中年|高文院士：城市大脑的「痛点」与「突破」丨CCF-GAIR 2020( 三 )
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视觉系统最前端是视网膜 ， 它的结构是由感光细胞、双极细胞和神经节细胞三类细胞组成的 。
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数字视网膜里面 ， 大概有1.2亿到1.26亿个感光细胞 ， 其中有锥状细胞核杆状细胞 ， 锥状细胞有600多万个 ， 杆状细胞有1.2亿个 ， 它们可以感知光线的强弱等等 。
这些感光细胞通过双极细胞 ， 最后汇聚到神经节细胞 ， 进到神经纤维、视觉通道 ， 通过大脑进行传输 。
神经节细胞的数量只有差不多100万个 ， 换句话说从视网膜到视神经 ， 它已经有一个差不多125：1的减缩 ， 这个减缩我们可以把它理解成视觉信号的压缩 ， 或者特征压缩 。
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所以我们在视网膜和大脑之间已经有一个压缩 ， 这个压缩应该说对整个大脑有效的工作其实是起到非常关键作用的 。
当然它不仅仅是一个压缩 ， 它和后面的感知是紧密相关的 ， 比如根据你任务的简单和复杂程度 ， 它们提取的视觉特征也不一样 ， 简单的任务就会优先采取相关的策略 ， 复杂的任务 ， 它就把相关的信息往后传 。
一个生物识别系统的简化模型 ， 从视网膜到大脑 ， 信息进来以后经过一个特征的编码压缩 ， 特征提取出来以后向后传输 ， 传到智能主体（脑） ， 所以在视网膜这一端是一个定制的轻量级的计算 ， 通过视神经这样一个有限带宽的通信送到智能体 。
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这样一个简化模型 ， 对视觉通道是有很大作用的 ， 所以大脑上有一个通用计算 ， 这里我们可以把它整个特征的类别分为结构特征和行为特征 ， 这个模型是经过自然进化 ， 最后产生出这样一个优胜劣汰找到的答案 。
这个答案告诉我们仿生视网膜的架构 ， 它有非常好的能量优化的特点 ， 这个特点可以给我们提供一个很好的借鉴 ， 如果我们想把整个城市大脑也做得能量优化或者能量高效化 ， 就可以按照这样的构造来进行结构 。
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所以从视网膜传到大脑之间 ， 它是一个特征压缩 ， 我们叫做特征编码 ， 当然这个编码和现在传统的图像编码并不一样 ， 它是一个特征压缩编码的东西送到大脑中去 。
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另外 ， 现在我们城市大脑里面不能仅传特征 ， 也要传压缩图像 ， 因为有的时候我们还需要用人眼去确认一些东西 ， 所以压缩图像也还是要传的 ， 这就使得我们现在城市大脑里的架构和真人的视觉系统并不完全一样 ， 我们是两个综合或者绑定的系统 。
有了这样一个借鉴 ， 下面我们就看城市大脑2.0到底应该怎么样来设计 。
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很显然它必须是一个边、端、云合理分工的系统 ， 这个系统我们经过了一段时间思索以后 ， 2018年我们就投出一篇论文 ， 这篇论文最后是在2018年5月份网络出版 ， 最后正式是在2018年8月份在《中国科学》上发表 ， 我们把边、端、云结合的最核心的技术叫做数字视网膜 ， 它是整个城市大脑2.0里面一个基本架构 ， 我们把它叫做仿生视网膜的计算架构 。
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