1917 年，第一次世界大战打得正激烈，英国海军面临着一个致命的尴尬：德国潜艇在大西洋四处游弋，协约国的货轮和运兵船却很难把自己藏起来。

英国画家诺曼 · 威尔金森提出了一个方案：既然大铁船冒着滚滚黑烟，根本瞒不过远处的观察员，干脆在船体上刷满高反差的大斜纹和几何块。

采用炫目迷彩的奥林匹克号丨 Wikimedia Commons

这套涂装被称为炫目迷彩。它的主要目的，是干扰潜艇观察员对船只航向等信息的判断。

一百多年后，研究者发现，蝴蝶翅纹在飞行中也可能产生类似的 " 炫目 " 效果，让追捕者看得见，却瞄不准。

这一有趣的结果，发表在 2026 年 9 月的《自然》杂志。

" 看见 " 不等于 " 看准 "

蝴蝶会靠外表保护自己，大家并不陌生。有些蝴蝶合拢双翅，像一片枯叶，叫做 " 拟态 "；有些则用醒目的颜色警告天敌，自己不好吃。可还有一种作用，要等它飞起来才看得出来。

来自英国埃克塞特大学的科研团队发现：蝴蝶扇动翅膀时，上面的花纹可能让观察者看错它的速度和方向。

动图 1：赤蛱蝶（Vanessa atalanta）真实起飞的慢镜头。丨来自论文，Supplementary Video 1

这事可以从理发店门口的三色柱说起。圆柱明明只是在原地旋转，你却觉得上面的斜条纹一直在往上升，或者往下降。你看见的条纹怎么动，和物体实际怎么动，有时是两回事。

为什么会这样？想象你隔着一个小孔看一条斜线，只能看见中间的一小截。如果这条线只是沿着它自身方向滑动，孔里的画面几乎不会变；能被看出来的，是垂直于线条方向的那部分移动。

视觉系统判断运动时，也要先收集许多这样的小块线索，再把它们拼在一起。这就是所谓的 " 孔径问题 "：只看局部，有时会猜错整体。

理发柱错觉示意：透过狭长窗口观看斜条纹时，感知到的运动有时并非实际。丨 Wikimedia Commons

蝴蝶的翅膀还在不停地合拢、展开、弯曲和扭转，上面的条纹也跟着来回翻动。身体明明向前飞，在局部画面里，有些条纹却可能看起来往侧面扫，甚至往后退。这些互相打架的线索凑在一起，就可能让观察者觉得它飞得没那么快，或者认错方向。

擦掉花纹之后

为了看看花纹到底添了多少乱，研究者拍下蝴蝶起飞的慢镜头，再用电脑把翅膀上的花纹 " 擦掉 "，与原片作比较。飞行动作完全一样，只是翅膀换成了纯色。

结果，模拟视觉运动感知的模型确实被花纹干扰了：保留天然翅纹时，向后和向侧面移动的线索，在模型读到的运动线索中占了更大的比重。这些线索可能把速度和方向判断带偏。

动图 2：左侧是真实起飞（1），中间是图像处理（2 保留花纹，3 擦掉花纹），右侧是运动模型的输出（4- 绿色和红色分别表示向前和向后的运动能量，5- 黄色和蓝色分别表示向前和向侧的运动能量）。丨来自论文， Supplementary Video 1

而且，这并非少数蝴蝶的特例。研究者把近 400 种欧洲蝴蝶放进电脑里模拟飞行，发现这种效果相当普遍。

397 个欧洲物种、757 种形态类型的模型分析。a、b 展示运动混淆及其跨物种分布。丨来自论文

比如，参加分析的凤蝶，翅膀上都有反差鲜明的条纹，制造混淆的能力普遍很强。有些蛱蝶翅膀上横贯着一道醒目的色带，在模拟中同样表现突出。

有意思的是，翅膀一旦停下扑动，展平滑翔，效果就变了。在模拟中，那种可能让观察者低估速度的干扰消失了，往侧面误导的效果却还在。也就是说，花纹怎么长固然重要，翅膀怎么动也很关键。

数字蝴蝶的 " 演化 "

那么，蝴蝶身上的条纹，会不会有一部分就是这样演化出来的？研究者让电脑试着 " 养 " 了一批数字蝴蝶。在设定好的翅形和扑翼方式下，先给它们随机配上花纹，再一代代筛选：哪种花纹更能干扰运动判断，就让它留下 " 后代 "。

动图 3：科学家演示数字翅纹经过多代筛选时的变化。每次模拟中，仅让干扰前后运动判断排名前三分之一的蝴蝶随机配对，如此繁衍 20 代之后，性状出现了惊人的相似（图中从上到下，花纹的干扰性由强到弱排列）。丨来自论文，Supplementary Video 3

筛选下来，一些数字翅膀长出了鲜明的条纹和边缘斑块。其中，按干扰前进速度判断来筛选的花纹，在研究者比较的特征上，比随机留下的花纹更接近真实蝴蝶。看来，让追捕者看走眼，可能确实推动过一些翅纹的演化。

电脑还给出了一个有趣的结果：如果改成让向前移动的线索尽可能强，最后留下的竟然是纯白翅膀。研究者猜测，像粉蝶那样的白翅膀，或许会让捕食者觉得它飞得更快，提前扑到它前面去。当然，这个猜想还需要检验。

不过，电脑里的判断受了干扰，真正伸手去抓的时候，也会抓偏吗？

机器视觉新启示

研究者请 100 名志愿者玩了一场屏幕上的 " 抓蝴蝶 " 游戏：看见蝴蝶飞过，就赶紧伸手点中它。屏幕上飞过几种花纹不同的蝴蝶，研究者则记录手指落在了哪里。

志愿者用手指拦截屏幕中的数字蝴蝶。着色部分表示志愿者的攻击位置，颜色越红代表此处攻击越密集。攻击中心明显偏离蝴蝶位置。丨来自论文

果然，模型预测越容易让人低估速度的蝴蝶，人们的落指位置就越往它的后方偏。效果最强和最弱的两类蝴蝶，手指落点最密集区域的中心，沿飞行方向的差距，约为蝴蝶平均体长的 38%。

这也很好理解：要抓住正在飞的蝴蝶，得判断手指碰到它时，它会飞到哪里。如果低估了它的速度，手指就会落在它身后。翅纹造成的运动错觉，可能正是这样让人抓偏的。

这也提示我们，利用高对比度图案在运动中制造错觉，让捕食者感知到的运动能量被扭曲，进而误导攻击方向，是确实可行的。而这一策略在演化中广泛存在。比如蛇和斑马身上的条纹，之前就被认为能干扰捕食者的运动感知，但长期缺乏有力实证。这个屏幕捕猎和前面的数字演化实验，就是很好的佐证。

这种思路也可以给机器视觉出一道题。让机器认出画面里有只蝴蝶，和让它判断下一刻它会飞到哪里，是两件不同的事。

研究者提出，运动错觉的研究可以为机器人运动检测提供启发。一个值得尝试的方向，就是拿这些扑动、翻转的花纹去测试追踪系统：它跟上的是身体真正的移动，还是被表面的花纹带着走了？

参考文献

[ 1 ] .HANCOCK G R A, BRIOLAT E S, HUGHES A E, et al. Butterfly wing patterns in flight create powerful illusory motion cuesJ. Nature, 2026, 658 ( 8137 ) : 958-962.

[ 2 ] .WILKINSON N. Lieutenant Norman Wilkinson, to Rear Admiral Clement Greatorex, Director of Naval Equipment, 7/16/1917EB/OL. ( 1917-07-16 ) 2026-10-26.

策划制作

作者丨苏澄宇 科普创作者

审核丨赵序茅 兰州大学生态学院教授

策划丨高佩雯 江帆

责编丨刘晓璐

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