仿生视觉控制系统原理发明人张晓林：仿生眼是人工智能走向自主意识的关键要素

“现在可发挥仿生眼优势的整套产业链生态尚未成熟，但随着人工智能技术的不断提高，中国在产业链上具备独特的优势，尤其是伴随服务型、陪伴型人形机器人大量涌入市场，灵动的仿生眼会迎来新的商机。”

4月12日，在《仿生眼：怎样仿制大自然最精密聪慧的作品》新书报告会暨仿生视觉产业与投资研讨会上，新书作者、上海大学仿生视觉与类脑智能研究所所长张晓林在接受澎湃科技（www.thepaper.cn)记者采访时表示。

张晓林曾任东京工业大学终身教授、中国科学院上海微系统与信息技术研究所仿生视觉系统实验室主任。他在机器人视觉、神经生理学和仿生学领域研究长达三十余年，是仿生视觉控制系统原理发明人。

1986年，张晓林前往日本横滨国立大学留学，主攻产业机器人控制方向。2013年，张晓林带领团队的6名博士生回国，来到中科院上海微系统所，开始人工智能仿生视觉研究。2016年，张晓林带领团队创办了安徽爱观视觉科技有限公司（以下简称“爱观科技”）。此后，在模型阶段停留了整整十八年的仿生眼正式走向了产业化。

张晓林和学生在实验室

张晓林说，当前机器人难以达到产业化应用标准的主要阻碍之一，是视觉领域存在缺陷。视觉是机器人的灵魂，也是机器人智能的体现，但是目前为止，机器视觉只做到了固定双目。传统机器视觉依赖固定算法和有限的数据处理能力，无法形成立体视觉，导致机器人没有足够的信息获取与判定能力，在复杂动态环境中完成快速追踪目标、空间位置判定等高效、准确的响应执行，对于人形机器人而言，动态双目立体是机器视觉的方向。

即便当前，自动驾驶和人形机器人上搭载有激光雷达、纯视觉解决方案，但都存在一定瓶颈，不是长久之计。张晓林指出，激光雷达属于主动光学传感器，即使发射的激光不是可见光，对人眼也可能有一定伤害，不同车辆的激光雷达可能会互相干扰，影响传感器正常工作。

相比之下，仿生眼双目视觉方案有天然的优势，能够大幅提升机器人的感知能力，让机器人“看得更清、反应更快”，同时具备实时学习和自适应能力。在当前普遍期待机器人产业化落地的背景下，仿生眼有望开启机器人产业化浪潮。

目前仿生眼技术尚未广泛应用

在产品研发方面，张晓林团队聚焦于视觉AI（人工智能）芯片和人形机器人两个领域。张晓林表示，仿生眼技术经过国内外数十年的成果积累，日渐趋于成熟。目前张晓林团队研发的“仿生眼”，即人形机器人头部，具有脑干、小脑、中脑、大脑整体功能的仿生系统。他们研发的基于仿生动态双眼视觉控制理论的仿生眼在物联网、3D产业、智能安防、智能交通、智能医疗等各个领域取得了一系列具有独占知识产权的研究成果，多项成果已经产业化或接近产业化。

不过，张晓林指出，目前仿生眼技术尚未得到广泛应用，原因在于仿生眼技术本身是一个体系庞大、价格高、技术尚未成熟的半成品，也与仿生眼相关的生态尚未成形相关。比如，可应对各种环境的多功能相机；适合仿生眼变对焦动态标定的高重复镜头；可发挥仿生眼优势的视觉处理算法等，需要整套产业链的配置。

尽管距离仿生眼的应用之路还需要时间，但张晓林认为，从人形机器人产业链来看，宇树科技、云深处科技，以及美国的波士顿动力公司等在人形机器人的肢体控制上取得出色的成果。随着人工智能技术的不断提高，特别是聊天机器人ChatGPT的出现，服务型机器人很可能大量涌现，尤其是人形陪护机器人，届时灵动的仿生眼会引来新的投资商机。