据外媒报道，美国俄勒冈州立大学(Oregon State University)的设备物理学家John Labram及其同事研发了一种模仿人眼探测光线的传感器，可以提升自动驾驶汽车的视觉性能。

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现代电子摄像头基于传感器而打造，当有光照射时，传感器就会产生电子信号。而人眼视网膜中约有1亿个视杆细胞和视锥细胞，只有在光线变化时才会向大脑传输信号，因此在能耗和计算能力方面，人眼比电子设备更高效。

此前，科学家就制造了模仿视网膜的传感器，然而，这些传感器具备复杂的电路，不适用于大规模生产的传感器。为此，Labram及其同事使用一种更简单的材料，取代这些复杂的电路。此种替代材料是一种称作钙钛矿的光敏材料，目前主要用于下一代太阳能电池的开发。

此种新型传感器的核心组件是一层涂有钙钛矿、甲基铵碘化铅的绝缘玻璃层。当放置在光线下时，钙钛矿会从高度绝缘转变为高度导电。研究人员将这些玻璃层夹在电极之间，发现这种传感器对光线有强烈的电流响应，但如果光线没有变化，传感器就不会进一步产生信号。

Labram表示，“这是首款复制生物视网膜行为的单像素传感器。从工业角度而言，最终可能会对速度和能耗产生巨大影响。”来自沙特阿卜杜拉国王科技大学(King Abdullah University of Science and Technology)的材料科学家Thomas Anthopoulos认为，此款传感器可用于涉及图像快速处理的应用，包括激光雷达、面部识别和自动驾驶汽车。Thomas Anthopoulos还表示，“这项技术的关键优势在于其简单性，以及与一系列新兴电子产品(如可穿戴系统、透明显示器和微显示器)集成的能力。”

目前，科学家们的目标是开发一组这样的传感器，以记录实际的视觉数据。他们还希望将此种传感器与AI系统连接起来，更好地复制生物系统处理刺激的方式。

Labram称，“这项工作致力于使计算机更接近人类。”传统计算机按照一系列步骤进行计算，但越来越多的科学家正在开发神经形态处理器，模仿人脑同时并行执行许多项计算。

视网膜型传感器可能会比传统的光学传感器性能更好，而神经形态计算机也可能比传统计算机更高效。Labram表示，“人脑大约消耗20瓦的能量，而一台家用电脑大约消耗100瓦的能量，虽然看似能耗不高，但个人电脑却无法完成与人脑类似的任务，例如实时学习。此类任务需要数据中心来完成，而非个人电脑。”