在自然界中，生物体为了生存，演化出了各式各样的感知能力。其中，非接触式感知 ——即无需直接触碰便能探测环境变化和潜在威胁的能力，在许多动物的生存 策略中扮演着关键角色。 在众多非接触式感知方式中，人类最为依靠的视觉拥有最高的分辨率，却也伴随着最高的能耗，消耗了大脑超过 40%的感知处理能量。与视觉系统相比，蜘蛛选择 了一条不同的演化路径。它们的光感受器密度比哺乳动物低20倍，但全身却覆盖着极高密度的毛状感 受 器，每平方毫米可达 400根。这些毛状感 受 器能够将外 界非接触刺激（如猎物引起的气流）转换为神经脉冲序列，每次事件消耗的能量低于 100pJ，能量密度比视觉系统低数百倍。 这种策略实现了广域感官覆盖，同 时将能耗降至最低，并克服了视觉感知的诸多限制。 此类 高效而 节能的感知方式，正为现代机器人技术与人工智能感知系统带来深远启示。 近日， 南京大学研究团队受此启发， 提出了一种 柔性脉冲毛发感受器（ FISH） ，仿照蜘蛛毛感受器，能够将气流信号实时转化为电脉冲，从而实现非接触式感 知。其功率密度低于 100 nW/cm2，每个感知事件的能耗约为660 pJ，与蜘蛛毛感受器几乎相当， 比传统非接触传 ...