在建立理论模型的过程中，团队遇到了第一个难题——如何准确地将视觉信息拆解为基本原语。经过无数次的实验和分析，他们发现不同的视觉场景和任务对原语的要求各不相同。为了解决这个问题，团队提出了一种自适应原语提取算法，能够根据具体的视觉任务和场景特点，动态地调整原语的提取方式和特征。
“这个算法的设计真的太巧妙了！它让我们的原语提取更加灵活和准确，为后续的通路处理提供了坚实的基础。”年轻的研究员小王兴奋地说道。
“是啊，但这只是第一步，我们还有很长的路要走。”赵飞扬微笑着鼓励大家，“接下来，我们要研究如何优化‘认知’和‘运动’通路的信息处理流程，提高它们的协同工作能力。”
随着研究的深入，团队在通路构建方面也取得了重要进展。他们通过模拟人类视觉皮层的神经元连接方式，设计了一种独特的神经网络结构，使得“认知”和“运动”通路能够相互协作，实现对视觉信息的全面感知和理解。在这个过程中，团队不断优化神经网络的参数和结构，提高其性能和效率。
将理论模型转化为实际芯片的过程中，团队遇到了更大的挑战。芯片设计需要考虑到硬件的实现难度、功耗、成本等多个因素，而现有的技术和工艺难以满足他们的设计要求。为了解决这些问题，团队与国内顶尖的芯片制造企业合作，共同研发新的制造工艺和技术。
“我们需要一种更先进的制程工艺，来实现芯片的高集成度和低功耗。同时，还要优化芯片的架构设计，提高其计算效率和数据处理能力。”芯片设计专家张博士说道。
“没错，我们可以借鉴一些先进的芯片设计理念，结合我们的研究成果，打造出一款具有创新性的类脑视觉芯片。”赵飞扬说道。
在合作过程中，团队面临着诸多技术难题。例如，如何在有限的芯片面积上集成更多的神经元和突触，如何提高芯片的散热性能，以及如何保证芯片的稳定性和可靠性等。面对这些挑战，团队成员们没有退缩，他们日夜奋战，不断尝试新的方法和技术，逐步攻克了一个又一个难关。
团队终于成功研制出了类脑互补视觉芯片的原型—