制造平台，极大地推进智能传感技术的发展。然而，进一步发展基于纳米线的柔性传感器需要系统的探索和全面考虑，包括：
1. 材料创新：开发与纳米线兼容的柔性有机/聚合物介电材料和导电材料将是未来研究的重点。
2. 能源供应与存储：高效的能源来源和储能技术对于支持可穿戴、便携式和植入式设备中的柔性传感器至关重要。
3. 生物相容性：改善纳米线材料的生物相容性和优化其与生物组织的界面是重要的发展方向。
4. 多功能集成与智能化：未来的柔性纳米线传感器将整合多种功能，如感知、计算和通信，进入单一复杂系统。
5. 制造工艺与规模化生产：发展低成本、高通量的制造方法对于大规模生产至关重要。
针对工业生产方面，虽然那些对精度要求不高的柔性传感器已被集成到制造过程中，但需要精确放置纳米线的传感器仍然面临阻碍大规模生产的挑战。为了应对这些挑战并促进未来发展，可以采取诸如过程集成、材料创新、自动化和规模化以及标准化等策略。总之，基于纳米线的柔性传感器的未来发展需要一种系统的方法，考虑到材料、集成技术、能源供应、生物相容性、多功能集成和制造工艺等多个方面。通过跨学科合作和技术革新，基于纳米线的柔性传感器有潜力在医疗保健、人机交互及其他高科技领域扮演重要角色，带来变革性变化。
该工作的开展得到了南京大学陈坤基教授，徐骏教授，王军转教授与苏州大学孙斌老师的支持，受到国家重点研发计划、国家自然科学基金杰出青年基金、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省卓越博士后等项目基金的资助，在此一并表示衷心的感谢！

论文信息：
Xiaopan Song1#, Yang Gu2#, Sheng Wang2*, Junzhuan Wang1, Linwei Yu1*. Nanowire-Based Flexible Sensors for Wearable Electronics, Brain-Computer Interfaces, and Artificial Skins.
Corresponding Author: Sheng Wang, Linwei Yu
Electron, 2025; 00:e77
https://doi.org/10.1002/elt2.77

【前期相关工作】
1. Scalable Integration of High Sensitivity Strain Sensors Based on Silicon Nanowire Spring Array Directly Grown on Flexible Polyimide Films. Xiaopan Song, Yang Gu, Sheng Wang*, Junyu Fan, Junyang An, Lei Yan, Bin Sun, Junzhuan Wang, Linwei Yu*, Nano Letters, 25, 2290-2297 (2025)
2. Highly Stretchable High-Performance Silicon Nanowire Field Effect Transistors Integrated on Elastomer Substrates. Xiaopan Song, Ting Zhang, Lei Wu, Ruijin Hu, Wentao Qian, Zongguang Liu*, Junzhuan Wang, Yi Shi, Jun Xu, Kunji Chen, Linwei Yu*, Advances. Science, 9, 2105623 (2022).
3. Flexible silicon for high-performance photovoltaics, photodetectors and bio-interfaced electronics. Shuyi Wang, Xiaopan Song*, Jun Xu*, Junzhuan Wang, Linwei Yu*, Materials Horizons, DOI: 10.1039/d4mh01466a (2025).
4. Designable Integration of Silicide Nanowire Springs as Ultra-Compact and Stretchable Electronic Interconnections. Rongrong Yuan, Wentao Qian, Zongguang Liu*, Junzhuan Wang, Jun Xu, Kunji Chen, Linwei Yu*, Small, 2104690 (2021).
5. Planar Growth, Integration, and Applications of Semiconducting Nanowires. Ying Sun, Taige Dong, Linwei Yu,* Jun Xu,* Kunji Chen, Advanced Materials, 32 1903945 (2020).
6. Highly Sensitive Ammonia Gas Detection at Room Temperature by Integratable Silicon Nanowire Field-Effect Sensors. Xiaopan Song, Ruijin Hu, Shun Xu, Zongguang Liu*, Junzhuan Wang, Yi Shi, Jun Xu, Kunji Chen, Linwei Yu*, ACS Applied Materials & Interfaces, 13 14377-14384 (2021).
7. High-Performance Transparent Silicon Nanowire Thin Film Transistors Integrated on Glass Substrates via a Room Temperature Solution Passivation. Xiaopan Song, Lei Wu, Yifei Liang, Zongguang Liu*, Junzhuan Wang, Jun Xu, Kunji Chen, Linwei Yu*, Advanced Electronic Materials, 9 2201236 (2023).
8. Ultracompact single-nanowire-morphed grippers driven by vectorial Lorentz forces for dexterous robotic manipulations. Jiang Yan, Ying Zhang, Zongguang Liu, Junzhuan Wang, Jun Xu*, Linwei Yu*, Nature Communications, 14 3786 (2023).

课题组简介：https://ese.nju.edu.cn/ylw