[智能应用]让机器学会“凝视” [复制链接]

对生物来说，“看”是本能，而“凝视”是智慧——鹰隼在高空精准锁定地面猎物，人眼在车水马龙中识别信号灯的闪烁，都是经过漫长进化而来的高效视觉智慧。

　　生物视觉并非对整个世界进行平均扫描。人类视网膜最敏锐的区域——中央凹，可让人眼在大视场环境下，将有限的注意力瞬间集中在关键目标上，实现视觉资源的高效分配。

　　科学家将这种视觉智慧浓缩进一枚小小的硅基芯片。北京大学王兴军教授、舒浩文研究员团队联合香港城市大学王骋教授团队、上海交通大学周林杰教授团队，研制出一种具备“凝视”成像能力的仿生相干激光雷达芯片，并完成了四维成像演示系统，帮助机器视觉从“粗放扫描”转向“精准感知”。研究成果已在线发表于《自然·通讯》。

　　随着自动驾驶、具身智能和低空无人机等行业飞速发展，机器视觉正面临挑战——如何让智能体“看得清、看得全、看得快”？传统做法是“堆料”，增加激光雷达的通道数，提升采样率。然而，一些问题随之而来。

　　一方面，激光雷达的分辨率越高，所需光电器件就越多，后端电子处理的带宽需求也随之激增，很快就会撞上成本与功耗的“天花板”；另一方面，相比常见的脉冲式激光雷达，调频连续波激光雷达虽然能在测速的同时抗干扰，但其对光源稳定性和扫频线性度等指标有着近乎苛刻的要求，性能稍有偏差，探测精度就会大打折扣。

　　受生物视觉机制启发，研究团队提出“微并行”架构，通过按需调度激光雷达的光谱与通道资源，把“全局覆盖”和“局部高分辨”分开实现。在这一过程中，可调谐外腔激光器与薄膜铌酸锂电光频梳协同工作：前者负责调制信号生成与大范围视野扫描覆盖，后者在需要重点观察时并行生成多载波信号，为局部区域临时“加密采样”。

　　实验结果显示，在视野范围内，该系统可在预先选定的重点区域实现约0.012度的角分辨率（以距离100米为例，可分辨硬币大小的物理间隔），让机器拥有了“火眼金睛”。此外，通过波长和频域资源调度实现的分辨率扩展方式，也摆脱了一味增加硬件来提升性能的传统路径。

　　不仅让机器“看得清”，研究成果还助力机器视觉“看得丰富”。研究团队介绍，系统在捕捉三维几何信息的同时，能同步解析目标的运动速度、多普勒特征以及反射率信息。

　　该系统还可以通过与可见光相机的协同感知，把激光雷达提供的三维几何结构与相机提供的纹理颜色信息叠加到同一坐标系。这样一来，机器不仅能看见形状，还能看见外观，更好地在复杂动态环境中识别目标、理解场景。这种“可按需增强局部细节”的能力，未来可封装为传感器模块，在尽量不增加体积与功耗的前提下提升关键区域的探测精度。

　　“作为集成光子学领域的一个重要突破，这个方案为下一代自动驾驶、具身智能提供了高分辨率、低功耗、高灵活性的‘眼睛’。”王兴军说，“未来，随着这类芯片化感知模块与相机、毫米波雷达等多模态传感器进一步融合，我们或许会看到拥有昆虫复眼视场和鹰眼精度的全能感官，催生出更多仿生机器人的新形态。”

仿生激光雷达芯片：让机器拥有“凝视”的智慧之眼

从鹰隼高空锁定猎物的锐利目光，到人类在车流中瞬间捕捉信号灯的敏捷视觉，生物的“凝视”能力是亿万年进化赋予的高效生存智慧。如今，科学家将这种智慧注入硅基芯片——北京大学、香港城市大学与上海交通大学联合团队研发的仿生相干激光雷达芯片，通过模拟生物视觉的“按需聚焦”机制，让机器视觉从“粗放扫描”迈向“精准感知”，为自动驾驶、具身智能等领域开辟了高分辨率、低功耗的新路径。
一、生物视觉的启示：从“平均扫描”到“精准凝视”
生物视觉的核心并非对世界的均匀扫描，而是资源的高效分配。人类视网膜的中央凹区域集中了大量视锥细胞，使我们在大视场中能瞬间聚焦关键目标（如人脸、文字），而忽略无关背景。这种“全局覆盖+局部高分辨”的模式，既保证了生存所需的广域感知，又避免了信息过载。

传统机器视觉的困境恰在于此：激光雷达通过增加通道数提升分辨率，但硬件堆砌导致成本与功耗飙升；调频连续波激光雷达虽能测速抗干扰，却对光源稳定性要求苛刻，性能偏差即精度下降。机器的“眼睛”亟需一场从“被动扫描”到“主动凝视”的进化。
二、技术突破：仿生芯片如何实现“微并行”架构？
研究团队提出的“微并行”架构，是破解机器视觉瓶颈的关键。其核心在于按需调度光谱与通道资源，将“全局覆盖”与“局部高分辨”解耦：
1. 双器件协同：分工与并行
可调谐外腔激光器：负责生成调制信号，实现大范围视野扫描（如自动驾驶中的360度环境感知）。  
薄膜铌酸锂电光频梳：在需要重点观察时，并行生成多载波信号，为局部区域“加密采样”（如识别前方障碍物的细节纹理）。  
协同效果：前者提供“广角镜头”，后者提供“微距镜头”，二者动态切换，避免硬件冗余。
2. 分辨率的“弹性扩展”
传统激光雷达通过增加硬件提升分辨率，而仿生芯片通过波长和频域资源调度实现“软扩展”。实验显示，系统可在重点区域实现0.012度角分辨率（100米外可分辨硬币大小间隔），同时摆脱对硬件堆砌的依赖，功耗与成本显著降低。
3. 多模态融合：从“看得清”到“看得丰富”
芯片不仅捕捉三维几何信息，还能同步解析目标的运动速度、多普勒特征及反射率。通过与可见光相机协同，将激光雷达的几何结构与相机的纹理颜色叠加到同一坐标系，使机器能同时感知形状与外观（如区分白色卡车与雪堆）。这种“可按需增强细节”的能力，未来可封装为传感器模块，在体积与功耗几乎不变的前提下提升关键区域精度。
三、应用前景：从自动驾驶到仿生机器人
研究团队指出，这一成果是集成光子学领域的“重要突破”，为下一代智能系统提供了“高分辨率、低功耗、高灵活性”的感知解决方案：
1. 自动驾驶：突破“看得清”与“看得快”的矛盾
当前自动驾驶激光雷达需在分辨率与采样率间妥协：高分辨率导致数据处理延迟，高采样率则牺牲精度。仿生芯片的“微并行”架构可动态聚焦前方车辆或行人，在保证安全距离的同时，减少对无关区域的资源消耗，提升决策速度。
2. 具身智能：让机器人“眼手脑”协同更高效
在复杂环境中（如灾后救援、家庭服务），机器人需快速识别目标并操作。仿生芯片的局部高分辨能力，可帮助机器人精准定位工具或障碍物，同时通过多模态感知理解场景（如区分液体泄漏与反光地面）。
3. 低空无人机：实现“鹰眼+复眼”的全能视觉
未来无人机可能结合昆虫复眼的广视场（避免碰撞）与鹰眼的高精度（目标追踪）。仿生芯片的模块化设计，为这种“混合视觉”提供了技术基础，推动无人机在物流、监测等领域的普及。
四、未来展望：仿生视觉的“进化树”
研究团队设想，随着芯片与相机、毫米波雷达等多模态传感器的融合，机器可能拥有“昆虫复眼视场+鹰眼精度”的全能感官。这一愿景不仅意味着技术突破，更预示着人机共处模式的变革：
更安全的智能系统：低功耗、高精度的感知模块，可降低自动驾驶的能耗，延长无人机的续航，提升工业机器人的操作稳定性。  
更自然的交互体验：多模态融合使机器能理解人类世界的“上下文”（如通过颜色与形状判断物体用途），推动服务机器人向“类人化”发展。  
更广泛的仿生应用：从视觉到听觉、触觉，生物感知机制的模拟或将成为AI发展的新范式，催生更多“机器生命体”。
结语：当机器学会“凝视”，世界将如何改变？
生物的“凝视”是生存的智慧，而机器的“凝视”则是技术的进化。仿生激光雷达芯片的突破，不仅让机器“看得更清”，更让它们学会“如何看”——像鹰隼般锐利，像人类般高效。正如研究团队所言：“未来的感官，或许会超越生物的极限。”当芯片化的“智慧之眼”与多模态传感器融合，我们正站在一个新时代的门槛上：一个机器能“看见”世界本质，并与人类共同创造未来的时代。

让机器学会“凝视”，本质是通过技术手段让机器具备类似人类或生物的精准聚焦能力，实现从“粗放感知”到“靶向认知”的跨越，覆盖仿生感知、机器人控制、拟人化交互等多个领域，核心目标是提升机器对目标的识别精度、操作稳定性及人机交互的自然度。以下是具体实现路径及效果：

一、仿生感知：激光雷达的“凝视”成像——从“扫描”到“锁定”
机器的“凝视”灵感源于生物的高效视觉智慧（如鹰隼高空锁定猎物、人眼在复杂环境中识别信号灯）。通过仿生相干激光雷达芯片，机器实现了“凝视”式成像：

技术原理：采用“可调谐外腔激光器+薄膜铌酸锂电光频梳”协同工作——前者负责大范围视野扫描，覆盖整体场景；后者在需要重点观察时，并行生成多载波信号，对局部区域进行“加密采样”（类似人类瞳孔聚焦）。
效果：
角分辨率可达约0.012度（以100米距离为例，可分辨硬币大小的物体间隔），实现“火眼金睛”般的精准识别；
同步解析目标的三维几何信息、运动速度、多普勒特征及反射率，并可与可见光相机协同，将激光雷达的结构信息与相机的纹理颜色叠加，让机器“看得清”且“看得丰富”（如自动驾驶中识别行人、障碍物的细节及运动状态）。
二、机器人控制：解决视觉注意力弥散——让机器“盯着目标做动作”
主流视觉-语言-动作模型（VLA）在执行抓取任务时，常因视觉注意力弥散（注意力分散在多个区域）导致目标定位错误（如想抓红色积木却抓了蓝色），尤其在长程任务中误差会累积。通过隐式定位训练范式，机器学会了“凝视”目标：

技术原理：提出“重建式视觉-语言-动作模型（ReconVLA）”，在训练过程中让模型重建目标操作区域的图像（而非显式输出边界框），迫使模型在视觉编码阶段就将注意力集中在正确目标上（类似人类“盯着要抓的东西”）。
效果：
显著提升目标抓取的正确率（避免“抓错对象”），尤其在多物体场景或长程任务（如叠积木、组装零件）中表现更稳定；
不增加推理阶段的额外模块或延迟（与常规VLA模型速度一致），适用于实时机器人操作。
三、拟人化交互：机器人的“凝视追踪”——像人一样“眼神交流”
为提升机器人的拟人化程度，让人机交互更自然，机器通过凝视追踪技术实现“眼神聚焦”：

技术原理：通过显示模块模拟机器人面部输出（如眼部视线），结合三种偏转角度测量方法（距离传感器构建深度图、拍摄图像校准、语音信号分析），实时计算机器人与目标的相对位置，调整视线方向（类似人类对话时保持眼神接触）。
效果：
实现平滑的凝视追踪（比马达驱动的硬件凝视响应更快），提升机器人的“拟人感”（如陪伴机器人与人类对话时，视线随人类移动而调整）；
适用于家庭陪伴、教育机器人等场景，增强用户的交流体验。
四、延伸应用：减少人类对机器的“凝视”依赖
在仿生医学领域，机器的“凝视”能力降低了人类的负担。例如，神经机器接口驱动的仿生手臂通过微型机器人刺激神经末梢，让佩戴者感知触觉和运动（如抓握物体时的力度、手臂移动的方向），无需一直注视假肢即可完成动作（类似人类“不用看手也能拿杯子”），实现更自然的人机融合。

综上，机器学会“凝视”的核心是将“广域感知”转化为“靶向聚焦”，通过仿生设计、模型训练或拟人化技术，让机器更精准地识别目标、更稳定地执行任务、更自然地与人类交互，最终实现“像生物一样思考与行动”的智能升级。