自動駕駛技術的安全性始終受制于機器反應速度與人類大腦的差距，這一難題如今可能迎來突破。一項由中外科研團隊聯合完成的研究，通過模仿人類視覺機制開發出新型硬件系統，使自動駕駛車輛的響應速度首次超越人類水平，為無人系統的安全應用開辟了新路徑。
傳統自動駕駛系統在面對突發狀況時存在致命延遲。以時速80公里的車輛為例，現有系統從檢測危險到啟動制動需0.5秒，而人類駕駛員僅需0.15秒。這0.35秒的差距會導致車輛多行駛13米，在高速場景下往往成為生死界限。北京航空航天大學副教授高碩指出，即便使用最先進的處理器，機器在分析高清圖像時仍比人類視覺系統慢數倍，這種延遲嚴重制約了無人技術的可靠性。
由北京航空航天大學、香港城市大學與英國劍橋大學組成的國際團隊，從人類視覺的"選擇性注意"機制中獲得靈感。研究發現，人類在遭遇突發障礙時，視覺系統會優先聚焦移動物體而非處理整個視野信息。基于這一原理，團隊開發出基于二維突觸晶體管陣列的硬件插件，通過"先濾波后處理"的動態機制，使現有計算機視覺算法的運行速度提升400%。
該系統的核心是一塊高靈敏度運動檢測芯片，具備三大突破性能力：能在100微秒內捕捉圖像變化（速度是人類感知的10倍以上）、可存儲超過10000秒的運動軌跡數據、支持8000次連續操作而不性能衰減。在實際工作流程中，芯片會過濾完整畫面，僅標記移動物體關鍵變化，再將精簡數據傳輸給標準視覺算法進行深度分析。這種處理方式使整體運算速度較傳統方法提升10倍以上。
實驗數據顯示，裝備該系統的自動駕駛車輛在危險識別能力上提升213.5%，機械臂操作效率更提高740.9%。在時速80公里的實車測試中，系統將響應時間縮短約0.2秒，使制動距離減少4.4米。高碩教授強調："這4米的差距在交通事故中往往決定著碰撞能否避免。"小型無人機應用測試同樣表現優異，反應時間縮短三分之一，顯著提升了續航能力和任務執行效率。
這項突破性成果已通過自動駕駛、無人機導航和工業機械臂等多場景驗證。研究團隊特別指出，系統在復雜路況下的穩定性優于現有解決方案，其硬件級加速機制不依賴算法優化，可與各類視覺系統無縫兼容。目前，科研團隊正與多家汽車及無人機企業推進技術轉化，計劃通過硬件插件形式快速升級現有無人系統。
高碩教授透露，該技術有望徹底改變無人系統的安全標準："我們的目標不是讓機器與人類競爭，而是賦予其超越人類極限的應急能力。當自動駕駛車輛能比人類更快感知危險時，道路交通事故率將迎來根本性下降。"這項研究不僅為自動駕駛安全提供了新范式，也為機器人、無人機等需要快速決策的領域開辟了技術升級路徑。
