自然界中，昆蟲的復眼經過5億年進化形成了獨特的視覺系統，能夠同時實現廣角視野和深度感知。然而，傳統仿生復眼系統面臨兩大技術瓶頸：一是受限于微小感光單元（ommatidia）的物理尺寸，成像分辨率普遍低于40 μm；二是缺乏高效的信息處理機制，難以實現復雜場景下的多任務認知。這些問題嚴重制約了仿生視覺在工業檢測、醫療內窺鏡等領域的應用。

針對這些挑戰，中國某研究機構團隊在《SCIENCE ADVANCES》發表了一項突破性研究。他們創新性地將微流控3D打印技術與人工智能相結合，開發出名為"仿生復眼視覺系統（Biomimetic Compound Eye, BCE）"的新型設備。該系統包含127個大型感光單元（直徑455 μm），通過優化光學波導結構將有效像素提升至4.3兆，打破了傳統復眼"高視角與高分辨率不可兼得"的局限。更引人注目的是，研究團隊設計了三級神經網絡架構：YOLOv5s模型負責目標定位，ResNet34實現圖像重建，MobileNetV2完成模式識別，使系統能同步執行三維運動追蹤（誤差<2.6°）、全彩圖像重建（結構相似性>0.82）和實時分類（準確率95%）等復雜任務。

關鍵技術方法包括：1）微流控輔助的3D打印制備半球形復眼結構；2）光學波導與平面CMOS傳感器的直接集成；3）多任務深度學習框架設計；4）基于雙目視覺系統的三維坐標標定。

【BCE相機】
研究團隊通過精密調控硅膠折射率（n_Silicone=1.50）和基底材料（n_Substrate=1.46），制備出具有127個六邊形排列感光單元的半球形結構。每個單元包含曲率半徑667 μm的微透鏡和漸變直徑波導（450→320 μm），在165°×360°視角范圍內實現22-39 μm分辨率，較傳統復眼提升10倍。

【多任務深度學習】
三級神經網絡展現出驚人效能：定位階段僅需8 ms即可預測目標三維坐標（R誤差<2.3%）；重建網絡在256×256像素輸出中保持>0.89的二維相關性；分類模塊對五色光源的識別準確率達100%。在追蹤實驗中，系統成功區分間距15°的雙目標，證明其抗干擾能力。

【討論與展望】
該研究首次實現仿生復眼從"單一成像"到"智能認知"的跨越，其核心創新在于：1）突破光學波導尺寸限制，通過大孔徑設計提升光捕獲效率；2）建立"硬件優化+算法補償"協同機制，有效校正曲面反射導致的圖像畸變。作者指出，未來通過光學神經網絡芯片集成，可進一步縮小系統體積，在膠囊內窺鏡和微型無人機等領域具有重大應用潛力。這項技術為發展新一代仿生視覺系統提供了范式轉變，標志著人工視覺進入"高分辨率-全視角-多任務"三位一體的新階段。