据外媒报道，香港城市大学（CityUHK）的科学家开发出一种可穿戴仿生设备，能够复制鸟类卓越的视觉能力，并且能以接近零功耗运行。这一创新成果代表了在创建更高效、更先进的机器视觉系统方面取得显著成就，有可能对自主系统与环境的交互方式产生重大影响。相关研究成果发表在期刊《自然通讯》（Nature Communications）上。

图片来源：《Nature Communications》

机器视觉在时间敏感的场景中至关重要，例如快速识别和分类物体，这对自动驾驶和机器人技术至关重要。然而，传统的硅基视觉芯片面临高能耗和难以模仿复杂的生物行为等重大挑战。

香港城市大学协理副校长兼材料科学与工程系教授Johnny C. Ho领导的研究团队通过将先进材料与神经网络架构相结合，创造出新视觉系统，不仅在弱光条件下能“看”得更清楚，而且能耗极低并具有宽带非易失性存储功能，从而解决了这些局限性。

Johnny C. Ho教授表示：“将大面积可穿戴视觉仿生设备集成到设备表面上，可以推动AI硬件的日常使用，并将其与算法无缝结合。通过将神经形态设备阵列与深度神经网络结合，这种方法可以显著提高识别效率，同时降低能耗。”

该研究团队的创新方法使用了特殊取向的砷化镓（GaAs）纳米线阵列与液面组装的P3HT有机薄膜结合，形成范德华异质结（van der Waals heterojunctions）。利用储备池计算系统，研究人员成功识别了运动物体的多个特征，包括形状、运动、颜色和紫外灰度信息。

该项目的关键成就之一是克服了在半导体薄膜中实现精确分子定向的挑战。该研究团队开发出了可靠的方法，可确保设备在各种表面上的性能一致，从而使该技术高度适应多种应用。

这项研究为智能视觉处理开辟了新的可能性。该设备有望集成到广泛的视觉感知系统中，在智能驾驶、机器人技术和先进视觉设备中具有广阔的应用前景。展望未来，该研究团队将专注于将该系统与外部电路集成，以实现硬件和软件的无缝交互。