能跟隨目標靈活轉(zhuǎn)動的仿生眼

 

　　日前，在中科院微系統(tǒng)與信息技術(shù)研究所，記者看到了由國家“千人計劃”學(xué)者張曉林團隊研發(fā)的這套迄今最接近人眼的視覺系統(tǒng)。作為上海“腦-智工程”的重要部分，該團隊目前已成立了兩家公司，并獲得了數(shù)千萬元投資。

 

　　像人眼一樣“明眸善睞”

 

　　走進實驗室，記者看到一個黑色三腳架上架設(shè)著一臺設(shè)備，設(shè)備上兩個可以靈活轉(zhuǎn)動的攝像頭，像極了一對人的眼珠。旁邊連接設(shè)備的大屏幕上呈現(xiàn)出它實時拍下的立體圖像。一旦攝像頭盯住一個目標，只要目標移動，攝像頭就會跟著轉(zhuǎn)動，攝像機的“視線”就像被牢牢吸住了一般。

 

　　“人的單個眼球活動有旋轉(zhuǎn)、水平、俯仰三個自由度，一雙眼睛就有6個自由度。”張曉林解釋，他們用6臺電機來模擬眼部肌肉，讓攝像頭能像人眼一樣“明眸善睞”。這對仿生眼視場寬度可以達到150°，今后科研人員還考慮讓它架上“脖子”，像人一樣可以左顧右盼，“即使一個目標可以每秒繞兩圈的速度移動，它也可以牢牢盯住。”

 

　　“目前，大多數(shù)人工智能視覺只能做到平行視覺，如果當機器發(fā)生跳躍、遇到障礙物，那就無法成像了。”張曉林說，這是因為現(xiàn)在科學(xué)家對大腦中視覺識別、分析、決策方面已有較多了解，反而對小腦中控制眼球運動、上丘腦中控制跳躍性視覺、腦干中融合視聽觸覺的機制不甚了解，“我們則希望在這方面有所突破，讓仿生視覺真正走向類腦智能。”

 

　　接近人眼之后，他們還將嘗試超越人眼。比如，張曉林團隊已在開展“鷹眼”研究。“鷹的眼球有兩個中心凹，深的一個可以單獨工作，從上千米的距離外看清目標，而淺的那個則需雙眼配合，在近距離產(chǎn)生縱深感，幫助老鷹更好地抓取獵物。”他說，這只是嘗試之一，“變色龍眼球可以分別轉(zhuǎn)動，或許可以讓仿生眼具有更多功能。”

張曉林在介紹全球唯一的全自動3D攝像系統(tǒng)

 

　　在上海找到志同道合者

 

　　雖然在全自動3D仿生視覺系統(tǒng)領(lǐng)域做得風(fēng)生水起，但張曉林已有3年不曾以第一作者的身份，在專業(yè)雜志上發(fā)表論文。“對于一個很多人還不相信的東西，做出來才是最有說服力的。”他因此將更多精力放在研制和專利保護上。

 

　　先在日本橫濱國立大學(xué)學(xué)了8年工程，又在東京醫(yī)科齒科大學(xué)從事了8年醫(yī)學(xué)相關(guān)工作，從2003年起，張曉林到東京工業(yè)大學(xué)開始仿生眼研究。2013年，他帶領(lǐng)團隊的6名博士一起回國，來到微系統(tǒng)所，開始人工智能仿生視覺的研究。

 

　　“這是一個跨好幾個學(xué)科的新領(lǐng)域，涉及醫(yī)學(xué)、腦科學(xué)、控制、圖像處理等等。”他說。

 

　　回國后，由于領(lǐng)域太新，沒有什么同行，張曉林在申請項目和經(jīng)費時，也遇到過不少尷尬，“即使發(fā)了論文，也很少有人引用，怎么也得不到高影響因子。”但他覺得，對一個真正創(chuàng)新的領(lǐng)域，剛開始總是少人關(guān)注，即使發(fā)了文章，影響力也要過很多年才能看出，所以先做實在事更緊要。

 

　　在上海的科創(chuàng)大環(huán)境中，他找到了不少志同道合者——上海“腦-智工程”項目打通了從基礎(chǔ)腦科學(xué)研究到類腦智能技術(shù)的聯(lián)系，這正是他所盼望的。在這個項目中，他負責(zé)視覺系統(tǒng)，科大訊飛負責(zé)語音，寒武紀負責(zé)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片……他說，深度學(xué)習(xí)可以讓人工智能視覺系統(tǒng)得到快速發(fā)展，在這里發(fā)展自己的事業(yè)，的確找對了地方。

 

　　為未來市場而努力

 

　　采訪間隙，張曉林接了一個很長的電話，與人探討一個專利的價格問題。對于高級的智能視覺系統(tǒng)，市場需求還只是初露端倪。

 

　　最近，CBA（中國男子籃球職業(yè)聯(lián)賽）公司找到張曉林，希望能將他的新技術(shù)用在監(jiān)控籃球比賽上。“有時一個球到底是否出界，現(xiàn)在的攝像系統(tǒng)無法快速變焦盯住籃球。”他說，用他的技術(shù)則可以做到。

 

　　3D電影拍攝成本高，主要因為要時刻保持兩臺攝像機的光軸落在同一平面上，才能形成立體視覺。“我們的設(shè)備可以自動調(diào)節(jié)，拍攝的時間成本就下降到普通攝像機的水平。”張曉林說，他們已為上海戲曲工程提供了拍攝設(shè)備。

 

　　今后，這塊需求還會更多。比如，現(xiàn)在雙臂機器人已經(jīng)誕生，今后所從事的不再是流水線上的單一工作，而是需要揀選零件，進行不同的裝配，那么仿生立體視覺就很重要。又如無人汽車上的視覺系統(tǒng)，也要能夠?qū)?fù)雜的路況進行判斷，尤其是遇到顛簸等情況。

 

　　不過張曉林也感嘆：“人才太難找了！”今年他把培養(yǎng)出的學(xué)生大部分留在了自己公司，開出了比市場平均水平更高的年薪。他希望，有更多人可以加入到這個領(lǐng)域中，盡管對學(xué)科交叉背景的要求很高，但為未來市場而努力，很值得。