亚利桑那大学研究团队在《自然通讯》发表突破性成果，成功开发出一项能让机器在复杂光照环境下实现“超人类”3D 视觉的技术。该研究旨在解决现有 3D 传感器难以同时精确测量漫反射（如墙壁、织物）和镜面反射（如玻璃、金属）表面的难题。现实世界场景中往往同时存在多种材质，传统设备通常只能兼顾其一，导致成像失真。 团队提出了一种创新方案：将周围环境转化为“虚拟屏幕”。利用激光扫描捕捉场景，并通过算法将漫反射部分与镜面反射部分分离。随后，系统利用漫反射区域（如墙壁、家具）反射的光信号作为虚拟屏幕，间接计算镜面物体的 3D 形状。这种方法无需昂贵且笨重的实体屏幕，即可灵活应对从手术室内湿润组织到汽车展厅金属车身的各种场景。 此外，研究团队采用了神经形态事件相机替代传统相机。该相机仅捕捉场景变化的关键信息，具有极高的时间分辨率和动态范围，能处理从极暗到极亮的光线变化，从而在物体移动时也能生成高精度的 3D 视频。目前该技术已在实验室环境中验证成功，研究人员表示其具备高度可扩展性，未来可广泛应用于自动驾驶导航、机器人精准手术引导以及工业检测等领域，为机器赋予超越人类的感知能力。