曉霧未散的湖畔，一只薄翼蜻蜓，似被時(shí)光按下了暫停鍵，懸停在漣漪微漾的湖面上。蜻蜓琥珀色的復(fù)眼泛著微光，凝視著水波褶皺中游弋的美味佳肴，其視神經(jīng)快速地傳遞著目標(biāo)信號(hào)，讓轉(zhuǎn)瞬即逝的殘影在其感官中延展成可供精準(zhǔn)捕捉的運(yùn)動(dòng)軌跡。“蟲(chóng)眼看世界”——昆蟲(chóng)以超大的視野、超快的響應(yīng)感知微觀世界。這種令人驚嘆的視覺(jué)系統(tǒng)，為人類(lèi)的科技探索打開(kāi)了全新思路。科學(xué)家們之前已通過(guò)模仿昆蟲(chóng)復(fù)眼的多單元陣列設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)出各類(lèi)由微透鏡陣列和傳感器組成的成像系統(tǒng)——仿生復(fù)眼成像系統(tǒng)，有望將昆蟲(chóng)眼中的微觀奇跡轉(zhuǎn)化為改變?nèi)祟?lèi)生活的創(chuàng)新技術(shù)。然而，傳統(tǒng)仿生復(fù)眼成像系統(tǒng)因其復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)、有限的空間解析能力，僅能以模糊的馬賽克圖像形式呈現(xiàn)出微觀世界。

近日，在莊松林院士的指導(dǎo)下，上海理工大學(xué)張大偉教授領(lǐng)銜的超精密光學(xué)制造團(tuán)隊(duì)戴博教授及同事，指導(dǎo)博士生龍嚴(yán)與美國(guó)杜克大學(xué)Tony Jun Huang教授課題組合作，提出利用AI賦能仿生成像系統(tǒng)，展示了百萬(wàn)像素的高分辨全景成像，實(shí)現(xiàn)了狹小空間中對(duì)特定目標(biāo)準(zhǔn)確識(shí)別、精準(zhǔn)三維定位及三維跟蹤。相關(guān)研究成果以“蟲(chóng)眼看世界：AI賦能仿生視覺(jué)高分辨多任務(wù)成像”（Seeing through arthropod eyes: An AI-assisted, biomimetic approach for high-resolution, multi-task imaging））為題發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》（Science Advances）期刊上，并被選為封面論文。博士生龍嚴(yán)、戴博教授和常琛亮副教授為第一作者，張大偉教授和Tony Jun Huang教授為通訊作者。

 AI賦能仿生視覺(jué)技術(shù)（Science Advances封面圖）

“不僅要讓仿生視覺(jué)系統(tǒng)‘看到’世界，還要讓它‘看清’、‘看懂’這個(gè)大千世界。”張大偉教授團(tuán)隊(duì)如此介紹這項(xiàng)科研工作。這套仿生視覺(jué)系統(tǒng)的靈感，來(lái)源于節(jié)肢動(dòng)物復(fù)眼的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及信息處理方式。昆蟲(chóng)通過(guò)成百上千個(gè)“子眼”協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的即時(shí)響應(yīng)。團(tuán)隊(duì)模擬這一結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)出一套0.8立方厘米的仿生視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了百萬(wàn)像素級(jí)的全彩超大視野（165°×360°）高清成像。更重要的是，他們不僅“模仿”昆蟲(chóng)的視覺(jué)系統(tǒng)，還利用AI為其“賦能”。科研人員通過(guò)深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了一套多級(jí)架構(gòu)的視覺(jué)處理模型，能夠開(kāi)展全景圖像高清重構(gòu)、大視野中多目標(biāo)定位、目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤的多項(xiàng)復(fù)雜任務(wù)，讓“仿生視覺(jué)”真正具備了“看清”“看懂”的能力。

仿生視覺(jué)系統(tǒng)及成像效果。A 節(jié)肢動(dòng)物視覺(jué)系統(tǒng)和仿生視覺(jué)系統(tǒng)；B 仿生復(fù)眼及視覺(jué)系統(tǒng)的實(shí)物圖；C,D利用仿生視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行目標(biāo)成像和定位

科研團(tuán)隊(duì)正計(jì)劃進(jìn)一步優(yōu)化仿生復(fù)眼結(jié)構(gòu)，并深入挖掘仿生視覺(jué)技術(shù)在微小無(wú)人平臺(tái)、內(nèi)窺檢測(cè)儀器等高端儀器及裝備中的應(yīng)用潛力，助力AI賦能的科學(xué)儀器創(chuàng)制。

論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt3505