自动驾驶汽车“睁开了眼”

英国“生命科技”网站2月20日文章，原题：仿生“机器眼”融合自然与工程，为机器人视觉带来新突破自动驾驶车辆面临的最大挑战之一是极端光照条件下的物体识别，例如驶出隧道或驶入阳光直射路段。目前的摄像头通常需要宝贵的几毫秒时间来调整数字曝光，在此期间，车辆处于“盲目”行驶状态。但科学家发明的“仿生眼睛”解决这个问题，它能像动物的眼睛一样瞬间适应光线的变化，让自动驾驶更安全。

近日，发表在美国《科学机器人学》杂志上的一项研究提出了一种视觉系统，科学家利用液态金属复制了动物眼睛的适应能力。这项里程碑式的成就并非仅仅是对生物美学的模仿，更是对AI面临的最大挑战之一的技术突破。这听起来就像科幻小说里的情节。人在强光下瞳孔收缩，在黑暗中放大；猫的垂直裂隙瞳孔有助于夜间捕猎；羊的水平瞳孔利于观察地平线。这些结构源于数百万年的进化，使不同物种能够在复杂环境中生存。研究团队将这种自然机制引入机器视觉系统，让“仿生眼睛”能够根据环境光线变化自动调节瞳孔大小，使其即便在光照不均或过曝环境中，也能保持稳定的物体识别能力。

研究人员希望让机器在光线突然变化时，通过硬件自身的物理调节提升视觉质量，而不是完全依赖软件后期修复图像。研究人员表示，生物眼睛并非被动成像，而是主动调节结构以保护视觉和提高清晰度，研究团队因此尝试构建一个能进行实时物理变化的人工视觉系统。“仿生眼睛”的关键部件是一枚由液态金属构成的人工瞳孔。不同于传统固体材料，液态金属在电信号作用下可以改变形态。在强光环境中，液态金属扩展以缩小开口，减少进入系统的光线；在弱光下则收缩，让更多光线通过。这一机制模拟了人类和动物的瞳孔反射。

瞳孔之后是一块仿生“视网膜”。研究人员采用弧形穹顶结构的光传感阵列，而非普通相机常见的平面传感器。这种结构更接近真实眼球形态，可实现约108度的广视角，使系统在无需多摄像头的情况下捕捉更大范围的环境信息。

‍当光线照射到仿生视网膜时，会产生反映环境亮度的电信号。这些信号传递至液态金属组件，后者充当类似人工神经元的角色，产生脉冲式信号，控制瞳孔形变。整个系统形成闭环反馈：感知光线、生成信号、调节开口，再次控制入光量。研究团队表示，这种方式更接近真实生物眼睛的工作原理。该系统不仅能够模拟人类圆形瞳孔，还能复制多种动物瞳孔形态，可以形成猫式垂直裂隙、羊式水平瞳孔，甚至类似乌贼眼睛的特殊形状。不同瞳孔结构会改变光线进入方式和成像效果，带来不同视觉优势。（蒋礼译）