北京航空航天大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)在《自然-通訊》期刊發(fā)表突破性成果，其研發(fā)的神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)系統(tǒng)在運(yùn)動(dòng)處理效率上實(shí)現(xiàn)重大突破。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)處理速度較傳統(tǒng)光流技術(shù)提升四倍，有望為自動(dòng)駕駛、工業(yè)機(jī)器人和醫(yī)療機(jī)器人等領(lǐng)域帶來(lái)顛覆性變革。這項(xiàng)創(chuàng)新源于對(duì)人類視覺(jué)系統(tǒng)的深度模仿，通過(guò)仿生架構(gòu)設(shè)計(jì)突破了傳統(tǒng)計(jì)算模式的局限。

研究團(tuán)隊(duì)從生物視覺(jué)機(jī)制中獲取靈感，聚焦于大腦外側(cè)膝狀體的信息處理模式。這種位于視網(wǎng)膜與視覺(jué)皮層之間的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，能夠智能篩選時(shí)空變化信號(hào)，使人類視覺(jué)系統(tǒng)優(yōu)先感知?jiǎng)討B(tài)對(duì)象。科研人員將這種選擇性注意機(jī)制轉(zhuǎn)化為芯片設(shè)計(jì)原理，開(kāi)發(fā)出具備實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)識(shí)別能力的神經(jīng)形態(tài)模塊。與傳統(tǒng)依賴連續(xù)靜態(tài)幀分析的方法不同，新系統(tǒng)直接追蹤光強(qiáng)變化區(qū)域，僅對(duì)動(dòng)態(tài)部分投入計(jì)算資源。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面，該系統(tǒng)突破了傳統(tǒng)芯片存儲(chǔ)與運(yùn)算分離的架構(gòu)瓶頸。神經(jīng)形態(tài)硬件通過(guò)仿生設(shè)計(jì)將存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元深度融合，顯著降低數(shù)據(jù)傳輸能耗的同時(shí)提升運(yùn)算效率。這種架構(gòu)創(chuàng)新使得系統(tǒng)在模擬駕駛測(cè)試中，將運(yùn)動(dòng)識(shí)別延遲縮短75%，在復(fù)雜場(chǎng)景下的追蹤精度提升一倍。對(duì)于時(shí)速120公里的自動(dòng)駕駛車輛而言，處理延遲從0.5秒降至0.125秒，相當(dāng)于空窗期行駛距離從16.7米縮減至4.2米。

盡管新系統(tǒng)在多重運(yùn)動(dòng)交錯(cuò)場(chǎng)景中仍存在優(yōu)化空間，且最終圖像解析仍需借助傳統(tǒng)光流算法，但其整體性能已形成代際優(yōu)勢(shì)。測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，在動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤任務(wù)中，新系統(tǒng)的處理速度達(dá)到每秒120幀，較傳統(tǒng)方法的30幀/秒實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。這種效率提升使得機(jī)器人系統(tǒng)能夠更精準(zhǔn)地捕捉手勢(shì)變化、面部微表情等細(xì)微動(dòng)態(tài)，為家庭服務(wù)機(jī)器人的人機(jī)交互開(kāi)辟新可能。

行業(yè)專家指出，該技術(shù)的突破性在于構(gòu)建了生物啟發(fā)式視覺(jué)處理范式。傳統(tǒng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)像素亮度變化推算運(yùn)動(dòng)軌跡，而新系統(tǒng)直接模擬視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的光響應(yīng)特性，實(shí)現(xiàn)了從信號(hào)接收端到處理端的全程優(yōu)化。這種架構(gòu)革新不僅提升處理速度，更使系統(tǒng)具備類似生物視覺(jué)的抗干擾能力，在光照突變、目標(biāo)遮擋等復(fù)雜環(huán)境中保持穩(wěn)定性能。

當(dāng)前研究團(tuán)隊(duì)正著力解決硬件規(guī)模化部署難題，重點(diǎn)攻關(guān)神經(jīng)形態(tài)芯片與現(xiàn)有AI系統(tǒng)的兼容問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)處理單元數(shù)量從1024個(gè)擴(kuò)展至4096個(gè)時(shí)，系統(tǒng)功耗僅增加18%而運(yùn)算速度提升3.2倍。這種可擴(kuò)展性為未來(lái)構(gòu)建百萬(wàn)級(jí)神經(jīng)元計(jì)算網(wǎng)絡(luò)奠定基礎(chǔ)，有望推動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)向類人水平演進(jìn)。

該成果已引發(fā)跨學(xué)科關(guān)注，神經(jīng)科學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器人工程領(lǐng)域?qū)＜艺归_(kāi)聯(lián)合研討。研究團(tuán)隊(duì)公開(kāi)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集包含2000小時(shí)的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景記錄，涵蓋自動(dòng)駕駛、工業(yè)抓取、醫(yī)療操作等典型應(yīng)用場(chǎng)景，為后續(xù)技術(shù)迭代提供重要基準(zhǔn)。完整研究論文可通過(guò)學(xué)術(shù)期刊平臺(tái)獲取，相關(guān)技術(shù)文檔同步在開(kāi)源社區(qū)發(fā)布。