人眼天生的立體感，讓我們能夠判斷物體是遠還是近，大概距離我們有多少距離。傳統的二維定位無法解決空間座標資訊，在複雜環境下錯誤率高。

你可以試著在紙上點上一個點，閉上其中一個眼睛，再用筆去點這個點，不論用任何一隻眼睛，想要諄卻的點到這個位置都比較費力。而睜開雙眼做這件事情就輕而易舉，這就是雙眼的立體視覺。想要智慧裝置實現對現實空間整體而準確的判斷，提高觀測精度，這就要求從二維平面轉向三維立體。

物體在兩眼成像上的不同讓人眼感知到深度資訊，深度資訊，決定我們對這個世界的立體感知。利用左右相機拍攝照片計算出視差，就能得到當前幀的深度圖。

如果攝像機機器人在連續的運動的話，每一個點都知道它的視差跟深度，就可以把場景的整個的三維模型都重建起來。

每一幀的特徵點都進行匹配，就知道同一個點變化了多少。深度圖建立起來之後，輔以顏色和紋理的資訊，就構成了整個空間的三維資訊圖。在這個測試圖中，冷色是遠，暖色是近，智慧裝置能夠快速的檢測出地平面和障礙物。

整個空間的資訊如同複製到仿生眼的晶片中。僅僅通過視覺資訊，就可以計算智慧裝置走過多少路，有著怎樣的運動軌跡，應用到實際中，大大提升了判斷的準確率，增加了機器人的行走或者無人駕駛的保障。

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這樣子做就好像機器人知道了周圍的世界是什麼樣的，接下來它就知道應該怎麼去規劃路線，怎麼去躲避障礙物。

科技不斷髮展，人們對於機器的要求，已經不僅僅是體力的加強和延伸，更為智慧的裝置亟待進入人類的生活，解放人力。

上海作為交通極度繁忙的城市，不斷修建新的地鐵線路，這對人力提出了挑戰，無人駕駛地鐵應運而生。

現在上海的地鐵14、15和18號線全是無人駕駛，在無人駕駛地鐵中， 最重要的一項事情就是遇到障礙物如何處理。

如果發生事故，影響的可能不止一班列車裡乘客的安危，在密集發車的情況下，安全問題可能如多米諾骨牌一般，波及出去，沒有人類的把控，智慧視覺怎樣施展它的手腳呢？

科研人員將仿生眼裝置放置在地鐵車頂，它就如火眼金睛般，時刻觀察受電弓和接觸網之間的動態，一旦發生異常，就會做出相應的報警機制，通知相關的工作人員去檢修，避免地鐵人員定期去檢修。

這雙在車頂上的眼睛，同時兼顧地鐵前方的路況，謹防行車中的大敵，障礙物。

如果有障礙物在軌道上，仿生眼就能啟動報警機制，同時還能判斷障礙物的屬性。如果判斷是個人，危險程度就很高，就需要早點停車，如果是一個物或者說是一個比較輕的東西，緊急度就沒那麼高，通過人工智慧演算法的處理，它可以做幾個層次的判斷。

不止是無人駕駛地鐵，無人駕駛汽車也在向我們飛馳而來。

9月22日，國家智慧網聯汽車（武漢）測試示範區正式揭牌，武漢發出首批無人駕駛汽車試運營牌照，這標誌著智慧網聯汽車從測試走向商業化運營開啟了破冰之旅。

如果說，電動化是給汽車“換心”，智慧化和網聯化就是“裝腦”。機器不止是簡單的工具，它們在遇到狀況時也能進行簡單的判斷。

無人駕駛，開跑！

上海市科學技術委員會指導