万青，男，1976年出生，南京大学电子科学与工程学院教授。1998年6月，本科毕业于浙江大学材料系，2004年4月，在中国科学院上海微系统与信息技术研究所获微电子学与固体电子博士学位。之后在英国剑桥大学、美国密西根大学和斯坦福大学从事博士后科研和访问学者。回国先后在湖南大学物理与微电子学院、中科院宁波材料所工作。2013年4月加盟南京大学电子科学与工程学院。主要从事氧化物半导体微纳结构与新概念器件应用研究。在氧化物纳米线真空电子场发射、传感器、锂离子存储，低压双电层薄膜晶体管，神经形态器件等领域取得了系列创新科研成果，并在国际上产生了广泛的影响。代表科研成果如下：

1）功能氧化物单晶Smart Cut转移：早在2001年，本人就研究了LiTaO3单晶的氢离子注入和剥离工艺【Nuclear Instruments and Methods in Physics Research B. 184, 531 (2001)】，该研究成果为后续LiNbO3、LiTaO3压电/光电单晶功能材料的Smart Cut工艺转移奠定了坚实的实验基础，也为近年该类功能单晶异质集成产业化指明了方向。

2）氧化物半导体纳米线：早在2003年，研究了四角状一维ZnO纳米线的真空电子场发射特性，并发现四角状ZnO纳米结构很低的发射阈值电场和很高的发射电流密度【APL. 83, 2253 (2003)】。早在2004年，结合MEMS技术研制了超低功耗的ZnO纳米线气体传感器【APL, 84, 3654 (2004)】。该单篇论文被SCI他引1800多次，并被《Nature China》作了题为“Nanowires: Gas detection in miniature”的亮点专题报道。早在2005年，就研究了SnO2纳米线的锂离子存储特性【APL. 87, 113108 (2005)】，比美国科学院xx院士开展纳米线锂电池研究早了近2年；

3）氧化物神经形态晶体管：早在2009年，成功研制了世界上第一个基于离子调控的IGZO双电层晶体管【Applied Physics Letters. 95, 152114 (2009)】；2013年发明了一类多端口神经形态器件，并在单个器件上实现了若干重要突触/神经元功能和动力学树突算法的仿生，还基于多脉冲时空协同调控模式实现了超低功耗生化仿生传感；早在2013年，成功研制了世界上第一个柔性神经形态晶体管。上述研究成果对实现超低功耗类脑芯片和仿生感知意义特别重大，《Nature Asia Materials》杂志亮点报道了有关成果，并指出采用固态电解质作为栅介质可以有效地降低器件的工作电压和能耗，Wiley出版社以“从底层新概念神经形态器件向人工智能进军！”为标题进行了专题报道。

基于上述成果，个人累计在Nature Communications、Advanced Materials、Nano Letters、Small、IEEE Electron Device Letters、Applied Physics Letters等权威学术杂志上发表论文250余篇，SCI他引超过1.5万次，连续多年被爱思唯尔集团评为中国高被引用学者。个人先后荣获中科院院长特别奖（2004年）、全国百篇优秀博士论文（2006年）、中国青年科技奖（2009年）、教育部自然科学一等奖（2009年度，个人排名第2）、浙江省科学技术一等奖（2013年度，个人排名第1）、国家杰出青年基金（2014年获得）、国家人才计划（2012年，2018年）。

1)神经形态器件及其类脑芯片应用；

2)氧化物薄膜晶体管及其新概念系统应用。

1）固体物理导论；2）功能薄膜基础

1）Chunsheng Chen, Yongli He, Huiwu Mao, Li Zhu, Xiangjing Wang, Ying Zhu, Yixin Zhu, Yi Shi, Changjin Wan*, and Qing Wan*, “A Photoelectric Spiking Neuron for Visual Depth Perception”. Advanced Materials. 34 (20) 2201895 (2022).

2）Ying Zhu, Yongli He, Chunsheng Chen, Li Zhu, Huiwu Mao, Yixin Zhu, Xiangjing Wang, Yang Yang, Changjin Wan*, and Qing Wan*, “HfZrOx-based Capacitive Synapses with Highly Linear and Symmetric Multilevel Characteristics for Neuromorphic Computing”, Applied Physics Letters. 120, 113504 (2022).

3）Yixin Zhu, Huiwu Mao, Ying Zhu, Li Zhu, Chunsheng Chen, Xiangjing Wang, Shuo Ke, Chuanyu Fu, Changjin Wan*, Qing Wan*, “Photoelectric Synapse Based on InGaZnO Nanofibers for High Precision Neuromorphic Computing”. IEEE Electron Device Letters, 43(4) 651-654 (2022).

4）Ying Zhu, Yongli He, Chunsheng Chen, Li Zhu, Changjin Wan*, and Qing Wan*, “IGZO-based Neuromorphic Transistors with Temperature-Dependent Synaptic Plasticity and Spiking Logics”. SCIENCE CHINA Information Sciences. 65, 162401. (2022).

5）Chenxi Zhang, Sheng Li, Yongli He, Chunsheng Chen, Shanshan Jiang, Xiaoqian Yang, Xinran Wang, Lijia Pan and Qing Wan*, “Oxide Synaptic Transistors Coupled with Triboelectric Nanogenerators for Bio-inspired Tactile Sensing Application”. IEEE Electron Device Letters. 41(4) 617-620 (2020).

6）Yongli He, Sha Nie, Rui Liu, Yi Shi, and Qing Wan*, “Indium-Gallium-Zinc-Oxide Schottky Synaptic Transistors for Silent Synapse Conversion Emulation”, IEEE Electron Device Letters. 40(1) 139 - 142 (2019).

7）Yongli He, Sha Nie, Rui Liu, Shanshan Jiang, Yi Shi, and Qing Wan*, “Spatiotemporal Information Processing Emulated by Multi-terminal Neuro-transistor Networks”, Advanced Materials. 31(21)，1900903 (2019).

8) Yi Yang, Yongli He, Sha Nie, Yi Shi, and Qing Wan*，“Light Stimulated IGZO-Based Electric-Double-Layer Transistors For Photoelectric Neuromorphic Devices”, IEEE Electron Device Letters. 39（6） 897-900，(2018). (2019).

9) Jie Jiang, Junjie Guo, Xiang Wan, Yi Yang, Haipeng Xie, Dongmei Niu, Junliang Yang, Jun He,* Yongli Gao, and Qing Wan*, “2D MoS2 Neuromorphic Devices for Brain-Like Computational Systems”. Small. 13, 1700933, (2017).

10) Changjin Wan, Wei Wang, Liqiang Zhu, Yanghui Liu, Ping Feng, Zhaoping Liu, Yi Shi, and Qing Wan*, “Flexible Metal Oxide/Graphene Oxide Hybrid Neuromorphic Transistors on Flexible Conducting Graphene Substrates”, Advanced Materials. 28, 5878-5885 (2016).

11) Changjin Wan, Liqiang Zhu, Yanghui Liu, Ping Feng, Zhaoping Liu, Hailiang Cao, Peng Xiao, Yi Shi, and Qing Wan*, “Proton Conducting Graphene Oxide Coupled Neuron Transistors for Brain-Inspired Cognitive Systems”. Advanced Materials. 28, 3557 (2016).

12) Yanghui Liu, Liqiang Zhu*, Ping Feng, Yi Shi, and Qing Wan*, “Freestanding Artificial Synapses Based on Laterally Proton-Coupled Transistors on Chitosan Membranes”, Advanced Materials. 27, 5599 (2015).

13) Jumei Zhou, Ning Liu, Liqiang Zhu, Yi Shi, and Qing Wan*, “Energy-Efficient Artificial Synapses Based on Flexible Indium-Gallium-Zinc-Oxide Electric-Double-Layer Transistors”, IEEE Electron Device Letters. 36, 2, 198 (2015).

14)Liqiang Zhu, Changjin Wan, Liqiang Guo, Yi Shi, and Qing Wan*. “Artificial Synapse Network on Inorganic Proton Conductor for Neuromorphic Systems” Nature Communications, 5. 3158 (2014) 

15)Jumei Zhou, Changjin Wan, Liqiang Zhu, Yi Shi, and Qing Wan*, “Synaptic behaviors mimicked in flexible oxide-based transistors on plastic substrates”, IEEE Electron Device Letters. 34，1433-1435 (2013).

16) Jie Jiang, Qing Wan*, Jia Sun, and Aixia Lu, “Ultralow-voltage transparent electric-double-layer thin-film transistors processed at room-temperature”, Applied Physics Letters.95, 152114 (2009).

17) Q. Wan, M. Wei, D. Zhi, J. L. MacManus-Driscoll, and M. G. Blamire. “Epitaxial growth of vertically aligned and branched single crystalline tin-doped indium oxide nanowire arrays”, Advanced Materials, 18, 234 (2006).

18) Z. Ying, Q. Wan*, H. Cao, Z. T. Song, S. L. Feng, “Characterization of SnO2 nanowires as an anode material for Li-ion batteries”, Applied Physics Letters 87, 113108 (2005).

19) Q. Wan, Q.H. Li, Y. J. Chen, T. H. Wang, X. L. He, J. P. Li, and C. L. Lin, “Fabrication and ethanol sensing characteristics of ZnO nanowires gas sensor”, Applied Physics Letters, 84, 3654 (2004).

20) Q.Wan*, K.Yu, T.H.Wang, C.L.Lin, “Low-field electron emission from tetrapod-like ZnO nanostructures synthesized by rapid evaporation”, Applied Physics Letters, 83, 2253 (2003).