不同的学术领域都有其各自著名的学术期刊，就如医学有《柳叶刀》一般，科学领域也有英国的《自然》、美国的《科学》等，涉及领域包含物理、生物、化学等。虽说是杂志，但都是比较专业且有可信实验数据支撑的的学术论文，可以说其内容都经过了严格审核。

而最香港科技大学范志勇团队正是在Nature（自然）杂志上发布了一篇关于3D人工眼球的文章与原型试验品，其号称在多项技术指标与领域的突破为失明的人们带来了福音。

我们是怎样感知事物的

感知世界带来的科技进步：

有人说感知即是力量或者说是进步先决条件，想一想你想要发展科技，但在玻璃没有发明之前你认识不到微小的事物，例如你不知道细菌的存在，以前人们一生病可能认为是妖怪作祟，请道士来做法。而当认识到微观事物的存在经过医学的临床对照试验，便发现了疾病的真正原因，医学得以发展。

同理我们发现了电子、电磁波，光电效应等，然后利用电子发明了电子显微镜，通过电子显微镜认识到了如今我们能感知到微观的极限，进而也发展出了量子力学、化学等理论学科，并将理论用于现实，给我们生活带来翻天覆地的变化。大家现在所用的手机、电脑、硬盘、宽带、无线电、激光、核磁共振、磁悬浮列车等，无不是对微观世界了解后人类发现的理论用于现实的产物。

既然获得感知有这么多好处，那我们人类又是怎么演化千万年获得如今感知的呢？

生物如何感知世界以及感知对人类的作用：

这得从生物进化的两个阶段说起，感知是来之不易的，在地球上所有生物都是通过学习演化进而获得感知，其目的还是为了更好的生存。

①应激反应

例如草履虫（单细胞生物）细胞膜上的每个蛋白质（钠钾离子通道），在一般状态时，会消耗能量（ATP），通过控制离子的进出，让细胞膜内外保持-40mV浓度差，当触碰到障碍物时，细胞膜的形变（物理输入信息）会让这些蛋白质（离子通道）开门，允许特定离子通过，这些离子（整体）就形成能让草履虫向反方向游动的电信号，避开危险。从数学视角来理解单个蛋白质的功能：则外界的物理挤压相当于输入，蛋白质对应的开关门操作相当于输出，而决定了什么样的输入该对应哪一种输出的蛋白质相当于模型（函数）。别看单个蛋白质仅有开关门的功能，但它实际上把无数种情况压缩进了一个函数（模型），如果要靠计算机来记忆每一种物理挤压对应的开关门情况，就相当于让计算机去记忆π小数点后的每个数字。而应激反应正是这些蛋白质并行工作后涌现出的结果，可允许草履虫在状态被破坏之前躲避危险。

通过大量克隆带有不同DNA的自己来生成不同的蛋白质，增加备选模型，由自然选择筛选掉那些不能躲避危险的模型，在筛选后的模型的基础上再不断重复上述过程。最终留下能较为完美感知外在环境并躲避危险的个体。

而这仅仅是最简单的生物感知外在环境的过程，在这之上包含我们人类在内还进化出了更为高级的感知系统。

②神经网络学习

在寒武纪大爆发后，不知为何生命突然进化出了神经细胞，这一信息高效交流模式相比应激反应不知先进高效了多少倍，其通过独特排列方式的神经突触瞬间传输电脉冲信号并整合运算（犹如量子计算机式的并行运算）的机制让我们产生了对信息独特的理解与反馈方式，至此生命由自然演化优胜劣汰（死亡）的形式迈入神经网络学习的时代。.

进化出神经网络的生物不再依靠一代代生命的优胜劣汰筛选来提高效率，神经网络的学习需要总结经验，当然也就需要记忆，还需要预测信息之外的经验（泛化能力），神经网络学习的原理说来也简单，物种在接收外部信息后，通过不断重复尝试成功或者失败，调节神经突触中受体的数量，寻找合适接收电信号频率的过程。在这个过程中物种的遗忘（遗忘那些错误或不适应生存的经验）代替了演化中的死亡（筛选），而不断尝试重复例子的过程也就是寻找神经突粗合适受体数量，找到最适合传输信息（电信号）频率的过程就是我们的神经网络学习。

最终人类在神经网络学习的过程中进化出了五感，而人类作为“万物之灵”不仅仅有五感，还拥有相较其他动物复杂得多的大脑神经网络（单看某一感官的话很多动物都比我们好），丰富的脑神经网络能融会贯通五感所获得的信息进行思考，认识到事物背后的规律并能运用发明的工具来解决问题，从某种意义上说这也是一种感知。而正是这种融合五感的新感知使我们发展出如今繁荣的文明社会。

眼睛哪部分损伤会造成失明？

引起失明可能是角膜、晶状体、玻璃体、视网膜、巩膜、脉络膜和视神经等部位受损，如果仅仅是起到镜面聚焦的晶状体受损那还比较好修复。而就如数码照相机的核心部件是感光原件一样我们眼睛的核心是眼角膜。

而往往眼角膜受损对视力恢复来说也是最为困难的，因为上面有数量众多的生物光感受器，目前较为常用的方式是采用人工移植视网膜的方式，但人类视网膜的数量总是有限的，于是我们想到了用其他动物的眼角膜进行代替，例如猪的眼角膜，我国也成功培养移植过该眼角膜，不过其效果很有限只能模糊的看见事物。

那么研发与制造一个达到人类视网膜水平的人工眼球便成为了核心重点。

港科大3D眼球的优势与需要解决的问题

港科大这次发布的是一款完全模仿人眼结构的3D电化学眼球（EC-EYE），大小与人眼相当，当然可以根据不同人眼球大小进行私人定制。

1、3D眼球的突破

①更高分辨率的成像

众所周知感光元件是相机的核心，也是最关键的技术，而数码相机的发展过程可以说便是感光元件的发展过程，相机中的感光元件大体分为CCD（电荷耦合）元件与CMOS（互补金属氧化物半导体）元件，究其根本都是通过光电效应将不同光源转换为不同比例的电信号。

而随着技术的提高，就如芯片逐渐由14nm制程变为7nm，人造眼球的视网膜纳米线阵列密度也将越来越高，也就如相机的感光元件与传感器密度越大所接收到的光感也越细致，呈现画面的分辨率越高。而这次港科大的的人造眼球便是如此，该团队通过在球形氧化铝膜上排布高密度钙钛矿纳米线阵列来实现我们视网膜的光感受功能（如同相机的感光元件）。其纳米传感器密度达到4.6×10^8/平方厘米，是正常人视网膜光感受细胞的40倍以上，理论上我们也能接收到更加细致的信息，也就是高清的视觉。

②半球状人工视网膜

另外一个突破便是范志勇团队将视网膜的光感受器完美的安装到视网膜的半球形状上，这是世上首次实现，以前因为种种技术原因都是将人工光感受器安装在一个平面上，而众所周知人眼是要聚焦的，该球形状视网膜完全仿造人体设计也能让失明患者更加清晰看到世界。

在视网膜的正面（接收光源面）是高密度钙钛矿纳米线，背面连有液态金属线模拟人类视网膜后神经纤维，当然眼窝也是可以做的。

③对光敏感度更高

在实验中团队还发现该人工眼拥有比人眼更加优异的感光度与灵敏度，也就是说纳米光感受阵列接受光信号刺激后会在19.2毫秒内产生电流，而这个速度还不到人眼反应时间的一半。小生不由得想到最近流行的高刷新率120Hz屏幕，何不给眼睛也换一双高刷新率的（当然那便涉及到人脑对快速发生事物的理解层面了）。

2、人工眼球需要解决的问题

其实早在2013年一款名为Argue 2的仿生眼设备便被美国食药监局批准上市销售，与如今港科大开发的人工眼球不同该设备为一副装载有微型摄像头的眼镜，拍摄到的画面经过眼镜芯片解析成大脑可以理解的信号，再通过无线传输给植入眼球内的人工视网膜进而被大脑所理解使我们重见光明。不过它也还有很多缺陷例如售价高昂，成像模糊只能看到模糊的黑白轮廓光影。

而如今港科大的3D人工眼球看似提高了分辨率与光感受度，但它也有自己的缺陷:

①该电化学眼镜在离子浓度较高的环境中液体的光透射性能会下降，也就是电化学原件的性能降低，所以其寿命也未可知。

②人工视网膜背后模仿视觉末梢神经的液态金属导线还不能小到与微型高密度的纳米感光线相匹配且成本较高，这还需要我们在材料学上下功夫。

③人机结合最重要的永远在于结合的过程，而不单是机器本身强大就好了，所以如何将人工眼球视网膜所接收到的光信号处理并安全稳定的与大脑交互产生图像才是真正的难题，即该设备需从材料学，生物学等多学科融合后完美的模拟人类神经网络传递模式。

未来人工眼球的发展方向

人工眼球的发展方向就如人类的进化方向一般，大体会采用两种方式：

①人工装置的植入

②DNA工程编辑

而要实现人与“机械”的完美融合，势必机械不再是简单的机械，无论是为了避免排异反应还是能更好的信息交互，生物工程技术都将融入其中。也就是说很可能人体本身进行基因工程的编辑，同时如果身体部分受损可以通过体外培养纳米生物机械再融入我们身体中（当然那时候可能不叫纳米生物机械）。

人的视觉作为我们的重要感官，势必也是同样的发展方式。如今的3D眼球已经在技术指标上超越人类眼球，剩下的似乎主要便是如何使信息有效与人体感官交融。当信息交融与其他问题都解决后也许我们的眼睛本身便会成为高分辨率的望远镜或显微镜，甚至变为信息传输的终端载体直接将需要接收的信息显示在视网膜上等等（当然这样也许会出现黑镜中的场景例如你要屏蔽某人又或者被黑客所控制）。

结语

人类接收外界至少70％的信息来源于视觉，这也是为什么海伦.凯勒写下后天失明者的感叹“如果给我三天光明，我会看见多少东西啊！”可见眼睛对我们来说多么重要，是最重要的感知器官，同时也是心灵的窗口可以说无论是接收还是表达信息都是极为重要的。

我们人类要实现进化或重见光明势必会发展人工眼球技术，就像如今的游戏引擎画面越来越像我们的真实世界般，人工眼球也将从神态、功能等方面模仿我们人眼。不过未来相信在此基础上还会提升各方面的性能参数例如分辨率、感光率、信息交互等。而随着材料学、生物医学、计算机等多方面学科的进步融合这一切都将变为现实。

科学因感知而发展，人类因科学而获得新的感知进而拓展科学的新疆域。