应对自动驾驶摄像头遇强光失明 美国工程师研发出“人造眼”

近日，美国宾夕法尼亚州立大学团队研发出一款仿生人造眼，专门解决自动驾驶汽车、智能机器人在光照骤变环境下视觉失灵的难题。

如今主流车载视觉系统存在明显短板，夜间会车、进出隧道等场景常会出现强烈明暗反差，传统摄像头拍摄画面后，还需传输至专门模块分析，不仅反应慢，还耗费大量算力，极易出现识别失误，威胁行车安全。

这款仿生设备是微型光电忆阻器，直径仅0.5毫米，深度模拟人眼感光原理，设备采用特殊复合材料，可随环境光线强弱自动调节感光状态。

人类眼睛适应极端明暗变化需要20至30分钟，而它仅需数秒就能完成切换，适配能力极强。

不同于传统设备分步工作的模式，它能同步完成感光与数据存储，效仿生物神经元运作方式，整体效率大幅提升。

在专项测试中，研究人员让设备在高亮背景里识别暗光字符，系统仅经过7轮训练，识别准确率便达到95%，运行状态稳定可靠。

该技术拥有广阔的应用前景：应用在自动驾驶车辆上，可有效化解强光、阴影交替带来的视觉隐患，提升出行安全；部署在工业场景中，能让机器人适应车间多变的光线环境，保证作业连续稳定。

除此之外，这项仿生光学技术还有望改造成助盲设备，帮助视力障碍人群改善视觉体验。

目前，相关研究成果已刊登在《自然·通讯》期刊，研发团队也提交了专利申请，未来团队还将持续优化技术，进一步拓宽它的使用范围。