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編者按：本文來自微信公衆号“學術頭條”（ID:SciTouTiao），作者：學術君，36氪經授權釋出。
在科幻小說或電影中經常會出現這樣的情節，通過人造眼睛的機器人可以精準識别打擊目标，完成人類無法完成的任務，或通過人造眼睛恢複盲人的視力。
事實上，這種畫面不僅出現在科幻小說中，在現實中，許多科學家也都在緻力于仿生眼的研發，不過如何制造适合人類的仿生眼，尤其是人造視網膜的研發嚴重限制了仿生眼的發展。而在本周《自然》發表的一篇論文中，由香港科技大學範智勇教授帶領的團隊，成功開發了一種可以媲美人類視網膜的人工視網膜，由該視網膜組成的仿生眼在某些情況下甚至比人眼看的更清楚。
高密度人工視網膜
對于地球上的絕大部分生物來說，眼睛都是最重要的傳感器官，尤其是人類，大約 80% 的環境資訊都是通過眼睛擷取。人眼具有視場寬、分辨率高以及對光高度敏感的特點，這一切都源于半球形的視網膜和大量的視細胞——每平方厘米約 1000 萬個。模仿這些特點來創造人工仿生眼是機器人領域的一個焦點，對于開發視覺假體裝置具有重要意義。
但是，視網膜的形狀和構成使人工視網膜的制造頗具挑戰性。而要想媲美人眼的功能，理論上，仿生眼的各種結構都要和人眼類似，尤其是半球形視網膜。在人眼中，這種半球形的結構可以有效補償成像差異，進而降低成像的複雜性。是以，要想開發優秀的仿生眼，必須先要有優秀的人工視網膜。
而此前，用作仿生眼的人工視網膜，商用電荷耦合器件和互補金屬氧化物半導體圖像傳感器，主要通過主流平面微加工工藝成型，很難做成人類生物視網膜那樣的半球形。即使此前有研究者，先将光電傳感器內建于平面剛性基闆上，然後将其彎曲成類似人眼的曲面，但是因為需要預留折疊所需的空間，是以這限制了基闆上納米傳感器的密度，無法實作較高的分辨率。
為了制造高分辨率人工視網膜，範智勇教授及同僚展示了一種新設計：一種半球形的氧化鋁上包含了緊密排布的鈣钛礦光敏納米傳感器，模仿人眼的視網膜（鈣钛礦是一種頗具潛力的太陽能電池材料）。同時，他們還使用由液态金屬制成的傳導線将人工視網膜上的光血信号傳導出來。
由于納米傳感器直接被內建在曲面上，這讓它們可以實作更緊密的排列。得益于此，人工視網膜上的納米傳感器密度高達 4.6×10^8cm^2，遠高于人類視網膜上感光細胞的密度（約 10^7cm^2）。随後，範智勇教授開始用這種人造視網膜組裝仿生眼，并進行測試。
結果發現，這種人造視網膜在某些名額上與人眼類似或比人眼更強大。例如，對光的敏感度，從每平方厘米 0.3 微瓦到 50 毫瓦，這種人造視網膜都可以感受到；同時在最低的光強度下，人造視網膜的每個納米傳感器可以檢測到 86 個光子，與人類的視網膜相當。不僅如此，這種人工視網膜對于可見光譜内所有頻率光都敏感，同時它在接受光刺激後的短短 19.2 毫秒内作出響應，然後在 23，9 毫秒内恢複無效狀态，比人眼視網膜中感光細胞 40-150 毫秒的響應和恢複時間要短許多。
而最令人印象深刻的是，由于人工視網膜中內建了大量的納米傳感器，這種視網膜理論上可以實作超過人眼的高分辨率成像。
幾十年來的重要突破
雖然，範智勇教授的人工視網膜對于提升仿生眼的整體性能是一個很大的突破。但是，要将這種人工視網膜應用于市場，還需要解決一些問題。首先，目前這種納米光電傳感器的像素隻有 100，這也意味着，這種傳感器的光檢測區域隻有 2mm。
同時，這種人工視網膜的制造成本較高，因為要直接制作曲面人工視網膜，是以在往基闆上打孔內建納米傳感器的時候需要用到聚焦離子束蝕刻等昂貴加工手段，是以并不适合大規模使用。
其次，為了提高人工視網膜的分辨率，還需要減少液體金屬線的尺寸。目前這種液态金屬信号傳導線的直徑約為 700 微米，是以隻能實作每 3-4 個傳感器連接配接一根液态金屬導線，而理想狀态下液态金屬導線的直徑應該與納米線的直徑（約幾微米）相當，進而實作每個傳感器連接配接一根導線，實作更高的分辨率。而減少液态金屬線的直徑是目前這項工作面臨的最大挑戰。
最後，這種人工視網膜的壽命還需要更多的測試。雖然，在研究過程中，這種人工視網膜運作 9 小時後性能并沒有明顯變化。但是，由于電化學裝置的性能都是會随着時間的流逝而降低的，是以，有必要确定其有效期的壽命。不過即使有一些不完美，但無可否認這是仿生眼研發的重大進步。
正如來自美國威廉康興大學的學者 Hongrui Jiang 所說的那樣，“仿生眼不是模仿照相機，而是模仿人類複雜的眼球結構和人機互動。範智勇教授的人工視網膜是過去幾十年來，仿生眼開發的重要突破。有了這些進步，我相信，未來 10 年我們可能會親眼見着仿生眼在我們生活中的大規模應用。”
參考資料：
https://nature.com/articles/s41586-020-2285-xhttps://www.nature.com/articles/d41586-020-01420-7【雲栖号線上課堂】每天都有産品技術專家分享！
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原文釋出時間：2020-05-21
本文作者：學術頭條
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