（2026.02.11，新加坡）中国科研团队近日参与开发出一套用于自动驾驶系统的全新安全反应机制，在部分情境下，其反应速度已超过人类大脑。这项研究成果已发表于国际期刊 《自然-通讯》 （Nature Communications），显示出在无人驾驶、机器人与无人机领域的应用潜力。
长期以来，机器反应速度慢于人类大脑，被视为自动驾驶安全性的关键瓶颈。以时速80公里行驶的自动驾驶汽车为例，传统系统平均需要约0.5秒才能对前方突发状况作出反应，而人类大脑的平均反应时间约为0.15秒。这一差距意味着车辆在制动前可能多行驶约13米，增加事故风险。
研究团队成员来自英国、中国内地、香港、沙地阿拉伯和美国。论文共同通讯作者、北京航空航天大学（Beihang University）仪器科学与光电工程学院副教授高硕（Gao Shuo）表示，新系统在保持甚至提升识别准确率的前提下，实现了约400%的速度提升，整体表现已超过人类视觉反应水平。
与以往依赖提升处理器算力不同，该团队采用模拟人类视觉机制的方式进行技术突破。人类视觉在遇到突发障碍时，并非对整个视野逐像素分析，而是优先捕捉“变化”和“运动”信息。基于这一原理，研究人员开发出一种遵循“先过滤、后处理”逻辑的二维突触晶体管阵列芯片，相当于为机器增加一套高灵敏度的“运动检测器”。
该芯片具备三项关键能力，包括可在100微秒内检测图像变化，速度远快于人类感知、可保存运动信息超过1万秒，并可在超过8000次运行周期后保持性能稳定。当系统捕捉到画面后，只提取关键变化信息并标记所有运动物体，再交由现有视觉算法进行进一步分析，从而大幅减少不必要的数据处理。
论文指出，这种方式较传统全图处理方法快超过10倍。在自动驾驶测试中，新系统对危险目标的识别能力提升213.5%；在机器人抓取测试中，成功率提升740.9%。整体运动数据处理速度比当前主流算法快4倍。在理想实验环境下，部分指标甚至超越人类表现。
在真实道路测试中，虽然效率较实验室环境略有下降，但仍优于现有自动驾驶系统。以时速80公里计算，系统平均可缩短约0.2秒反应时间，相当于减少4.4米刹车距离。高硕指出，在实际交通事故中，这几米距离往往决定是否发生碰撞。
在无人机应用方面，该系统可将反应时间缩短至少三分之一，提升续航效率与飞行稳定性。这意味着在物流配送、巡检与农业等场景中，设备安全性和作业效率均有提升空间。
从产业角度看，该技术并非完全推翻现有摄像系统，而是通过硬件插件形式嵌入现有架构，使现有计算机视觉算法运行速度提升四倍，具有较高工程落地价值。研究团队表示，未来将与中国汽车及无人机企业展开更深入合作，推动该“硬件级反射系统”在商业化无人系统中的应用。
在全球自动驾驶市场竞争加剧背景下，提升安全性能被视为产业规模化落地的核心前提。此次技术突破若能实现量产，有望降低事故风险，提高监管与公众信任度，并为相关芯片及系统供应链带来新的投资机会。
