近年來，模擬人類視覺的技術(shù)進一步向 “認知機制融合” 深化，不再局限于架構(gòu)復(fù)刻，而是借鑒注意力、記憶、常識推理等更高階的生物認知機制。注意力機制（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)雜場景目標檢測中精度提升 10%-20%；視覺 Transformer（ViT）通過將圖像分割為 “視覺 token” 并建模全局依賴，模擬人類視覺皮層中跨區(qū)域的特征關(guān)聯(lián)，突破 CNN 局部感受野的局限，在大場景語義分割中表現(xiàn)更優(yōu)；記憶增強網(wǎng)絡(luò)（如 LSTM、Transformer 的時序建模）則模擬人類的視覺記憶，能處理視頻序列中的運動信息，實現(xiàn)動態(tài)目標追蹤與行為識別，例如在視頻動作識別數(shù)據(jù)集 Kinetics 上，基于 Transformer 的模型能準確識別 “跑步”“做飯” 等復(fù)雜動作，接近人類對動態(tài)場景的理解能力。此外，神經(jīng)符號系統(tǒng)的探索試圖融合機器的邏輯推理與人類的常識認知，例如通過將視覺特征與知識圖譜關(guān)聯(lián)，使模型不僅能識別 “杯子”，還能理解 “杯子可盛水”“杯子易碎” 等常識，推動機器視覺從 “識別” 向 “理解” 跨越。

盡管模擬人類視覺的技術(shù)已取得顯著進展，但在核心認知能力上仍與生物視覺存在巨大差距，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 次即可識別新物體，而當(dāng)前機器視覺模型需依賴成千上萬的標注樣本，面對未見過的類別（零樣本場景）時性能驟降。這源于人類視覺能快速提取物體的 “本質(zhì)結(jié)構(gòu)特征”（如 “椅子有支撐腿與坐面”），并結(jié)合已有知識進行推理，而機器模型更多依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計特征，缺乏對 “不變結(jié)構(gòu)” 的抽象能力。例如，人類即使看到從未見過的異形椅子，也能通過 “支撐結(jié)構(gòu) + 坐面” 的本質(zhì)特征判斷其類別，而機器模型若未見過類似樣本，則可能誤判為 “桌子”。

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