對生物來說，“看”是本能，而“凝視”是智慧——鷹隼在高空精准鎖定地面獵物，人眼在車水馬龍中識別信號燈的閃爍，都是經過漫長進化而來的高效視覺智慧。

　　生物視覺並非對整個世界進行平均掃描。人類視網膜最敏銳的區域——中央凹，可讓人眼在大視場環境下，將有限的注意力瞬間集中在關鍵目標上，實現視覺資源的高效分配。

　　科學家將這種視覺智慧濃縮進一枚小小的硅基芯片。北京大學王興軍教授、舒浩文研究員團隊聯合香港城市大學王騁教授團隊、上海交通大學周林杰教授團隊，研制出一種具備“凝視”成像能力的仿生相干激光雷達芯片，並完成了四維成像演示系統，幫助機器視覺從“粗放掃描”轉向“精准感知”。研究成果已在線發表於《自然·通訊》。

　　隨著自動駕駛、具身智能和低空無人機等行業飛速發展，機器視覺正面臨挑戰——如何讓智能體“看得清、看得全、看得快”？傳統做法是“堆料”，增加激光雷達的通道數，提升採樣率。然而，一些問題隨之而來。

　　一方面，激光雷達的分辨率越高，所需光電器件就越多，后端電子處理的帶寬需求也隨之激增，很快就會撞上成本與功耗的“天花板”﹔另一方面，相比常見的脈沖式激光雷達，調頻連續波激光雷達雖然能在測速的同時抗干擾，但其對光源穩定性和掃頻線性度等指標有著近乎苛刻的要求，性能稍有偏差，探測精度就會大打折扣。

　　受生物視覺機制啟發，研究團隊提出“微並行”架構，通過按需調度激光雷達的光譜與通道資源，把“全局覆蓋”和“局部高分辨”分開實現。在這一過程中，可調諧外腔激光器與薄膜鈮酸鋰電光頻梳協同工作：前者負責調制信號生成與大范圍視野掃描覆蓋，后者在需要重點觀察時並行生成多載波信號，為局部區域臨時“加密採樣”。

　　實驗結果顯示，在視野范圍內，該系統可在預先選定的重點區域實現約0.012度的角分辨率（以距離100米為例，可分辨硬幣大小的物理間隔），讓機器擁有了“火眼金睛”。此外，通過波長和頻域資源調度實現的分辨率擴展方式，也擺脫了一味增加硬件來提升性能的傳統路徑。

　　不僅讓機器“看得清”，研究成果還助力機器視覺“看得豐富”。研究團隊介紹，系統在捕捉三維幾何信息的同時，能同步解析目標的運動速度、多普勒特征以及反射率信息。

　　該系統還可以通過與可見光相機的協同感知，把激光雷達提供的三維幾何結構與相機提供的紋理顏色信息疊加到同一坐標系。這樣一來，機器不僅能看見形狀，還能看見外觀，更好地在復雜動態環境中識別目標、理解場景。這種“可按需增強局部細節”的能力，未來可封裝為傳感器模塊，在盡量不增加體積與功耗的前提下提升關鍵區域的探測精度。

　　“作為集成光子學領域的一個重要突破，這個方案為下一代自動駕駛、具身智能提供了高分辨率、低功耗、高靈活性的‘眼睛’。”王興軍說，“未來，隨著這類芯片化感知模塊與相機、毫米波雷達等多模態傳感器進一步融合，我們或許會看到擁有昆虫復眼視場和鷹眼精度的全能感官，催生出更多仿生機器人的新形態。”

　　《 人民日報 》（ 2026年02月14日 06 版）