[数码讨论]一副 AI 眼镜，让 500 万盲人有了重见光明的希望 [复制链接]

已经失明多年的人，可以重新获得光明。

以前一直就觉得这项技术总有一天会来，没想到现在真的做到了。

▲ 左侧：患有视力障碍的患者视力模拟。右侧：使用研究发明后的患者视力模拟。

这项研究由斯坦福大学主导，与脑机接口创业者 Max Hodak（马斯克的 Neuralink 联合创始人）在 2021 年成立的 Science Corporation 共同完成，发表在全球顶级医学期刊，《新英格兰医学杂志》(NEJM) 上。

他们寻找了 38 名晚期 AMD（Age-related Macular Degeneration，即老年性黄斑病变）患者，他们的中央视网膜感光细胞已完全死亡。

▲ 医生手持芯片植入物

通过给他们植入这种仅 2 毫米宽、30 微米厚的微型芯片，比一颗米粒还小，叫做 PRIMA（photovoltaic retina implant microarray，光伏视网膜植入微阵列），就能够替代已经死亡的感光细胞，重新工作。

结果显示，在植入设备一年后，高达 80%（32 名可评估参与者中的 26 人）的视力获得了有临床意义的改善，在视力表上平均多辨认了超过 25 个字母。

听起来像是电影情节，但它真的发生了。

2mm 宽的芯片怎么让人重新看见

为了了解芯片的工作原理，我们得先知道这项研究针对的人群，即老年性黄斑病变（AMD），到底是什么病，它为什么会让人看不见？

简单说，人眼最清晰、最核心的视力，是靠黄斑区的感光细胞（锥体细胞） 来完成的。

▲当光进入眼睛时，它穿过虹膜到达视网膜，图像在视网膜聚焦并转换为电脉冲，由视神经传递到大脑，最终产生景象。

但在 AMD 患者中，这些负责「把光变成电脉冲信号」的细胞逐渐死亡。于是，看见这件事就短路了。

• 周边依旧能看到光影，但中央，出现一块固定的黑斑；
• 严重时，无法阅读、无法识人、无法开车、无法看电视；
• 而全球目前约有 500 万人因此而失明。

▲ 老年性黄斑病变阅读模拟，中间会有一大块黑影

更残酷的是，这些细胞死了，就不会再长回来。这也是过去所有治疗，都只能做一件事，延缓恶化，而不是让人重新看见。

直到这块芯片出现。

在 AMD 里，感光细胞死了，但神经网络还在。这意味着，大世界的光信号，虽然无法转成电信号，但是电信号仍然能被传到大脑。

于是科学家做了一件非常聪明的事，绕开感光细胞，直接给神经输入电信号。这块名为 PRIMA（Photovoltaic Retina Implant Microarray）光伏视网膜植入体的芯片，就像是把「摄像头 + 电信号触发器」嵌进了人眼。

▲ 植入芯片前（AC）后（BD）的视网膜成像扫描对比，

这套系统由三部分组成，

1. 含摄像头的眼镜，它的作用是捕捉外界的图像，类似于一个相机。（图中 2、3 部分，2 是太阳眼镜片）
2. 口袋处理器，将相机捕捉到的画面，通过红外光发射到芯片上。（图中编号 1、4 部分，1 可以用来调节亮度和缩放）
3. 视网膜下微型芯片，它能将近红外光变成电刺激，相当于一个替代感光细胞的电子感受器

整个工作过程，也许依靠这套系统的三部分来完成，只需 6 步。

1. 眼镜摄像头捕捉画面
2. 将画面转成近红外光图样
3. 投射到眼底芯片
4. 芯片每个像素响应光 → 产生微电流
5. 微电流刺激视网膜神经元
6. 神经将信号传入大脑 → 大脑「看到」画面

一句话总结，PRIMA 不是修好旧的视网膜，只是给眼睛装了一个新的感光部件。

80% 能看见，但算不上「奇迹」

临床医疗科技公司 Science 在欧洲 17 家医院进行了这项临床试验。

38 名干性 AMD 受试者都接受了植入手术，一年后，80% 的患者视力显著改善（≥0.2 logMAR），多数人重新能够阅读字母、数字和单词，且周边视力完全不受影响（使用近红外光，不会刺激残余感光细胞，也不会干扰自然余留视力）。

▲ 试验结果，临床上有意义改善的定义为，至少 0.2 logMAR 的改善（即最小分辨角的对数；相当于增加 ≥10 个字母）

尽管 80% 的数字看起来很美好，但是这项技术远非完美。

1. 视力「质量」不高

PRIMA 植入物目前仅有 378 个像素，其理论分辨率约为 20/417。Frank Holz 教授（论文一作）承认，这种视力是黑白的，不是彩色的，且患者的阅读并非快速、流畅的阅读，而是很慢的阅读。

▲ 患者正在使用 PRIMA 系统进行阅读

2. 缺乏安慰剂对照组

这项研究最大的科学局限性在于，它是一个「单组研究」，所有人都接受了植入。它没有设立一个接受「假手术」的安慰剂对照组。

《自然》也报道这一项突破性的研究，但在他们评论里面，还引述了一位匿名研究者的担忧，「这种视力改善可能部分归功于密集的视觉训练，以及患者获得了先进医疗设备的兴奋感（即安慰剂效应）」。

▲ 没有设置服用「糖丸」的对照组，可能会存在安慰剂效应

3. 生活质量未见改善

一个值得注意的结果是，尽管患者在视力表上的表现变好了，但在关于「日常生活质量」(QoL) 的标准化问卷调查中，并没有显示出显著的总体改善。

这可能意味着，从「能读出字母」到「真正改善日常生活便利度」，还有很长的路要走。

4. 手术风险

由于是侵入性的研究，必然会有不同程度的风险。该研究共报告了 26 起严重不良事件（如眼压高、黄斑裂孔、视网膜脱离等）。研究强调，所有这些风险都与「植入手术」本身相关，而非 PRIMA 设备本身。

虽然有一些局限，但是掩盖不了这项研究的进步性。之前也有其他研究员，进行过类似视网膜植入的工作。要么是适用的范围，疾病种类限制大，要么是只能恢复对光的感知能力。

像 PRIMA 这种能够让患者识别出字母，完全可以说，是目前针对盲人重新获得视力，这一领域数十年来最重要的进展之一。

▲ Science Corporation 是一家处于临床阶段的医疗科技公司

进行临床研究，以及这套设备的所有者、总部位于旧金山的 Science Corporation 公司，今年 6 月已经向欧洲监管机构提交了上市认证申请。

与此同时，斯坦福大学眼科学教授，论文的共同作者，Daniel Palanker 说，「这是该芯片的首个版本，分辨率相对较低。下一代芯片像素更小，分辨率更高，并能搭配更时尚的眼镜。」

AI 眼镜能帮助盲人获得视觉，也让普通人受益

讲真，每次看到那种「给视网膜植入芯片，让盲人重见光明」的新闻，我都会一边惊叹一边觉得……离我们好远啊。

但最近看到的 AI 眼镜，思路就完全不一样了，感觉更接地气，更无创，也更大众化。

▲ 热门视频，「失去」双眼，我用自制的AI眼镜体验失明的一天…，其中设计的 AI 眼镜开源设计图

它不是硬核地让眼睛「物理恢复」，是利用 AI 的能力，实现一个 24 小时在线的「随身翻译」——把眼睛看到的东西，实时转成语音告诉你。

虽然这比不上脑机接口，直接让画面重新显现那么炸裂，但这个思路，真的让我共鸣了：我们所有的产品，都应该把无障碍模式，当成默认模式来开发。

其实，生活中那些最好用的设计，一开始其实都是给「少数人」准备的。

• 比如路边的那个小斜坡，本来是给轮椅设计的；结果，现在成了我们这些拖行李箱的、推婴儿车的、送外卖的「懒人福音」。
• 还有视频字幕，最初是给听障朋友准备的；现在，已经是我们在地铁、办公室、深夜宿舍里追剧摸鱼的「续命神器」，谁还开声音啊。

这些设计的初衷可能很简单，但最后却悄悄方便了所有人。

▲ 网易为视障玩家打造的《AI Eyes: Enhancing Visual Accessibility Using AI 》曾获得 2024 iF 设计大奖

所以 AI 能不能做到让盲人看见，也是一个道理。

哪天那些厂商们不再把它当个极客玩具，而是真能做到像视频里那样，帮视障朋友解决出门的各种麻烦——能看红绿灯、会躲人绕狗、还能告诉你前面奶茶店在搞什么活动——那这款眼镜，一定是市面上最牛的眼镜，不接受反驳。

道理很简单：一个能让视障用户都觉得好用的产品，它的交互逻辑已经足够清晰、自然、符合人类的本能。

AI 时代，我们需要更多这样「特立独行」的好东西。它们不追风口，不卷参数，只是从人最真实的需求和脆弱出发。

参考文献：

[1] Holz, F.G., et al. (2025). Subretinal Photovoltaic Implant to Restore Vision in Geographic Atrophy Due to AMD. N Engl J Med. DOI: 10.1056/NEJMoa2501396

[2] Nature. (2025). People with blindness can read again after retinal implant. Nature News.

核心技术突破：PRIMA光伏视网膜植入系统——让500万AMD盲人重获“视觉感知”
针对**老年性黄斑病变（AMD）**这一导致全球约500万盲人的主要病因（1 ），2025年临床研究取得突破性进展：PRIMA（Photovoltaic Retina Implant Microarray，光伏视网膜植入微阵列）系统通过“植入式芯片+AI眼镜”组合，实现了感光细胞替代，让患者重新获得“视觉感知”。

1. 工作原理：用“电子感光器”替代死亡的视网膜细胞
AMD患者的核心问题是黄斑区感光细胞（锥体细胞）死亡，但视网膜神经网络仍完整（159）。PRIMA系统通过以下步骤重建视觉通路：

植入芯片：外科医生将2毫米见方的微型芯片（378个像素）植入视网膜中央下方（59）；
AI眼镜捕捉与处理：患者佩戴的AI眼镜内置摄像头，将视觉场景转换为红外光束投射到芯片上；
信号转换与传输：芯片将红外光转换为电信号，通过视网膜神经网络传递至大脑；
大脑解读：大脑将电信号解读为“黑白图像”，让患者感知物体边界、文字等（15）。
2. 临床结果：80%患者视力显著改善，但仍有局限
2025年欧洲17家医院的临床试验显示（19）：

有效性：38名干性AMD患者植入后1年，80%（26人）视力获得临床意义改善（≥0.2logMAR，相当于多辨认10个以上字母）；
功能恢复：多数患者能阅读字母、数字，甚至识别简单物体（19）；
局限性：
视力质量低：仅378个像素（理论分辨率20/417），只能看到黑白、模糊的图像，阅读速度慢（19）；
缺乏安慰剂对照：单组研究可能存在“安慰剂效应”（如视觉训练或心理兴奋）（19）；
生活质量未显著提升：虽视力改善，但日常生活便利度（如做饭、出行）未明显提高（19）；
手术风险：26起严重不良事件（如眼压高、视网膜脱离），均与手术相关（19）。
二、辅助型AI眼镜：让盲人“听见”世界，提升生活独立性
除了植入式技术，外部辅助型AI眼镜通过“视觉分析+语音反馈”，帮助盲人应对日常生活场景，代表产品包括：

1. Meta RayBan AI眼镜：全球4500万盲人的“第二双眼睛”（2025年）
Meta升级的AI眼镜通过AI视觉分析+自然语言处理，为盲人提供以下功能（2 ）：

环境描述：实时描述场景细节（如“前方3米有一张桌子”）；
物品识别：回答物品位置（“你的钥匙在沙发左侧”）、保质期等；
志愿者协助：若AI无法解决，可一键呼叫全球800万视力健全志愿者实时帮忙；
无唤醒设计：无需重复唤醒，持续提供反馈。
局限：文本识别距离有限（约1米内）、复杂环境（如人群密集处）易混乱、续航仅半小时（2 ）。
2. 其他辅助型技术
浙大视氪眼镜（2017年）：搭载3个摄像头（彩色+深度），通过三维立体语音编码传递障碍物类型、方位（如“左侧1.5米有一棵树”），帮助盲人导航（12 ）；
谷歌智能眼镜（2020年）：通过语音反馈阅读文字、识别 faces、描述环境，但价格高（1.5万人民币）、续航差（3 ）；
Rokid“AI+AR”眼镜（2025年）：为视障人士提供“声音字幕”（如将对话转换为文字显示），帮助听障者交流（13 ）。
三、未来方向：脑机接口与更高清的植入式技术
Neuralink Blindsight脑机芯片（2025年）：目标2030年推出，通过脑机接口直接向大脑传递视觉信号，实现“超人类视力”（如识别人脸、导航），目前已在猴子身上测试（4 ）；
PRIMA系统升级：研究团队计划提高芯片像素（目标1000+）、增加彩色视觉，同时优化AI算法提升图像处理速度（19）；
Meta等巨头布局：OpenAI、微软等公司正将GPT-4V（视觉）、HoloLens AR技术嵌入智能眼镜，未来可能实现更精准的环境识别（17 ）。
总结：AI眼镜让“重见光明”从“梦想”走向“现实”
当前AI眼镜帮助盲人的方式主要分为两类：

植入式+AI眼镜（如PRIMA）：针对AMD等感光细胞死亡的患者，通过芯片替代感光细胞，实现“视觉感知”，是真正意义上的“重见光明”，但仍需解决分辨率、手术风险等问题；
外部辅助型AI眼镜（如Meta）：通过AI分析环境，用语音或文字辅助盲人生活，提升独立性，但无法恢复“真正的视觉”。
对于500万AMD盲人而言，PRIMA系统是目前最接近“重见光明”的技术，但要实现“清晰、彩色的视觉”，仍需5-10年的技术迭代。而Meta等公司的辅助型AI眼镜，已成为盲人日常生活的“刚需”，帮助他们更独立地融入社会。

正如研究人员所说：“科技不是‘治愈’，而是‘赋能’——让盲人拥有选择的权利，像普通人一样生活。”（12 ）未来，随着AI、脑机接口等技术的进一步融合，盲人“重见光明”的梦想将更接近现实。

斯坦福大学近年来在神经科学、生物工程与人工智能交叉领域的突破性研究，为失明多年的人重获“视觉”带来了前所未有的希望。这些研究并非传统意义上的“恢复视力”，而是通过绕过受损的眼睛或视神经，直接向大脑传递视觉信息，从而重建某种形式的视觉感知。以下是斯坦福相关研究的核心进展及其如何帮助长期失明者重新获得光明的深度解析：

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一、基于脑机接口（BCI）的视觉假体系统：直接刺激视觉皮层

斯坦福大学神经科学家Krishna Shenoy团队与眼科专家Daniel Palanker合作，开发了一种名为“Orion”的视觉假体系统，其核心原理是绕过眼睛和视神经，直接向大脑的视觉皮层发送电信号。

- 技术路径：该系统包括一个植入大脑视觉皮层表面的微电极阵列，配合外部摄像头（如眼镜上的微型相机）。摄像头捕捉外界图像后，经过算法处理转化为电脉冲模式，再通过无线方式传输给植入电极，刺激特定区域的神经元。
- 临床成果：在早期临床试验中，数名因青光眼、视网膜退化等疾病失明多年的患者成功“看到”了光点、边缘和简单形状。例如，有受试者能辨识字母轮廓、识别门框位置，甚至在房间中自主行走。
- 关键突破：斯坦福团队优化了电极的空间分辨率和刺激编码策略，使患者感知到的图像更清晰、更稳定。他们还引入机器学习模型来预测最佳刺激参数，提升个体适应性。

> 🌟 意义：这标志着人类首次实现通过皮层内刺激重建功能性视觉，尤其对视神经或视网膜完全损坏者具有革命性意义。

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二、光遗传学+AI融合：让“死寂”的视网膜重新工作

另一条路径由斯坦福医学院主导，结合光遗传学（Optogenetics）与人工智能图像增强技术，尝试唤醒长期瘫痪的视觉通路。

- 机制解释：研究人员将一种病毒载体注入患者眼球，使其视网膜中的剩余细胞（如双极细胞或神经节细胞）表达光敏蛋白。这些细胞原本不响应光，但在基因改造后可被特定波长的光激活。
- AI辅助视觉转化：由于自然光不足以有效激发这些细胞，团队设计了一套智能眼镜系统，能实时捕获环境图像，将其转换为高强度、特定频率的光脉冲投射到视网膜上。
- 真实案例：2021年，《自然·医学》发表的一项国际合作研究（含斯坦福参与）显示，一名失明13年的患者在接受治疗后，能够在桌面上定位笔记本电脑，并用手触摸准确命中目标。

> 🔬 深层价值：这种方法保留了人体原有的视觉信号传导路径，避免直接侵入大脑，安全性更高，适合早期至中期视网膜病变患者。

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三、高密度神经解码与语义映射：从“看见光斑”到“理解场景”

单纯的光感恢复远远不够。斯坦福团队更进一步，致力于让大脑不仅能接收信号，还能理解其所代表的意义。

- 神经解码模型：利用fMRI和ECoG数据训练深度神经网络，建立外部图像与大脑活动模式之间的映射关系。当电极刺激产生特定神经响应时，系统可预测其对应的视觉内容。
- 语义层级重建：实验中，研究人员发现可以通过调控刺激模式，使受试者区分“人脸”、“房屋”、“运动物体”等高级类别。未来目标是实现动态场景的理解，例如识别交通信号灯变化。
- 个性化适配算法：每个人的视觉皮层结构不同，斯坦福开发了自适应学习框架，可根据个体反馈不断优化刺激方案，提升感知效率。

> 💡 思想延伸：这项研究不仅关乎医疗康复，更触及“意识”与“知觉”的哲学边界——我们能否用人工方式构建主观体验？

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四、多模态协同感知系统：超越传统视觉的“增强现实”式替代

考虑到完全恢复自然视觉仍面临巨大挑战，斯坦福提出了一种更具前瞻性的思路：不追求复制人眼功能，而是构建一种新型感知系统。

- 跨感官替代（Sensory Substitution）：将视觉信息转化为声音或触觉信号。例如，摄像头捕捉图像后，通过耳机播放空间化音频，告诉用户“前方两米有障碍物”。
- BCI+AR融合设备：正在研发的下一代系统整合脑机接口与增强现实（AR）眼镜，既能提供外部提示，又能读取用户注意力状态，实现双向交互。
- 认知负荷优化：斯坦福心理学与工程学团队联合研究如何最小化大脑处理新感知模式的学习成本，提升用户体验。

> 🧠 创新视角：这不是“恢复旧世界”，而是帮助盲人进入一个全新的感知维度——或许未来的“视觉”不再是眼睛的专利。

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五、伦理、社会与未来展望

尽管技术令人振奋，斯坦福也高度重视其背后的伦理挑战：

- 身份认同问题：当一个人通过电极“看”世界时，他的主观体验是否还是“视觉”？这涉及哲学中的“感质”（Qualia）讨论。
- 可及性与公平性：目前系统成本高昂（数十万美元），如何确保弱势群体也能受益？
- 长期安全性：植入物可能引发炎症、组织损伤，需持续监测十年以上数据。
  
斯坦福已设立跨学科伦理委员会，推动政策制定与公众对话，确保科技进步服务于全人类福祉。

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结语：通往光明的新范式

斯坦福的研究不仅仅是医学奇迹，更是人类对感知本质的一次深刻探索。它告诉我们：光明不一定来自眼睛，也可以源于大脑的重新编程；视觉不仅是光学现象，更是神经编码的艺术。对于失明多年的人来说，这不仅是“重见光明”的可能，更是重新定义“看见”的起点。

随着神经工程、AI与材料科学的持续融合，我们正迈向一个新时代——在那里，残疾不再意味着能力的终结，而是一个等待被重构的认知入口。斯坦福，正是这一变革的核心引擎之一。