近年來(lái)，模擬人類視覺(jué)的技術(shù)進(jìn)一步向 “認(rèn)知機(jī)制融合” 深化，不再局限于架構(gòu)復(fù)刻，而是借鑒注意力、記憶、常識(shí)推理等更高階的生物認(rèn)知機(jī)制。注意力機(jī)制（如 SENet 的通道注意力、Transformer 的自注意力）模擬人類的選擇性注意力，使模型能自動(dòng)聚焦圖像中的關(guān)鍵區(qū)域（如物體的核心部位），減少背景干擾，在復(fù)雜場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)中精度提升 10%-20%；視覺(jué) Transformer（ViT）通過(guò)將圖像分割為 “視覺(jué) token” 并建模全局依賴，模擬人類視覺(jué)皮層中跨區(qū)域的特征關(guān)聯(lián)，突破 CNN 局部感受野的局限，在大場(chǎng)景語(yǔ)義分割中表現(xiàn)更優(yōu)；記憶增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)（如 LSTM、Transformer 的時(shí)序建模）則模擬人類的視覺(jué)記憶，能處理視頻序列中的運(yùn)動(dòng)信息，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)追蹤與行為識(shí)別，例如在視頻動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集 Kinetics 上，基于 Transformer 的模型能準(zhǔn)確識(shí)別 “跑步”“做飯” 等復(fù)雜動(dòng)作，接近人類對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的理解能力。此外，神經(jīng)符號(hào)系統(tǒng)的探索試圖融合機(jī)器的邏輯推理與人類的常識(shí)認(rèn)知，例如通過(guò)將視覺(jué)特征與知識(shí)圖譜關(guān)聯(lián)，使模型不僅能識(shí)別 “杯子”，還能理解 “杯子可盛水”“杯子易碎” 等常識(shí)，推動(dòng)機(jī)器視覺(jué)從 “識(shí)別” 向 “理解” 跨越。

盡管模擬人類視覺(jué)的技術(shù)已取得顯著進(jìn)展，但在核心認(rèn)知能力上仍與生物視覺(jué)存在巨大差距，這些差距構(gòu)成了當(dāng)前面臨的核心挑戰(zhàn)，也指明了未來(lái)的研究方向。首先是 “小樣本與零樣本泛化能力” 的差距：人類僅需觀察 1-2 次即可識(shí)別新物體，而當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)模型需依賴成千上萬(wàn)的標(biāo)注樣本，面對(duì)未見(jiàn)過(guò)的類別（零樣本場(chǎng)景）時(shí)性能驟降。這源于人類視覺(jué)能快速提取物體的 “本質(zhì)結(jié)構(gòu)特征”（如 “椅子有支撐腿與坐面”），并結(jié)合已有知識(shí)進(jìn)行推理，而機(jī)器模型更多依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)特征，缺乏對(duì) “不變結(jié)構(gòu)” 的抽象能力。例如，人類即使看到從未見(jiàn)過(guò)的異形椅子，也能通過(guò) “支撐結(jié)構(gòu) + 坐面” 的本質(zhì)特征判斷其類別，而機(jī)器模型若未見(jiàn)過(guò)類似樣本，則可能誤判為 “桌子”。

其次是 “復(fù)雜環(huán)境魯棒性” 的差距：人類視覺(jué)能在極端條件（如逆光、濃霧、嚴(yán)重遮擋）下保持穩(wěn)定識(shí)別，而機(jī)器模型對(duì)環(huán)境變化極為敏感。例如，在逆光場(chǎng)景中，人類仍能通過(guò)物體的輪廓與結(jié)構(gòu)識(shí)別目標(biāo)，而機(jī)器模型可能因像素過(guò)曝導(dǎo)致特征丟失，識(shí)別準(zhǔn)確率下降 50% 以上；在遮擋場(chǎng)景（如人臉被口罩遮擋），人類能通過(guò)眼睛、額頭等局部特征推斷身份，而機(jī)器模型若未專門(mén)訓(xùn)練遮擋樣本，易出現(xiàn)身份誤判。這種差距源于人類視覺(jué)對(duì) “多模態(tài)信息” 的整合能力 —— 人類會(huì)結(jié)合光影變化的物理常識(shí)（如逆光下物體的陰影規(guī)律）、物體的結(jié)構(gòu)常識(shí)（如人臉的典型比例）輔助判斷，而機(jī)器模型缺乏這種跨領(lǐng)域的常識(shí)整合。