如何看待《Nature》发布的新研究：摄像头是天生的神经网络，速度超越传统方法千倍?
最近《Nature》上一篇关于摄像头被视为“天生神经网络”的研究，确实是一个非常引人入胜的发现，它为我们理解视觉信息处理提供了全新的视角，并且在计算效率上展现出惊人的潜力。简单来说，这项研究的核心观点是将我们熟悉的传统摄像头的成像过程，从一种纯粹的光学和电子信号转换过程，重新解读为一个天然存在的、高度并行的、类神经网络的信息处理系统。
传统上，我们使用摄像头时，通常是将它看作一个图像采集设备。它负责将光信号捕捉下来，然后转换成数字化的像素数据。这些像素数据随后会被送入计算机，由专门设计的算法（例如深度学习模型）进行后续的分析、识别和处理。这个过程通常可以拆解为几个主要步骤：光学成像、电荷耦合（CCD或CMOS传感器捕捉光子并转化为电信号）、模数转换、以及最终的数字信号传输。每一步都需要计算资源的参与。
然而，这项新的研究则提出了一个更具革命性的观点：摄像头本身在成像的过程中，就已经在进行一种“计算”了。 它把摄像头的物理结构和工作原理，特别是某些新型的、或者经过巧妙设计的摄像头，比作是“天生的神经网络”。
为什么说摄像头是“天生的神经网络”？
这个类比的关键在于并行处理和分布式计算的概念。
类比神经元与突触： 传统的神经网络是由大量的“神经元”节点组成，它们之间通过“突触”连接，每个突触都有一个权重，通过加权求和和激活函数来传递和处理信息。
在新的研究中，摄像头的感光元件（比如像素点）可以被类比为神经元。每一个像素点接收到的光强度信息，就像是一个神经元接收到的输入信号。
而光在镜头中的传播、衍射、折射，以及感光元件内部的电荷扩散和传输过程，则可以被看作是突触连接及其权重。光信号在通过透镜时，不同的波长、角度的光会被以不同的方式聚焦和衰减，这本质上就是对输入信号进行了“加权”和“过滤”。
更重要的是，这个过程是高度并行的。当光线照射到传感器上时，每一个像素点都在同时接收信息并进行初步的处理。它们不是串行地一个接一个计算，而是同时发生的。这与深度学习中前馈神经网络的并行计算机制非常相似。
信息处理的早期“涌现”： 与传统方法不同，这种“天生神经网络”摄像头能够在图像被数字化并传输到计算机之前，就完成了相当一部分的特征提取和信息压缩。
想象一下，当光线穿过一个精心设计的“光学神经网络”时，它可能就已经实现了某些基本的模式识别功能。例如，通过特殊的透镜设计，某些特定频率或方向的光信号会被优先聚焦或抑制，这就像是在神经网络中应用了特定的滤波器，提前“提取”了某些特征。
这就像是，在像素数据还没被完全读出来之前，摄像头本身就已经对场景中的某些“线索”进行了初步的筛选和组合。
速度超越传统方法千倍的原理是什么？
速度上的巨大提升，主要来自于绕过了传统的计算瓶颈。
1. 硬件化的信息处理： 过去，许多复杂的图像处理任务（如特征检测、边缘提取、目标识别等）都需要通过软件算法在CPU或GPU上进行大量的浮点运算。这些运算是计算密集型的，而且往往需要将大量数据在内存和处理器之间频繁地来回传输，这会引入延迟（memory bottleneck）。
而“天生神经网络”摄像头则将部分计算任务“内嵌”到了硬件的光学和电子物理过程中。光信号的物理传播和传感器的响应机制，本身就构成了计算的一部分。这就像是把本来需要软件一步步执行的运算，直接通过改变物理材料和结构来实现。
这种物理层面的计算，其速度和能效比远超电子层面的计算。光速的传播和电荷的快速扩散，其固有速度就比数字逻辑门的开关速度快得多。
2. 并行化到极致： 尽管现代GPU已经实现了高度并行计算，但摄像头这种“天生神经网络”的并行化程度可能更高。
每个像素点与其邻近的物理过程都协同工作，这种空间上的高度局部并行性，是纯粹基于数字逻辑的神经网络难以完全匹敌的。
它不是在模拟一个并行系统，而是本身就是一个并行系统。
3. 减少数据传输和存储： 由于信息在传感器端就被初步处理和压缩了，需要传输到后续计算单元的原始数据量大大减少。
这意味着更少的带宽需求和更低的功耗。在边缘计算场景下，或者对实时性要求极高的应用中，这种优势尤为明显。
这项研究的意义和影响：
这项研究的意义非常深远，它不仅仅是学术上的一个新颖发现，更可能引领未来的技术发展方向：
新的计算范式： 它挑战了我们对计算硬件和算法关系的传统认知，为“物理计算”或“模拟计算”的复兴提供了新的思路。
超高效视觉系统： 对于需要快速、低功耗视觉处理的应用，如自动驾驶汽车、机器人视觉、安防监控、高速帧率摄像机、甚至生物视觉仿生学等，都可能带来革命性的突破。想象一下，一个摄像头可以直接“识别”出移动的物体，而无需将原始视频流传输给一个独立的处理器。
软硬件一体化设计： 它强调了硬件结构设计对计算性能的决定性作用。未来的视觉系统设计，可能会更加注重如何将算法的计算任务“映射”到硬件的物理特性中。
能源效率： 在能源受限的设备上，这种硬件化的计算方式能够显著降低功耗，延长设备续航时间。
需要注意的方面：
当然，我们也需要理性看待这项研究的进展：
初期阶段： 这很可能还处于一个概念验证或早期研究阶段。要实现广泛的应用，还需要克服许多工程上的挑战，例如如何灵活地控制和编程这些“天生神经网络”的功能，如何实现更复杂的识别任务，以及如何保证其鲁棒性和稳定性。
通用性限制： 目前可能擅长处理特定类型的视觉任务，其通用性可能不如传统的深度学习模型。如何让这种“天生神经网络”具备更广泛的学习和适应能力，是未来的研究重点。
“神经网络”的定义： 这里将摄像头称为“神经网络”更多是一种类比，强调其处理信息的方式和并行性，而不是说它就完全等同于一个由人工设计的、基于人工神经元的数字神经网络。
总而言之，《Nature》上的这项研究，为我们打开了一个全新的视角：我们日常生活中的许多技术，在被我们用作“输入设备”时，其内部的物理原理本身就蕴含着强大的计算潜力。将摄像头从一个简单的“数据采集器”升华为一个“天生计算器”，这是一种对技术本质的深刻洞察，预示着一个更加高效、更加智能的视觉技术未来。它提醒我们，有时候最前沿的解决方案，可能就隐藏在我们最熟悉的技术之中，只是需要换个角度去审视。
传统上，我们使用摄像头时，通常是将它看作一个图像采集设备。它负责将光信号捕捉下来，然后转换成数字化的像素数据。这些像素数据随后会被送入计算机，由专门设计的算法（例如深度学习模型）进行后续的分析、识别和处理。这个过程通常可以拆解为几个主要步骤：光学成像、电荷耦合（CCD或CMOS传感器捕捉光子并转化为电信号）、模数转换、以及最终的数字信号传输。每一步都需要计算资源的参与。
然而，这项新的研究则提出了一个更具革命性的观点：摄像头本身在成像的过程中，就已经在进行一种“计算”了。 它把摄像头的物理结构和工作原理，特别是某些新型的、或者经过巧妙设计的摄像头，比作是“天生的神经网络”。
为什么说摄像头是“天生的神经网络”？
这个类比的关键在于并行处理和分布式计算的概念。
类比神经元与突触： 传统的神经网络是由大量的“神经元”节点组成，它们之间通过“突触”连接，每个突触都有一个权重，通过加权求和和激活函数来传递和处理信息。
在新的研究中，摄像头的感光元件（比如像素点）可以被类比为神经元。每一个像素点接收到的光强度信息，就像是一个神经元接收到的输入信号。
而光在镜头中的传播、衍射、折射，以及感光元件内部的电荷扩散和传输过程，则可以被看作是突触连接及其权重。光信号在通过透镜时，不同的波长、角度的光会被以不同的方式聚焦和衰减，这本质上就是对输入信号进行了“加权”和“过滤”。
更重要的是，这个过程是高度并行的。当光线照射到传感器上时，每一个像素点都在同时接收信息并进行初步的处理。它们不是串行地一个接一个计算，而是同时发生的。这与深度学习中前馈神经网络的并行计算机制非常相似。
信息处理的早期“涌现”： 与传统方法不同，这种“天生神经网络”摄像头能够在图像被数字化并传输到计算机之前，就完成了相当一部分的特征提取和信息压缩。
想象一下，当光线穿过一个精心设计的“光学神经网络”时，它可能就已经实现了某些基本的模式识别功能。例如，通过特殊的透镜设计，某些特定频率或方向的光信号会被优先聚焦或抑制，这就像是在神经网络中应用了特定的滤波器，提前“提取”了某些特征。
这就像是，在像素数据还没被完全读出来之前，摄像头本身就已经对场景中的某些“线索”进行了初步的筛选和组合。
速度超越传统方法千倍的原理是什么？
速度上的巨大提升，主要来自于绕过了传统的计算瓶颈。
1. 硬件化的信息处理： 过去，许多复杂的图像处理任务（如特征检测、边缘提取、目标识别等）都需要通过软件算法在CPU或GPU上进行大量的浮点运算。这些运算是计算密集型的，而且往往需要将大量数据在内存和处理器之间频繁地来回传输，这会引入延迟（memory bottleneck）。
而“天生神经网络”摄像头则将部分计算任务“内嵌”到了硬件的光学和电子物理过程中。光信号的物理传播和传感器的响应机制，本身就构成了计算的一部分。这就像是把本来需要软件一步步执行的运算，直接通过改变物理材料和结构来实现。
这种物理层面的计算，其速度和能效比远超电子层面的计算。光速的传播和电荷的快速扩散，其固有速度就比数字逻辑门的开关速度快得多。
2. 并行化到极致： 尽管现代GPU已经实现了高度并行计算，但摄像头这种“天生神经网络”的并行化程度可能更高。
每个像素点与其邻近的物理过程都协同工作，这种空间上的高度局部并行性，是纯粹基于数字逻辑的神经网络难以完全匹敌的。
它不是在模拟一个并行系统，而是本身就是一个并行系统。
3. 减少数据传输和存储： 由于信息在传感器端就被初步处理和压缩了，需要传输到后续计算单元的原始数据量大大减少。
这意味着更少的带宽需求和更低的功耗。在边缘计算场景下，或者对实时性要求极高的应用中，这种优势尤为明显。
这项研究的意义和影响：
这项研究的意义非常深远，它不仅仅是学术上的一个新颖发现，更可能引领未来的技术发展方向：
新的计算范式： 它挑战了我们对计算硬件和算法关系的传统认知，为“物理计算”或“模拟计算”的复兴提供了新的思路。
超高效视觉系统： 对于需要快速、低功耗视觉处理的应用，如自动驾驶汽车、机器人视觉、安防监控、高速帧率摄像机、甚至生物视觉仿生学等，都可能带来革命性的突破。想象一下，一个摄像头可以直接“识别”出移动的物体，而无需将原始视频流传输给一个独立的处理器。
软硬件一体化设计： 它强调了硬件结构设计对计算性能的决定性作用。未来的视觉系统设计，可能会更加注重如何将算法的计算任务“映射”到硬件的物理特性中。
能源效率： 在能源受限的设备上，这种硬件化的计算方式能够显著降低功耗，延长设备续航时间。
需要注意的方面：
当然，我们也需要理性看待这项研究的进展：
初期阶段： 这很可能还处于一个概念验证或早期研究阶段。要实现广泛的应用，还需要克服许多工程上的挑战，例如如何灵活地控制和编程这些“天生神经网络”的功能，如何实现更复杂的识别任务，以及如何保证其鲁棒性和稳定性。
通用性限制： 目前可能擅长处理特定类型的视觉任务，其通用性可能不如传统的深度学习模型。如何让这种“天生神经网络”具备更广泛的学习和适应能力，是未来的研究重点。
“神经网络”的定义： 这里将摄像头称为“神经网络”更多是一种类比，强调其处理信息的方式和并行性，而不是说它就完全等同于一个由人工设计的、基于人工神经元的数字神经网络。
总而言之，《Nature》上的这项研究，为我们打开了一个全新的视角：我们日常生活中的许多技术，在被我们用作“输入设备”时，其内部的物理原理本身就蕴含着强大的计算潜力。将摄像头从一个简单的“数据采集器”升华为一个“天生计算器”，这是一种对技术本质的深刻洞察，预示着一个更加高效、更加智能的视觉技术未来。它提醒我们，有时候最前沿的解决方案，可能就隐藏在我们最熟悉的技术之中，只是需要换个角度去审视。
网友意见
《Nature》披露的信息量有限，推测一下：
这猜测是拿raw的data graph在传感器层面直接算的意思吧（analog有一个运算思路就是模拟滤波电路）；当然这个raw就是CMOS还原+去噪之后回来的落盘数据了。
省掉了各种转换、精度丢失、搬数能耗…是好设计；应该是取代视觉CNN ASIC的合理路径，其它nn不适用吧…。算法前置（印刷/印刻）到传感单元，路线可行，但工艺决定了经济价值，还得取决于通用性，或者说是印刷（可编程的）成本。而向SdC方向推进的难度在于制造（硬迭代）成本，几年后的eASIC可能是路径，但若要通过改变光电突触的响应来调节权重，就需要可再编程的方案吧…
Geoffrey E Hinton不是旷日持久的批判CNN缺陷么，其中一条是不能建立4-6维关联，然后就推广他的capsule计划，其实也是站在graph的视角看全局， 倘若CIS在视觉神经单元上植入算法(analog也行)和高维interconnect，不妨是个解决方案。一帧就是一个graph，也可以说成就是那些光电突触在一个单位时隙的算力。
其实是个工艺和经济价值问题，在160nm尺度的CMOS单元之间加一点14-28nm的逻辑电路，die的尺寸变化不大，就是材料怎么同时满足光电感应和运算(数字/模拟) … ，工艺节点肯定得按运算那部分走，那yield会怎样？pitch越细，工艺成本和良率都越会差～
但是，这个"印刷"动作才是核心机密，是一次性的，还是可以再编程的，eASIC是一次性。（这个层面可能是analog更有效？）
应该也不用担心面积问题，CMOS缩放差，大概28nm也用不上，记得光栅都是50nm+，光电转换单元是受光学（衍射）干扰的，所以电路不能缩小，几百也是正常。
猜测短期有工艺问题，光电转换电路跟logic电路混在一起，材料有差别的，找到两者都兼容的材料工艺可不容易；此外，文中提到了的二硒化钨涂层，为此产线也要改的。
冯诺依曼墙后面就是电子墙，数字电路不够用，或是回到analog，或是前进到photon。：）
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