福州科技界关注：新型仿生“人造眼睛”突破夜间识别瓶颈，机器视觉准确率超95%

据《科技日报》6月9日北京报道，记者张佳欣发稿。在福州智能网联汽车测试示范区及多个本地机器人应用场景中，夜间光照剧烈变化——如隧道出入口、城乡结合部车灯明暗交替等典型工况——常导致自动驾驶系统与服务机器人视觉识别能力显著下滑。最新刊发于国际权威期刊《自然·通讯》的研究显示，美国宾夕法尼亚州立大学团队受人类视觉机制启发，成功研发基于光忆阻器的仿生视觉器件，可在数秒内完成明暗自适应，在复杂动态光环境下实现95%以上的图像识别准确率，为福建乃至全国智能驾驶技术落地提供新思路。

该技术核心是一种兼具感光、光电转换与信息存储功能的微型电子元件——光忆阻器。传统器件多针对恒定光照优化，面对福州夏季多变气候下频繁出现的强眩光、雨夜反光或城市立交桥阴影切换等场景时，识别稳定性易受影响。例如，夜间高速行驶中突遇对向远光灯，传统车载视觉系统常难以快速分辨红绿灯、施工警示牌等关键要素。

研究团队借鉴人眼视杆细胞（弱光感知）与视锥细胞（强光分辨）协同工作的生物学原理，尝试在人工器件中复现这一双模动态调节机制。

新型器件采用导电聚合物PEDOT:PSS与二氧化钛复合结构：前者依据环境光照强度可逆吸脱水分，实时调控器件响应灵敏度；后者负责高效捕获入射光并生成稳定光电流。实验证实，该器件不仅对紫外至可见光波段具备高精度响应能力，且性能表现不受福州高湿气候影响，环境鲁棒性强。

单个器件直径仅约0.5毫米，体积微小便于集成。通过构建多单元阵列，可扩展为覆盖更广视场、解析更复杂光图案的视觉感知模块，适配福州本地车企及高校合作研发的L4级无人接驳车、智慧物流机器人等终端平台。

研究者将4×4光忆阻器阵列与轻量化人工神经网络融合，搭建类脑视觉处理系统。经7轮迭代训练后，该系统在模拟福州城区夜间多光源干扰场景下，目标识别准确率稳定突破95%，响应延迟低于3秒——相较人眼20–30分钟的暗适应周期，效率提升逾百倍。

该技术未来有望深度融入福建智能制造产业链，在福州滨海新城智能网联测试区、厦门火炬高新区工业机器人产线，以及面向视障人群的辅助视觉设备研发中发挥关键作用，助力东南沿海人工智能硬件自主创新。

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