清华大学跨领域集成电机与生科团队，研发出教无人机、机器人及自动驾驶汽车像昆虫一样“看”的仿生物视觉技术，打造仿视神经AI智能芯片，未来只要一枚低功耗的芯片搭配镜头，就能在高速行进间识别、关注，并避开障碍物，可应用在自动搜救与勘灾、无人巡检、智能监控、智能医疗及智能农业领域。
仿生视觉团队的研究成果除发布在多项国际顶尖期刊，如《自然电子学》（Nature Electronics）、IEEE固态电路期刊（JSSC），并获得科技部2021未来科技奖的肯定。
主持这项大型研究计划的清华电机系教授郑桂忠表示，目前的“计算机动态视觉”就像拍电影一样，是由一张张连续拍摄的静态图片组成，计算机必须完整存储所有数字图片，再计算每帧图片与前一帧的差异，不仅速度慢、耗电且很占用内存，应用在无人机上则因太重，飞不快又飞不远。
为取得突破，清华电机团队邀请生科院教授罗中泉合作。罗中泉研究昆虫的视觉与空间感知，从小小的果蝇、蜜蜂得到启发，推演出“光流法”，也就是从光的流动来判断周边物体的远近及移动速度，只截取所见景物的轮廓及几何特征，来辨认障碍物及移动中的物体。
罗中泉解释，这就像我们走在路上，不需太费力看清楚并记忆眼前所有建筑物、招牌、人物特征、车牌号码，只用少许的注意力来看是否有车形或人形物体快速靠近就，新的技术可以让镜头专注于画面中的“变化”，如有人招手、球飞过来，只抓取必要资料，就能加快图片处理速度、减少耗电。
左起为清华跨领域仿生视觉团队教授吕仁硕、谢志成、罗中泉、郑桂忠。 （Source：清华大学）
郑桂忠让计算机算法向生物大脑神经网络学习，正是所谓的“剪枝”及“稀疏化”，把不重要的部分运算权重调为零，进行忽视，零越多，算得愈快，耗电也越少，并取得重大突破，可在内存内直接进行计算，不必在内存与CPU之间来回搬运资料计算、存储，可节省9成的功耗与时间。
团队中的电机系教授谢志成负责开发传感器内运算，如应用于智能监视或门禁系统，只需要简单的镜头就可以判断画面上是否有人出现，还是不相干的狗或猫，一旦镜头判断有人，再会将人脸资料传到计算机的识别系统比对来者是谁，由于不需要细部分析每帧画面所有信息，只需几微瓦的电力就够了，约等于一只灯泡百万分之一的用电量。
电机系副教授吕仁硕是集成软硬件的仿神经智能芯片架构设计师，携手团队与台湾IC设计领导厂商及台积电合作，开发新时代AI芯片，目前正开发无人机的关键主芯片，创建仿生无人机的必要自主技术。
这个由生科与电机教授跨领域组成的团队成军4年，已取得许多重要突破，但回想组团之初，花许多时间磨合，生科“担当”罗中泉每每讲到果蝇的某种功能多聪明，电机教授都要问一句“这个运算要多少bit（计算机位元）？”令罗中泉哭笑不得，直言“对生物来说很自然简单的事，为何变成电机工程就这么难？”
罗中泉的浪漫逐渐感染原来一心只想“这个要怎么做出来？”的电机系教授，团队计划未来运用新技术，制作出体积比无人机还小的“搜救小蜜蜂”，可当地震等灾害发生时，穿越瓦砾与险境及时救人，并运用新时代无人机体积小的特性，开发可匿踪的无人机。
