根据世界卫生组织的数据，全球约有4.3亿人因人工耳蜗受损而导致听力下降，而听力的改善主要依靠人工耳蜗。然而，传统的人工耳蜗语音识别能力较低，刚性电极与软组织的不匹配可能导致神经损伤和耳鸣。

随着物联网(IoT)和人工智能的发展，柔性自供电人工耳蜗的研究受到广泛关注。

在Matter上发表的一项研究中，宋延林教授和副教授。中国科学院化学研究所(ICCAS)李立红研究员受人外耳毛细胞的启发，开发了一种基于多组分微锥图案化阵列的高效柔性压电声学传感器(FPAS)的新策略具有准同性相界的无铅钙钛矿棒状铌酸盐压电材料。

杆基FPAS的输出电压几乎是各向同性粒子的300%。在恶劣环境下性能稳定的微锥图案化FPAS，由于声能吸收的显着增强而表现出高灵敏度，可以记录声音信号，识别音频信号，实现人机交互。

这项工作表明，FPAS有望用于各种应用，例如物联网、人工耳蜗、可穿戴声学设备和人机交互。