综述：仿生与生物集成视觉的人工视界融合

（推荐语）本综述系统梳理了仿生视觉（bioinspired vision）与生物集成视觉（biointegrated vision）的协同演进趋势，聚焦仿生眼结构模拟与生物视觉信息处理机制，为机器视觉增强和视觉修复（intraocular prosthetics）领域提供跨学科融合视角，凸显两大技术路径从独立发展到协同创新的范式转变。

　　

仿生与生物集成的视觉革命

生物启发的视觉技术
自然界亿万年的进化塑造了多样化的视觉系统，从昆虫的复眼到哺乳动物的相机眼。仿生视觉技术（bioinspired vision）通过模拟这些结构特征，开发出曲面视网膜传感器、可变焦距液态透镜等创新器件。例如，借鉴螳螂虾的多光谱感知能力，研究人员设计了可同时捕获紫外与可见光的仿生传感器阵列。在信息处理层面，脉冲神经网络（SNN）模拟生物视网膜的并行处理机制，显著提升了机器视觉在动态场景中的响应速度。

生物集成的治疗突破
生物集成视觉（biointegrated vision）的核心挑战在于实现人工装置与神经系统的无缝对接。视网膜假体（retinal prosthesis）通过微电极阵列刺激残存神经节细胞，已使色素性视网膜炎（RP）患者恢复基础光感。最新进展显示，基于石墨烯的柔性光电阵列可匹配眼球曲率，减少植入创伤。值得注意的是，仿生与生物集成技术的界限正逐渐模糊——仿生眼设计中采用的钙钛矿光电材料（如CH₃NH₃PbI₃）因其生物相容性，已被尝试用于体内植入。

协同创新的未来路径
两类技术的交叉点体现在三个层面：材料（仿生抗反射涂层用于假体界面）、算法（视网膜编码模型优化机器视觉）以及评估体系（借用心理物理学方法测试机器视觉性能）。一项突破性案例是受章鱼动态伪装启发的电致变色薄膜，既可用于自适应机器视觉伪装，又能作为智能人工虹膜调节入眼光强。这种双向知识流动预示着，未来人工视觉系统或将兼具生物的适应性与电子的精密性，为盲症治疗和机器人视觉开辟全新范式。