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2026 年，计算机视觉早已不是实验室里的小众技术 —— 它是自动驾驶汽车的 “眼睛”，是医疗影像诊断的 “辅助手”，是机器人交互的 “感知中枢”，更是多模态大模型理解世界的核心支柱。从手机端的实时美颜到工业界的精密检测，从卫星遥感分析到穿戴设备的场景识别，视觉 AI 的应用边界正在无限拓宽。

但光鲜背后，行业始终被一个 “不可能三角” 牢牢困住：想让模型识别更准、泛化性更强，就得堆砌更大的参数量、投喂更高分辨率的图像；可参数和分辨率一上来，计算成本、推理延迟就跟着指数级暴涨。2026 年的今天，我们依然面临尴尬现实 —— 最先进的视觉模型在数据中心里能达到 99% 的准确率，却因过高的能耗和延迟，无法落地到自动驾驶、可穿戴设备这些核心场景；而边缘设备上的轻量化模型，又不得不牺牲精度换取效率。

传统模型的 “死板” 是问题根源：它们像一台不分重点的扫描仪，不管图像里的信息有用与否，都要逐像素平行处理，造成巨大的资源浪费。而人类看世界的方式完全不同 —— 我们会自然聚焦关键区域（比如看书时盯文字、过马路时看车辆），忽略无关信息，用最少的 “注意力成本” 完成感知。

2026 年，清华 LEAP 实验室最新提出的AdaptiveNN 框架，终于为这个困局带来了破局之道。它让 AI 学会了人类的 “主动视觉”，一举破解 “不可能三角”，相关成果已公开代码（https://github.com/LeapLabTHU/AdaptiveNN），为下一代高效、灵活、可解释的计算机视觉模型指明了方向。

一、从“被动”到“主动”的范式转变

当前的计算机视觉模型遵循着一个源于数十年前的“被动”范式：模型一次性接收整张图像，并行处理所有像素。

这种“一视同仁”的处理方式，在面对如今高达数百万甚至数十亿像素的图像或视频时，显得效率低下。

人类的视觉系统则完全不同。我们不会同时处理视野中的所有信息，而是采用一种 “主动”且“选择性” 的策略：

1. 快速一瞥，获得场景的整体理解

2. 通过眼动，将高分辨率的中央凹依次对准少数感兴趣区域

3. 整合不同注视点的信息，逐步构建对环境的感知

4. 在信息足够时，主动结束观察

这种机制使我们能有效过滤无关信息，显著降低处理庞杂视觉数据流的复杂度。无论原始视觉环境多复杂，人类视觉的资源需求主要由“带宽”和注视点总数决定，而这两者都可以根据任务需求实现最小化。

早在2015年，Yann LeCun等人就曾预言，未来的AI计算机视觉系统将通过模仿人类视觉，以智能的、任务特定的方式，序列化地、主动地决定“看哪里”而取得重大进展。近十年后，来自清华大学自动化系智能感知与学习实验室的研究团队，将这一愿景变为了现实。

二、AdaptiveNN框架：像人一样“看”世界

研究团队提出了AdaptiveNN 框架，旨在驱动计算机视觉从“被动”到“主动且自适应”的范式转变。

AdaptiveNN 将视觉感知建模为一个由粗到细的序列决策过程：

1. 初始化：对视觉环境进行快速“一瞥”，获得粗略的全局表征。

2. 循环决策：在每个步骤中，模型基于当前内部表征，由“视觉智能体”决定：

   是否结束观察？（信息是否足够？）

   如果继续，下一个应该注视哪里？

3. 信息整合：处理选中的局部区域，提取特征，并更新动态演化的内部视觉表征。

4. 任务执行：利用最终的表征来完成既定任务（如分类、检测等）。

核心优势在于：其推理过程的资源需求独立于待感知视觉环境的大小或复杂度。模型只处理对任务至关重要的、最小必要子集的区域，从而在保持大模型高性能的同时，实现了低成本推理。

更值得一提的是，AdaptiveNN 的训练无需依赖特殊的任务结构或额外的标注。研究团队提出了一种新颖的理论分析，将表征学习与自奖励强化学习相结合，实现了对不可微的决策过程进行端到端优化。

三、高效、灵活、可解释

研究团队在9类不同任务、共17个基准测试上全面评估了AdaptiveNN，涵盖大规模视觉理解、细粒度识别、视觉搜索、真实驾驶/医疗场景图像处理，以及多模态大语言模型驱动的具身AI等。

• 效率大幅提升，最高达28倍

• ImageNet 图像识别任务上，AdaptiveNN 在保持同等精度的前提下，将 DeiT-S 和 ResNet-50 模型的推理成本分别降低了5.4倍和3.6倍。

• 在处理真实驾驶场景（瑞典交通标志数据集）中，AdaptiveNN 实现了惊人的 27.9倍 计算成本降低，在复杂、非物体中心的道路场景中优势尤其明显。

• 具备类人的灵活性

• 动态资源适应：通过在线调整阈值，AdaptiveNN 可以在不重新训练的情况下，灵活调整其推理成本，实现效率与效果的最佳权衡。

• 多变任务适应：在目标类别和数量可灵活变化的视觉搜索任务中，AdaptiveNN 平均成功率稳定在 ~90%，而现有方法（如RAM、DRAM）仅为 ~20%。

• 提供有价值的可解释性

• 注视模式可视化：模型的注视点模式为了解其决策过程提供了关键窗口。例如，在只使用图像级标签训练的肺炎检测任务中，AdaptiveNN 学到的注视点成功定位了肺部病灶，与人类放射科医生的判断高度一致。

• 困难程度评估：模型内部预测的“状态值”与人类对图像识别难易程度的主观评估强相关，表明模型能像人一样评估不同视觉环境的处理难度。

• 驱动具身多模态大语言模型

将 AdaptiveNN 作为感知模块嵌入到多模态大语言模型中，构建具身AI智能体。在 CALVIN 机器人操作基准测试中，基于 AdaptiveNN 的模型在保持性能的同时，将计算成本降低了 4.4-5.9倍，并能根据语言指令和视觉环境，动态决定“看哪里”。

四、与人类视觉难分伯仲

最引人注目的是，仅在大规模物体识别任务上训练的 AdaptiveNN，其视觉感知行为在许多方面与人类高度一致。

• 注视模式相似：在 SALICON 数据集上的“零样本”测试中，AdaptiveNN 选择的注视区域与人类平均注视热图的吻合度，达到了单个人类观察者的水平。模型会被人脸、手、人体动作等吸引。

• 难度评估一致：模型对图像识别难度的评估，与人类的主观评分显著相关。

• 通过“视觉图灵测试”：在双盲测试中，人类法官难以区分 AdaptiveNN 的行为与真实人类行为（正确率约50%，与随机猜测无异），而区分随机行为与人类行为则容易得多（正确率≥80%）。

这些发现表明，许多人类的适应性视觉行为，可以通过完成常规视觉任务而习得，无需依赖关于物体、智能体、空间等先天的强归纳偏置。这为从计算视角探索“先天与后天”的认知科学经典问题提供了新工具。

五、新一代机器视觉的雏形

这项研究揭示，引入类人的自适应性，是迈向下一代高效、灵活、可解释机器视觉范式的一条充满希望的道路。

AdaptiveNN 不仅在工程上为突破计算机视觉的“不可能三角”提供了切实方案，其高度仿真的类人行为，也使其成为一个强大的计算工具，可用于探究人类视觉认知和行为学习过程。

该框架设计通用，与各种网络架构和任务兼容，为在机器人、可穿戴设备、移动AI、自动驾驶、医疗AI等广泛的实际场景中，部署强大而高效的视觉模型打开了新的大门。

正如论文最后所展望的，这项工作不仅有望推动更强大AI模型的发展，也期待能启发机器学习与更广泛领域之间的跨学科合作。