文章核心观点 - 北卡罗来纳大学教堂山分校和西湖大学团队在《Science Robotics》封面发表突破性成果，开发了一种基于液态金属的仿生自适应瞳孔反射视觉系统，实现了硬件层面的代际跨越 [2][11] - 该系统能模拟多种动物瞳孔形状，并可根据光照强度自主调节，将强光下的图像识别精度从68.38%提升至83.56%，提升15个百分点，且响应速度达到0.5秒，接近生物瞳孔反射的下限 [3][9] - 该技术的核心价值在于通过液态金属的电化学变形，同时解决了光学调节和神经编码两个问题，使机器视觉从“看得见”迈向“看得懂”，具备生物级的自适应能力 [12] 技术原理与突破 - **仿生瞳孔设计**：系统利用液态金属在碱性溶液和电压控制下的表面张力变化实现变形，通过独立控制8个液态金属单元，可在2秒内编程模拟出猫的竖瞳、羊的横瞳或乌贼的W形瞳孔等多种形状 [5] - **神经信号模拟**：液态金属在电极间因光照强度变化产生频率线性变化的尖峰电流，物理复刻了生物神经元传递信息的方式 [5] - **视觉记忆功能**：系统采用氧化铟和Y6有机材料的异质结作为感光单元，被紫外线照射后具有持续光电导特性，同一图案被照射10次后，光电信号可持续20秒不消失，模拟了从短时记忆向长时记忆转化的过程 [7] 性能表现与测试 - **图像识别测试**：在MNIST手写数字集测试中，为图片添加150%模拟噪声以模拟强光过曝场景，未经瞳孔调节的系统识别率为68.38%，开启自适应调节后识别率提升至83.56% [8][9] - **自动驾驶场景测试**：在模拟隧道进出场景中，系统能在0.5秒内完成闭环调节，出隧道时液态金属瞳孔迅速收缩至0.6cm孔径以抑制强光，进隧道后则反向扩大，保持画面中车标轮廓清晰锁定 [9] 应用场景与产业影响 - **自动驾驶**：解决车辆进出隧道时的强光过曝问题，在逆光条件下也能清晰识别行人 [12] - **安防与特种机器人**：使机器人在白天强光下瞳孔自动收缩以保持画面清晰，在夜晚暗光下瞳孔放大以保留更多细节，适用于巡逻与搜救等复杂光线环境 [12] - **仿生与通用机器人**：一套硬件即可根据任务需求切换不同的视觉模式，例如模拟猫的专注瞳孔或羊的全景瞳孔，为仿生机器人和各类工业、服务机器人提供更强大的环境感知能力 [12] - **产业链相关企业**：文章列举了包括工业机器人、服务与特种机器人、人形机器人、具身智能以及上游产业链在内的大量相关企业，表明该技术具有广泛的产业应用前景和潜在的商业化合作空间 [13][14][16]