摘要：在自然界的生存竞赛里，节肢动物堪称视觉界的 "卷王"！那些长着复眼的小机灵鬼，比如蜜蜂、蜻蜓，别看个头小，视觉能力却超强。
在自然界的生存竞赛里，节肢动物堪称视觉界的 "卷王"！那些长着复眼的小机灵鬼，比如蜜蜂、蜻蜓，别看个头小，视觉能力却超强。
现在，科学家把它们的眼睛 " 偷"过来啦 —— 不是真偷，而是仿造！结合 AI 搞出了个超牛的视觉系统，既能拍高清全景，又能玩 3D 追踪，简直是给机器装上了" 昆虫之眼 "。这到底是怎么做到的？咱们今天就来扒一扒！
*本文只做阅读笔记分享*
一、节肢动物复眼大揭秘
1. 自然复眼的神奇结构
节肢动物的复眼就像无数个小望远镜拼起来的球。每个小眼叫 "小眼面"，能从不同方向看东西，凑在一起就有了超广视野。不过呢，每个小眼面只有几个感光细胞，单独看就像打了马赛克。但人家进化了 5 亿多年，愣是用这 "低像素" 眼睛学会了认颜色、找对象、躲天敌，比咱们手机的超广角镜头还智能！
2. 仿生复眼的挑战
科学家想仿造复眼，最大的难题就是：怎么把半球形的复眼和平面传感器接起来？以前试过柔性光电阵列，也试过用微透镜导光，但仿造的复眼都有个毛病 —— 像素太低，图像跟打了码似的。就像你用玩具相机拍照，只能看个大概轮廓。
二、AI + 仿生复眼：科技狠活登场
1. 仿生复眼相机的黑科技
现在的仿生复眼相机，用微流体辅助 3D 打印造出来，直径才 5 毫米，里面塞了 127 个小眼面。每个小眼面由微透镜和光波导组成，像给每个小眼配了个 "光导管"，把光引到平面传感器上。最绝的是，它有效像素达到 430 万，视野 165°，连 40 微米的细节都能看清 —— 相当于能看见蚂蚁腿上的毛！
2. AI让复眼变聪明
光有硬件还不够，科学家给它装上了 "大脑"—— 三级神经网络。第一级像视觉注意力，专门找目标；第二级重建图像，把马赛克变高清；第三级认图案、分颜色。比如看到一个蓝色的 "8"，它能先定位，再把图像转正，最后告诉你 "这是蓝色的 8"，准确率高达 95%！
三、全能视觉：从拍照到追踪
1. 全景成像与 3D 定位
这系统牛就牛在能同时干好多事。比如拍全景时，周围的物体在复眼里会重复出现，AI 通过分析这些重复图案，能算出物体的 3D 位置，误差小于 2.6°。
2. 多目标追踪秀操作
更绝的是多目标追踪！一个橙色 "0" 固定不动，一个黄色 "8" 绕着它转，这系统能同时追踪两个目标，分别重建图像，互不干扰。
四、未来已来：仿生视觉的妙用
这种仿生视觉系统以后能干啥？在医疗上，能塞进胶囊做内镜；在机器人身上，能让无人机避障；甚至能装在监控里，360° 无死角看全场。想想看，以后的手机摄像头可能长成蜜蜂眼睛的样子，拍出来的照片自带 3D 效果，是不是很酷？最后送大家一句话：自然界的设计师永远比人类更懂 "黑科技"！
一起来做做题吧
1、节肢动物复眼的主要优势在于？
A. 高分辨率单眼成像
B. 超广视角与深度感知
C. 彩色夜视能力
D. 动态模糊消除
2、文中仿生复眼相机的有效像素数为？
A. 127 万像素
B. 430 万像素
C. 800 万像素
D. 1200 万像素
3、仿生复眼的小眼面由什么组成？
A. 微透镜 + 光波导
B. 柔性光电阵列 + 传感器
C. 微型 CCD + 反光镜
D. 纳米天线 + 感光层
4、该系统中用于目标定位的神经网络模型是？
A. ResNet34
B. MobileNetV2
C. YOLOv5s
D. GoogleNet
5、图像重建阶段使用的神经网络类型是？
A. 残差神经网络
B. 循环神经网络
C. 生成对抗网络
D. 卷积自编码器
6、仿生复眼相机的水平视角范围是？
A. 360° 全视角
B. 165°×360°
C. 90°×180°
D. 45°×90°
7、该系统对目标的 3D 定位误差范围是？
A. 角度误差
B. 角度误差
C. 角度误差
D. 角度误差
8、与传统仿生复眼相比，该系统的主要突破是？
A. 采用柔性基底
B. 结合 AI 实现多任务处理
C. 使用纳米材料
D. 集成红外成像功能
9、下列哪项不属于该系统的潜在应用？
A. 胶囊内镜诊断
B. 无人机避障导航
C. 深海探测机器人
D. 手机全景摄影
10、该系统对图案识别的准确率为？
A. 90%
B. 95%
C. 98%
D. 100%
参考文献：
Yan Long et al. Seeing through arthropod eyes: An AI-assisted, biomimetic approach for high-resolution, multi-task imaging.Sci. Adv.11, eadt3505(2025).
来源：知识泥土六二三