碳中和国际研究中心高硕老师联合香港城市大学、英国剑桥大学等中外合作者共同研发出一种复现生物眼睛感知的计算机视觉系统，比现有技术速度提升四倍，并在多个动态场景下超越人类视觉感知水平。相关成果论文于北京时间2月11日在国际学术期刊《Nature Communications》上线发表。成果一经上线，即受到中国新闻网、新华网、南华早报以及经济学人等多家国内外主流媒体关注报道。

传统光流算法虽在测试集上表现优异，但在真实场景中面临严重延迟瓶颈——处理单张高清图像耗时超0.6秒，难以满足自动驾驶、无人机避障等安全敏感任务的需求。高硕老师团队提出颠覆性思路：放弃纯软件优化路径，用硬件复现生物视网膜-外侧膝状体核的交互机制。团队基于二维突触晶体管阵列，在硬件层面直接提取时序运动线索，生成运动感兴趣区域，使下游光流算法仅需处理画面中动态部分。该硬件响应速度达100微秒，系统整体处理时间平均低于150毫秒，较传统技术提速4倍，同时在车辆驾驶、无人机巡航、机械臂抓取等场景中精度不降反升。

视觉感知是自动驾驶、智能机器人、无人机等终端设备的能耗大户。传统方案依赖高算力GPU进行全图计算，功耗高、延迟大；而本成果通过硬件级时序注意力机制，将计算量压缩至仅处理运动区域，单次计算能耗显著降低。这一低碳视觉计算路径，为移动设备实现低功耗实时感知提供了全新硬件方案，助力自动驾驶、智能机器人、无人机等场景的终端碳排放下降。

神经形态硬件设计策略

自动驾驶汽车和智能机器人等系统的应用

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https://www.nature.com/articles/s41467-026-68659-y