人工视觉系统（AVS）是智能机器感知和与环境互动的重要工具，广泛应用于自动化系统、安全监控、制造业等领域。与传统的视觉设备相比，现代AVS由于其高帧率、高分辨率和宽广的动态范围，已经在多个人工智能应用中发挥了重要作用。然而，传统的AVS仍然存在一些问题，例如视场狭窄、光学像差、适应性差和计算效率低等。这些问题的存在限制了其在复杂环境中的应用，尤其是在高效视觉处理和大规模数据计算方面。因此，如何突破传统视觉设备的瓶颈，提升AVS的性能和效率，成为了当前研究中的重要挑战。
近日，来自香港科技大学讲座教授范智勇课题组的研究人员在仿生光电子学领域取得了新进展。该团队总结了基于纳米材料的仿生光电子技术，通过结合仿生光学和神经形态光电子学的设计理念，实现了更为高效的人工视觉系统。该团队创新性地设计了曲面图像传感器和神经形态设备，将光学信息的采集和处理功能集成在感知端，从而大幅提高了视觉系统的计算效率和能源利用率。利用这一新型设计，系统在保持高图像质量的同时，显著降低了数据冗余和计算负担，成功突破了传统视觉系统中存在的处理延迟和能耗过高的问题。
通过仿生设计，该团队有效解决了传统AVS中光学像差和视场狭窄的问题，使得系统能够在更广泛的场景中进行高质量的视觉捕捉。利用先进的纳米材料，研究人员进一步提升了光敏感度和探测精度，成功捕获了更加详细的视觉信息，并且通过神经形态光电子学的集成，在设备内部实现了高效的图像识别与处理。该研究成果为未来AVS的发展提供了新的技术路径，不仅推动了人工视觉系统的进步，还为跨感官智能设备的实现提供了重要的理论依据。
该团队的研究为未来智能视觉设备的研发提供了宝贵的指导意见，具有广阔的应用前景，特别是在自动驾驶、智能监控和人机交互等领域。
