新型AI芯片Artificial Eye可几奈米秒内辨识影像
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结合光感应电子与神经网络在单个微小芯片上，制作而成的新型人工眼（Artificial Eye
），可以在几奈米秒之内，感知到所看到的东西，这比起现在的影像传感器的速度快上很
多。
视觉是人类认识世界与学习知识最重要的一个途径，为了研发AI，许多AI公司都正往机器
视觉的研究方向前进。
所谓机器视觉，就是一台具备电脑视觉能力的机器，透过影像辨识对物体进行判断的一种
技术。但是机器视觉并非只是拥有观看那么简单，其必须拥有后端的AI演算，从影像中提
取、处理、理解资讯，进而用于实际的测量和控制。
电脑视觉对于AI在许多应用领域是不可或缺的技术，包含：从无人驾驶汽车到工业机器人
，再到智慧传感器。唯有透过内建电脑视觉的机器很好地运作，才能让各个领域获得AI带
来的正面效应。
目前最大的问题是，由于传感器与处理器之间的大量数据，无法以快速方式处理资讯并做
出决策，因而如何提高机器视觉处理，就变得非常重要。因为传统传感器一旦捕获到大量
的影像数据，根本分不清哪一个影像有用，哪一个影像无用，这就成为阻碍数据处理速度
的障碍。对于无人驾驶车来说，影像处理速度如果无法在几奈米秒之内完成，就会形成车
祸或误判，这也是无人驾驶车的障碍之一。
如果一家公司可以研发出一种无需同时转换和传递数据即可同时捕获和处理影像的传感器
，那么就可以在消耗更少的功率上获得更快的辨识影像的能力。这种理想的设计，于2020
年3月由奥地利维也纳光子学研究所的研究人员在“Nature”杂志上进行对外发表。其采
用模仿了动物的眼睛在将视觉讯息传递到大脑之前，所进行预处理的方式来设计这一款晶
片。
该团队用一块只有几个原子厚的二硒化钨制成的芯片，并用光敏二极管蚀刻。然后，他们
将二极管接线以形成神经网络。用于制造芯片的材料赋予其独特的电性能，因此可以从外
部调整二极管（网络中的节点）的光敏感性。这意味着可以通过调整二极管的灵敏度，直
到给出正确的响应，训练网络对视觉资讯进行分类。
但是这一新传感器要进入商品化仍有很大段路要走。首先，该人工眼睛仅由27个检测器组
成，因而不能处理比3x3更大的影像。如何扩大其影像辨识规模，以达到真实世界的执行
任务，还有待进一步将神经网络扩展到更大的尺寸才能达成。