随着科学家们对人类如何处理视觉信息有了更深入的了解，生物视觉研究与人工智能的联系日益紧密。这些知识如今直接影响着各行各业的机器视觉发展。企业将仿生技术应用于自动驾驶汽车、医疗成像系统和工业应用领域。人类视觉系统仅需约20瓦的功率即可运行，却能轻松应对当今人工智能系统仍难以完成的任务。

工程师运用生物学原理来创建在某些方面超越人类的人工视觉系统。受生物启发的方法旨在解决传统计算机视觉中的特定问题：高功耗、处理延迟和对大型数据集的需求。这些技术将生物效率与计算精度相结合。

关键共同原则

人类和人工智能视觉系统都运用了类似的处理原理，这些原理是通过生物进化和工程设计发展而来的。这些共同的原理构成了仿生技术发展的基础。

边缘检测和轮廓处理功能是生物和人工视觉系统的核心组成部分。研究表明，前馈卷积神经网络可以通过支持人工网络中边缘连接的分层感受野增长来复制人类轮廓整合行为。这一原理已应用于计算机视觉领域，包括目标识别和医学图像分析。

人工系统中的深度感知和空间处理借鉴了立体视觉、结构光和时空整合等生物策略。目前的神经形态系统将这些方法与基于事件的感知相结合，从而在高速应用中实现紧凑的深度信息捕获，模拟人类快速评估三维结构的方式。这些系统能够处理跨多个尺度的空间信息。

运动跟踪和时间处理采用基于事件的相机，该相机应用了视网膜运动检测原理。这些相机仅捕捉视野变化，从而以比传统基于帧的系统更低的数据速率，为运动跟踪和光流计算提供连续的微秒级时间信息。这种方法支持高速视觉处理应用，同时降低了计算需求。

视觉注意力机制和选择性处理机制能够生成稀疏的事件输出，并采用受视网膜启发的预处理方法，将计算集中在时间变化上。这使得运动物体的分割和监控系统能够捕捉相关的视觉变化，而非完整的场景。注意力机制在降低处理需求的同时，还能保留重要信息。

注视和自适应分辨率策略借鉴了生物学原理，在注意力中心采用高分辨率处理，而在周边区域采用较低分辨率?；谑录难鄱纷倨饕郧Ш兆鹊钠德识陨ㄊ雍臀⒍胁裳?，使系统能够根据需要分配计算资源。

生物启发式视觉技术

将生物学原理转化为工程解决方案已经产生了几个不同的技术系列，每个技术系列都处于不同的发展和商业应用阶段。

基于事件的视觉传感器将视网膜处理原理转化为硅芯片上的实现。这些传感器响应光强度变化，生成异步事件流而非传统的帧。它们具有异步像素操作、超过 120dB 的高动态范围（传统相机为 60dB）、微秒级响应时间和更低的数据处理需求。

一家名为 Prophesee 的公司开发了用于工业应用、自动驾驶汽车和消费电子产品的商用事件驱动型传感器，展示了其在现实世界中的实用性。

神经形态计算架构利用突触器件实现类似大脑的并行处理。通过整合记忆和计算，它们如同生物神经网络一样，克服了冯·诺依曼瓶颈——这一瓶颈源于传统记忆和处理的分离。相关技术包括使用离散脉冲的脉冲神经网络、具有自适应连接的忆阻器件（一种能够“记住”过去信号的电子元件，类似于生物突触）以及消除数据传输能耗的内存计算。

英特尔的 Loihi 处理器展示了用于模式识别和学习任务的节能并行计算，展现了在实时视觉处理方面的巨大潜力，而传统架构则面临着功耗和延迟方面的限制。

传感器内神经形态处理将传感和神经处理在像素级相结合，从而可以直接在传感器阵列中实现实时边缘检测。这最大限度地减少了数据传输，并实现了识别功能。近期研究表明，具有宽光谱响应的视网膜启发式人工神经元可用于视觉预处理。

工业和商业应用

受生物启发的视觉技术凭借其在能效、速度和稳健性方面的独特优势，已从实验室演示发展到多个行业的商业部署。

实时机器人应用从这些技术中获益匪浅。在导航和避障方面，基于事件的视觉传感器使机器人能够以最小的计算开销在复杂环境中导航。稀疏的异步数据流能够自然地分割运动物体并持续提供深度信息，使其非常适合避障等任务。对于高速抓取应用，神经形态视觉系统支持毫秒级响应时间的机器人抓取，使机器人能够以超越人类能力的精度跟踪和拦截快速移动的物体。

工业环境中的光学检测系统利用仿生视觉进行质量控制，提供上下文感知过滤，将计算资源集中于变化区域或潜在缺陷区域，从而实现制造检测。这种方法显著降低了误报率，提高了检测效率?；谑录南嗷绕渖贸ぜ觳獯郴谥〉南低晨赡芤怕┑谋砻媸粜曰虿牧咸卣鞯南肝⒈浠?，尤其是在高速生产环境中。

生物医学成像应用展现了这些技术的临床潜力。利用仿生处理技术辅助识别糖尿病视网膜病变模式，表明人工智能系统能够识别视网膜眼底图像中性别特异性模式，从而支持个性化医疗诊断。低延迟神经形态视觉系统支持实时手术导航应用，其中毫秒级响应时间对于患者安全和手术成功至关重要。

行业领军企业包括Prophesee，它是事件驱动型视觉传感器领域的领先开发商，其产品广泛应用于汽车、工业和物联网市场。英特尔则通过其Loihi神经形态处理器和相关研究项目，推进神经形态计算在视觉应用领域的发展，尤其是在边缘人工智能和自主系统方面。麻省理工学院和苏黎世联邦理工学院等研究机构持续推进生物启发式视觉的基础研究，许多创新成果通过衍生公司和行业合作转化为商业应用。

未来五年，生物启发式视觉技术将在哪个领域获益最多？

自动驾驶汽车机器人与自动化医学影像消费科技（AR/VR）安防监控

推动这些技术的科学研究

神经科学、材料科学和计算方法的进步为仿生视觉的开发提供了支持。神经科学研究揭示了视觉皮层层级处理的细节，包括预测编码和反馈回路。这些发现可以转化为具有自上而下处理的人工系统，从而提高对上下文的理解能力。

材料科学使得模拟生物神经功能的突触器件成为可能，从而支持硬件层面的自适应学习。新型忆阻材料（一种能够“记忆”过去信号的电子元件，类似于生物突触）使得具有多种状态的突触器件成为可能，从而支持更复杂的学习算法。通过集成光学和电子处理技术，这些系统实现了高带宽的神经计算，其效率更接近人脑。

计算神经科学与工程学的融合加速了仿生系统的实用开发。先进的脉冲神经网络算法使得神经形态系统能够应用于复杂的视觉任务。

挑战与未来方向

生物启发式视觉技术面临几个关键挑战。目前的局限性包括上下文理解能力不足，即系统在底层处理方面表现出色，但在人类能够轻松完成的高层推理方面却力不从心。许多系统在未经大量重新训练的情况下，适应新领域的能力有限，并且仍然容易受到对抗性攻击，而这些攻击很少会影响生物系统。

可扩展突触器件的材料技术、将事件流转化为语义理解的算法以及神经形态计算系统与传统计算系统之间的标准化接口都需要取得关键性突破。安全关键型应用则需要可解释性和验证方法的进步。

视觉计算的未来发展方向包括混合生物-人工系统、探索量子增强神经形态计算作为潜在的前进道路，以及能够在整个运行寿命期间持续学习和适应的视觉系统。

• 

  Focal-πShaper_Q 光束整形器

  型号：Focal-πShaper_Q

  厂家：AdlOptica GmbH

  概述：Focal-πShaper_Q是高效激光束整形器，能够将高斯光束转变为平顶或甜甜圈光斑，广泛应用于3D打印、微机械加工等领域。

  查看详情