2025 年，計算光學(xué)成像持續(xù)突破，深度融合深度學(xué)習(xí)，推動成像技術(shù)從 “硬件主導(dǎo)” 到 “信息驅(qū)動” 的跨越，從 “記錄現(xiàn)實” 升級為 “重構(gòu)需求”。這一變革正賦能航天安防、生物醫(yī)學(xué)等前沿領(lǐng)域，其釋放出的潛力將超乎想象。隨著人們對未知探索的深入，對高質(zhì)量生活的追求，以及對準(zhǔn)確信息的需要。計算成像技術(shù)將不斷突破邊界，在更廣闊的科技前沿綻放光彩。

9月10-12日，第26屆中國國際光電博覽會在深圳舉行，同期舉辦的“計算光學(xué)成像技術(shù)創(chuàng)新論壇”中的圓桌論壇環(huán)節(jié)，北京理工大學(xué) 張楠教授、南京微納科技研究院 汪遠(yuǎn)院長、浙江舜為科技有限公司光學(xué)總監(jiān) 陳杭先生、滁州光芯智譜科技有限公司總經(jīng)理 肖樹林先生，圍繞計算成像領(lǐng)域前沿展開探討。這不僅是思想的碰撞，更是一場學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的深度對話，旨在將觀眾的真實訴求和疑問，直接傳遞給行業(yè)專家。

核心議題一：AI與光學(xué)的結(jié)合點與未來方向

作為本次論壇的主持人，北京理工大學(xué) 張楠教授率先拋出核心議題：“AI 與光學(xué)的結(jié)合點在哪里？計算光學(xué)成像的下一站又在何方？”

舜為科技 陳杭總監(jiān)表示：傳統(tǒng)光學(xué)已近瓶頸，須通過微納光學(xué)與光算結(jié)合來突破。例如在可穿戴設(shè)備中，AI 與微納光學(xué)進行融合，能有效解決 “又小又輕” 與 “高性能” 之間的固有矛盾，可極大推動產(chǎn)品迭代。

南京微納科技研究院 汪院院長表示：當(dāng)前物理光學(xué)中，有大量信息（如偏振、光譜、量子態(tài)）尚未被充分利用。計算光學(xué)的使命，不僅是提升成像質(zhì)量，更是要拓寬 “看” 的維度，將成像拓展至傳感、感知和光信息處理，快速找到并解決產(chǎn)業(yè)痛點。

光芯智譜肖樹林總經(jīng)理指出：當(dāng)前最大的問題是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。傳統(tǒng)計算光學(xué)的 “先重構(gòu)圖像，再分析” 模式對 AI 并不友好。他表示未來可以針對具體 AI 任務(wù)（如目標(biāo)檢測），直接設(shè)計端到端的光譜成像算法，效率更高。

主持人北京理工大學(xué)張楠教授表示：面對全球?qū)υO(shè)備智能化、微型化、集成化、多功能化的需求，企業(yè)正在積極探索 AI 帶來的變革，尤其在光學(xué)領(lǐng)域，思考如何充分利用 AI 算法與端到端設(shè)計新方法，可能將成為應(yīng)對未來機遇與挑戰(zhàn)的重要方式。

核心議題二：硬件與算法的權(quán)衡智慧

在探討完 AI 與光學(xué)的結(jié)合點與未來方向后，主持人張楠教授提出議題二：“在極簡光學(xué)設(shè)計與強大 AI 算法之間，產(chǎn)業(yè)該如何選擇？是做復(fù)雜的硬件，還是簡單的硬件配合復(fù)雜的算法？”

陳杭總監(jiān)坦言，從可穿戴產(chǎn)品角度看，他更傾向簡化硬件，強化算法。讓光學(xué)硬件滿足基本信息輸入即可，將復(fù)雜的處理任務(wù)交給分布在設(shè)備端、芯片端和云端的算力，能最大化簡化產(chǎn)品，提升綜合性價比。

汪遠(yuǎn)院長表示贊同陳總觀點，但也有補充。他表示：一方面，算力可以彌補硬件不足，例如利用微電子和軟件發(fā)展，通過單鏡頭+算法實現(xiàn)低成本高性能成像，是計算成像的重要趨勢。另一方面，從物理光學(xué)角度上看，在一些應(yīng)用場景中，部分計算可在光學(xué)層面完成，利用光子并行處理優(yōu)勢，實現(xiàn)更高速度和更低能耗。

肖樹林總經(jīng)理認(rèn)同兩位老師的看法，補充提出可以由場景決定方案。在手機等低功耗場景，可在硬件上多做工作；在算力要求不高的場景，則簡化物理光學(xué)，提升對應(yīng)算法。未來的終極目標(biāo)是希望發(fā)展出能適應(yīng)多種場景的通用方案。

主持人張楠教授提到目前 CIOE 中國光博會許多企業(yè)正在 AI 浪潮下嘗試轉(zhuǎn)型。這個問題希望引發(fā)以硬件為主的企業(yè)思考如何轉(zhuǎn)型，并進一步考慮在打造獨特產(chǎn)品時如何權(quán)衡算法與硬件。他強調(diào)，技術(shù)落地的關(guān)鍵在于抓住市場痛點，并指出成功沒有唯一的路徑，必須根據(jù)具體產(chǎn)品和應(yīng)用需求，在算力、時間、成本、信息等維度進行系統(tǒng)權(quán)衡，尋找最佳的軟硬件優(yōu)化組合方案。

核心議題三：光計算的新浪潮與產(chǎn)業(yè)機遇

探討完硬件與算法的權(quán)衡智慧后，張楠教授拋出議題三：“如何看待 “AI + 光學(xué)” 與 “光學(xué) + AI” 的雙向奔赴？尤其是光計算最近在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的重大突破?！?/p>

肖樹林總經(jīng)理認(rèn)為光計算在能耗上優(yōu)勢巨大，但目前仍以學(xué)術(shù)研究為主?？梢栽O(shè)想把計算光學(xué)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到計算光譜上，以大幅提升性能。

汪遠(yuǎn)院長以兩個應(yīng)用案例進行回答：一個是偏振方面，可以利用偏振信息，輕松識別水面、玻璃等，極大降低機器人的計算負(fù)擔(dān)。另一個是紅外光譜用于城市熱檢測，挖掘紅外圖像中的 “彩色” 信息，可以實現(xiàn)溫度、濕度的精細(xì)化監(jiān)測，助力智慧城市。汪院長認(rèn)為，對于微納結(jié)構(gòu)制造來說，光計算在這塊領(lǐng)域的應(yīng)用前景非常廣闊。

陳杭總監(jiān)在此問題上對未來發(fā)出暢想，希望能以現(xiàn)有的制造能力，在光學(xué)顯示器件上集成計算功能，讓它既是顯示器件又可以承擔(dān)計算能力。

汪遠(yuǎn)院長補充道，他非常認(rèn)同具身智能的想法，并強調(diào)在光學(xué)傳感和識別中，獲取信息和設(shè)計系統(tǒng)都離不開計算。以超表面為例，其作為光芯片，設(shè)計本身就需要海量計算。過去依賴?yán)碚撏茖?dǎo)，現(xiàn)在則更多采用 “痛點驅(qū)動” 的方式，直接用 GPU 求解，效率更高。因此，計算貫穿始終：既用于系統(tǒng)設(shè)計前的優(yōu)化，也用于獲取信息后的處理。

主持人張楠教授最后結(jié)合自身研究，總結(jié)強調(diào)超表面研發(fā)需打通 “需求 - 設(shè)計 - 加工” 全鏈條，其中設(shè)計與加工的誤差匹配是關(guān)鍵，否則將造成巨大成本浪費。同時，他指出國家在光計算領(lǐng)域投入巨大，光波導(dǎo)作為核心部件，其設(shè)計雖復(fù)雜但至關(guān)重要。作為學(xué)界代表，他呼吁加強產(chǎn)學(xué)協(xié)同，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)界的成熟工藝和工程方法能有效解決學(xué)術(shù)研究中的實際難題，共同推動技術(shù)進步。

核心議題四：技術(shù)背后的倫理與隱私

隨后主持人張楠教授提問：“計算成像如此強大，是否會引發(fā)公共安全和隱私問題？如何負(fù)責(zé)任地創(chuàng)新？”

陳杭總監(jiān)表示，當(dāng)前設(shè)計的可穿戴設(shè)備（如智能眼鏡）的攝像頭常開，容易引發(fā)隱私擔(dān)憂的現(xiàn)實問題，期待未來行業(yè)共同制定標(biāo)準(zhǔn)，明確信息的采集、使用和歸屬權(quán)。

汪遠(yuǎn)院長建議可以雙管齊下，從法規(guī)以及技術(shù)兩個層面做推進。在法規(guī)層面，可以建立跨區(qū)域、可執(zhí)行的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。從技術(shù)層面上看，可以將加密融入光計算，甚至在光學(xué)器件層面設(shè)計 “光學(xué)密鑰”，從源頭保障數(shù)據(jù)安全。

肖樹林總經(jīng)理十分認(rèn)同汪院長的看法，他表示計算光譜的隨機編碼過程本身就帶有保密特性。將加密算法融入光學(xué)編碼架構(gòu)，是一個非常可行的方向。

主持人張楠教授總結(jié)表示，光學(xué)潛力巨大，其多維度特性拓展了信息的承載能力。光計算的核心仍是計算，須向計算機科學(xué)領(lǐng)域借鑒其成熟的理論與基礎(chǔ)。因此，“光學(xué) + X” 模式更具生命力與發(fā)展前景。

總結(jié)

最后，三位嘉賓對未來光學(xué)行業(yè)發(fā)展做了總結(jié)與暢想：

• 陳杭：希望 “光 + 計算” 的技術(shù)，能盡快走進大眾消費市場，讓每個人都能 “用起來、用好”。
• 汪遠(yuǎn)：呼吁將聲學(xué)也納入視野，發(fā)展光聲成像等交叉學(xué)科，尤其在醫(yī)療領(lǐng)域潛力巨大。
• 肖樹林：期望未來能將通用的光網(wǎng)絡(luò)計算器件微型化，塞進手機和各類穿戴設(shè)備，引爆應(yīng)用場景。

光學(xué)正在從 “記錄世界” 走向 “計算世界”，而 AI 則是這一變革的核心引擎。我們相信，在 “光 + 計算” 的浪潮下，一個萬物皆可被更智能感知的時代正在加速到來。