生物视觉系统经过亿万年进化，形成了高效的信息处理机制。人类视网膜中央凹能在广阔视野中迅速聚焦关键目标，鹰隼可在千米高空精确捕捉地面猎物，这种"凝视"能力远超简单的"观看"。如今，中国科研人员将该自然智慧转化为技术突破。北京大学王兴军教授、舒浩文研究员团队携手香港城市大学王骋教授团队、上海交通大学周林杰教授团队，成功研制出仿生相干激光雷达芯片，并完成四维成像演示系统。有关研究成果已在线发表于《自然·通讯》，为机器视觉技术开辟了新路径。自动驾驶、具身智能机器人、低空无人机等新兴产业快速发展，对机器视觉系统提出了更高要求。智能设备需要在复杂环境中"看得清、看得全、看得快"，这对传感器性能构成严峻考验。传统技术路线主要依靠增加激光雷达通道数量、提升采样频率来改善性能。但这种"堆料"方式存在明显局限。高分辨率激光雷达需要配置大量光电器件，后端电子系统的数据处理带宽需求急剧上升，导致成本与功耗迅速攀升。调频连续波激光雷达虽具备测速与抗干扰优势，但对光源稳定性、扫频线性度等技术指标要求极高，任何微小偏差都会严重影响探测精度。面对技术瓶颈，研究团队从生物视觉机制中寻找灵感。他们提出"微并行"架构设计理念，通过智能调度激光雷达的光谱与通道资源，将"全局覆盖"与"局部高分辨"功能分离实现。系统采用可调谐外腔激光器负责信号调制与大范围扫描，薄膜铌酸锂电光频梳则在重点区域并行生成多载波信号，实现局部"加密采样"。实验数据显示，该系统在预设重点区域可达到约0.012度的角分辨率。以100米距离为例，系统能分辨硬币大小的物理间隔，赋予机器真正的"火眼金睛"。更重要的是，这种通过波长和频域资源调度实现的分辨率提升方式，摆脱了单纯依赖硬件堆砌的传统路径，为降低成本、控制功耗开辟了新方向。技术创新不止于提升分辨率。系统在获取三维几何信息的同时，能同步解析目标运动速度、多普勒特征及反射率等多维信息。通过与可见光相机协同工作，激光雷达提供的三维结构数据与相机采集的纹理色彩信息可叠加至统一坐标系，使机器不仅能识别物体形状，还能理解外观特征，大幅增强复杂动态环境下的目标识别与场景理解能力。这种"按需增强局部细节"的技术特性具有广阔应用前景。未来该方案可封装为标准化传感器模块，在不显著增加体积与功耗的前提下，大幅提升关键区域探测精度。王兴军表示，作为集成光子学领域的重要突破，该方案为下一代自动驾驶、具身智能系统提供了高分辨率、低功耗、高灵活性的视觉解决方案。随着芯片化感知模块与相机、毫米波雷达等多模态传感器深度融合，未来智能系统有望同时具备昆虫复眼的广阔视场与鹰眼的精准聚焦能力。这将催生更多形态的仿生机器人，推动人工智能在工业制造、医疗健康、公共安全等领域的深度应用。
从"平均用力的扫描"走向"聚焦关键的凝视"，折射出智能感知技术由堆叠资源向高效调度的转变；把自然界长期演化形成的视觉策略转化为可工程化的芯片与系统，不仅为高分辨、低功耗感知提供了新路径，也为未来多模态融合感知与更安全可靠的智能装备奠定了基础。