關鍵數字：像素暴增 3,675 倍、頻寬需求大砍 99.95%、動態識別準確率高達 98.6%，這不是科幻電影，而是香港科技大學（HKUST）最新突破的仿生眼技術。
📊 數據總覽
根據發表於《自然·材料》（Nature Materials）期刊的最新研究，香港科技大學電子及計算機工程學系講座教授范智勇（Fan Zhiyong）帶領的研究團隊，成功開發出兼具全彩成像與事件驅動動態偵測的高解析度仿生眼。以下為該技術的核心規格數據：
- 像素總數：367,500 像素（相較 2020 年的 100 像素大幅躍升）
- 像素密度：1,905 ppi（每吋像素數）
- 視野範圍：超越 160 度且具備像差校正功能
- 光譜響應：涵蓋 300 至 800 奈米的全彩成像範圍
- 效能表現：頻寬需求較傳統影格式成像減少超過 99.95%，動態識別準確率達 98.6%
數據解讀 1：突破半球形基板的微影技術瓶頸
根據研究團隊的數據顯示，傳統機器視覺多半依賴平面影像感測器，為了修正光學像差往往需要複雜且笨重的光學元件與外部處理器。香港科大團隊透過創新的 3D 雷射製造製程，成功在半球形表面上打造出高密度的感光像素陣列。回顧 2020 年，團隊在同期刊發表的初代仿生眼僅有 100 個感測像素，而本次最新研究一舉將像素推升至 367,500 個，像素密度達到 1,905 ppi。這種仿生生物眼球曲面結構的設計，不僅實現了超越 160 度的超廣角視野，更克服了多年來曲面影像感測器在製造上的解析度瓶頸。
數據解讀 2：全彩成像與事件驅動的極致頻寬節省
值得關注的是，這項技術不只是像素變多，更在功能上整合了藍光、綠光與紅光感測層，光譜響應範圍從 300 奈米延伸至 800 奈米，完整實現全彩成像。在動態偵測方面，傳統相機必須透過連續處理完整影像序列來取得動態數據，而這套系統具備「事件驅動」的感測器內建偵測能力。在測試條件下，這種創新機制成功將資料傳輸頻寬需求大砍超過 99.95%，同時維持了 98.6% 的動態識別準確率。這意味著未來機器人在處理移動物體時，不再需要耗費大量運算資源去傳輸冗長的影像畫面。
從產業面來看，當前機器人與自動駕駛系統最大的痛點之一，就是龐大視覺數據所帶來的運算延遲與頻寬消耗。香港科大這次將像素規模從百位數推向近 40 萬大關，並在感測器端直接完成動態識別，這種「邊緣運算」的概念正是未來人形機器人和自駕車升級的關鍵。如果往後推演，當像素突破團隊預期的 100 萬大關，機器視覺的反應速度將足以媲美甚至超越人類生物眼。
趨勢預測
根據通訊作者范智勇教授的說法，隨著製程持續推進，團隊有信心在下一代技術中開發出擁有超過 100 萬個感測像素的仿生眼。這項研究的第一作者、目前擔任復旦大學助理教授的前香港科大博士生龍正浩（Long Zhenghao），以及協同研究的香港科技大學（廣州）紫雲龍（Zi Yunlong）教授團隊，共同為未來的機器人與自動駕駛系統鋪平了道路。當機器能夠以極低頻寬捕捉高解析度全彩環境資訊，自動化產業的反應效率將迎來革命性的翻轉。
數據告訴我們什麼？
從 100 像素到 367,500 像素的跨越，數據明確告訴我們，仿生眼技術正從實驗室走向具備高度實用價值的產業應用。對機器人工程領域而言，減少 99.95% 的頻寬消耗不只是數據上的優化，更是讓機器走向輕量化、即時反應的必要解方。未來在評估智慧系統的發展時，我們不只要看解析度能推多高，更要看感測器端能否像這項研究一樣，做到智慧化的資料精簡與高效能整合。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由Tech Xplore發布。
常見問題 FAQ
Q1：香港科大開發的仿生眼像素有多少？
根據研究數據，最新一代的仿生眼總共具備 367,500 個像素，像素密度達到 1,905 ppi，相較 2020 年初代的 100 個像素有著跳躍式的成長。
Q2：這項仿生眼技術如何減少頻寬需求？
該系統採用了事件驅動的動態偵測設計，能在感測器內部直接偵測動態資訊，免去傳輸完整影像序列的步驟，在測試條件下將頻寬需求減少了超過 99.95%。
Q3：這項研究的視野範圍與成像表現如何？
這款仿生眼具備具備像差校正功能的半球形視野，視野範圍超越 160 度，光譜響應涵蓋 300 至 800 奈米，能提供完整的全彩成像能力。
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