随着智能装备的快速发展，机器视觉系统正面临"看世界"的认知瓶颈。传统激光雷达依靠增加通道数量提升性能，这不仅导致硬件成本飙升，还因电子带宽需求激增而遭遇功耗限制。以自动驾驶为例，目前主流的256线激光雷达每秒产生数百万数据点，但关键目标识别精度仍有不足，还存在多设备协同时的频谱干扰问题。
从"均匀扫描"到"按需凝视"，这个进展标志着智能感知正从堆叠硬件转向优化架构、从追求指标转向提升效率的发展趋势。在复杂多变的环境中，如何用有限资源精准捕捉关键变量，将成为实现安全、可靠、规模化智能系统的关键。通过仿生机制推动芯片化感知与多模态融合的发展，有望为智能交通、低空经济和机器人产业开辟新的技术路径。