香港科技大學（HKUST）研究團隊近期發表了一項突破性成果，成功開發出結合全彩成像、超過 160 度廣角與事件驅動動態偵測的高解析度仿生眼，為未來機器人與自動駕駛系統開啟全新技術路徑。
突破曲面人工視網膜的製造瓶頸
機器視覺感測器是讓機械與環境互動的核心組件，但傳統相機多依賴平面感測器，必須透過額外的光學元件來修正像差，這不僅增加系統複雜度與體積，也限制了視野範圍。相較之下，曲面感測器能貼近生物視網膜幾何結構，卻長期受限於傳統微影製程難以在高度曲面上製作高密度畫素陣列的難題。
為了突破這項限制，由香港科大電子及計算機工程學系講座教授、化學及生物工程學系講座教授兼顯示與光電技術國家重點實驗室主任范智勇（Fan Zhiyong）領導的研究團隊，開發出全新的 3D 雷射製造方法。這項技術能在半球面上製作出高密度的感光畫素陣列，將團隊在 2020 年於《自然・材料》（Nature Materials）發表的研究成果從僅有 100 個畫素，大幅躍升至 367,500 個畫素，畫素密度達到每吋 1,905 像素（ppi）。
從產業面來看，這項研究最珍貴的地方不在於畫素本身暴增了多少倍，而是它證明了「半球體曲面感測」不再只是生物學上的優雅想像。當機器人學會像人類一樣用曲面視網膜去接收環境資訊時，過去困擾工程師的光學像差與體積問題將迎刃而解。對一般人來說，這意味著未來的自動駕駛與人形機器人，終於不必再頂著笨重的相機模組，而是能以更自然、更省電的方式「看」這個世界。
全彩成像與廣角視覺的完美結合
這款全新的仿生眼採用半球形串聯式人工視網膜，整合了對藍光、綠光與紅光敏感的層次，光譜響應範圍涵蓋 300 至 800 奈米。這讓裝置不僅能提供全彩成像，還能在超過 160 度的視野下維持無像差的成像品質，一次解決了高畫素密度、全彩化與超廣角等關鍵技術門檻。
在實際應用中，這種設計帶來的效能提升相當驚人。研究的第一作者、香港科大電子及計算機工程學系前博士生及博士後研究員、現為復旦大學助理教授的龍振浩指出，新型仿生眼具備感測器內的事件驅動動態偵測能力。傳統基於畫面的方法必須處理連續的完整影像序列，而新系統則能直接在感測器內偵測動態資訊，省去了傳輸完整影像序列的繁複流程。
- 畫素總數達到 367,500 個，畫素密度為 1,905 ppi
- 視野範圍（Field of View）超過 160 度
- 動態偵測頻寬需求較傳統畫面式成像降低超過 99.95%
- 動態辨識準確率高達 98.6%
大幅削減動態感測數據的傳輸負擔
在測試條件下，這種創新架構展現出極高的資料處理效率。相較於傳統以畫面為基礎的成像方式，該技術減少了超過 99.95% 的頻寬需求，同時維持了 98.6% 的動態辨識準確率。這項研究成果已正式發表於國際學術期刊《自然・材料》（Nature Materials），論文標題為「An aberration-corrected bionic eye for full-color vision and event-driven motion detection」。
隨著研究持續推進，范智勇表示團隊正朝著下一個目標邁進。研究團隊認為，透過持續的技術精進，未來有機會打造出擁有超過 100 萬個感測畫素的次世代仿生眼，為機器人與自動駕駛的實務應用開創更多可能性，進一步實現更有效率的機器視覺系統。
機器視覺與自動化系統的未來展望
當機器人準備好走入我們的日常生活，它們處理視覺資訊的方式必須從「盲目吞噬數據」轉向「智慧化繁為簡」。香港科大這項研究不僅在硬體製造上突破了曲面微影的物理限制，更在演算法與感測器整合層面提供了高效率的解方。如果往後推演，當百萬畫素的曲面仿生眼真正實現量產，自動駕駛車輛與工業機器人在面對複雜動態環境時，反應速度與能耗表現將迎來跳躍式的成長。這不僅是學術界的里程碑，更是推動機器人產業從實驗室走向全面商用的關鍵催化劑。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Tech Xplore發布。
常見問題 FAQ
這款仿生眼的核心技術突破是什麼？
研究團隊開發了全新的 3D 雷射製造方法，成功在半球面上製作出高密度的感光畫素陣列，克服了傳統微影製程難以在曲面上製造高密度畫素的瓶頸，將畫素總數從 2020 年的 100 個大幅提升至 367,500 個。
新系統如何降低頻寬需求？
新系統採用事件驅動的動態偵測設計，能在感測器內部直接偵測動態相關資訊，免去傳輸完整影像序列的負擔，在測試條件下比傳統畫面式成像減少超過 99.95% 的頻寬需求。
這項研究是由哪個機構進行的？
這項研究由香港科技大學（HKUST）電子及計算機工程學系與化學及生物工程學系講座教授范智勇領導的團隊進行，並與香港科大（廣州）的雲龍教授合作，研究成果已發表於《自然・材料》（Nature Materials）。
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