在科技飞速迭代的当下，AI 强势闯入「光学」领域，如同一颗投入湖面的巨石，激起层层创新涟漪，为光学技术带来前所未有的突破，催生出多元且惊艳的应用场景。
AI 与光学的结合，在科研层面率先取得里程碑式进展。上海理工大学顾敏院士、方心远研究员团队联合国际顶尖实验室，开创性地将人工智能技术融入超表面全息术。传统全息图设计受限于低效率的迭代优化算法，而团队借助 Transformer 神经网络，对单张纯相位全息图展开全局优化设计。这就好比为光波精心打造了一张 “智能筛网”，使得纳米超表面全息图能够敏锐感知入射光波长与轨道角动量的双重变化，在可见光范围内实现了 2 纳米超窄线宽的超高精度筛选。实验数据令人惊叹，该技术不仅成功实现单张全息图重建 118 幅独立图像，更是将光学加密安全性较传统方法提升超过 2500 倍。这一成果宛如一把精密钥匙，开启了高安全级数据存储、防伪标识等领域的新大门，在国防安全与金融防伪等关键场景中展现出巨大应用潜力。
与此同时，AI 在光学成像领域也掀起了革新风暴。过往，传统光学成像系统受硬件能力与物理法则的双重束缚，在高分辨率与高速成像间艰难权衡，难以兼顾。深度学习技术的强势介入，一举打破这一僵局。基于深度学习的计算光学成像，凭借神经网络强大的数据处理与模式识别能力，对复杂数据进行精准建模与深度分析，成功实现超分辨率成像、快速成像和高精度成像等高难度任务。在医学影像领域，这一技术助力医生更清晰地捕捉病变细节，为疾病诊断提供有力支撑；在材料科学研究中，能够帮助科研人员洞察材料微观结构，加速新材料研发进程；工业检测场景下，可精准识别产品瑕疵，保障产品质量。AI 赋能的计算光学成像，大幅提升成像质量，显著压缩数据处理时间，将光学成像的应用边界拓展至更广阔的天地。
在光学生成式模型方面，加州大学洛杉矶分校的研究团队取得了开创性成果。他们成功构建出受扩散模型启发的光学生成式模型，其编码器采用传统数字实现，而解码器则由光学元件构成。在这一创新架构下，浅层、快速的数字编码器率先将随机噪声巧妙映射为相位图案，作为光学生成种子。该模型在图像生成过程中，除浅层编码器阶段外，几乎不消耗额外计算资源。研究团队借此实现了手写数字、时尚产品、蝴蝶、人脸及梵高风格艺术品等单色与多色图像的光学生成，性能与基于数字神经网络的生成式模型不相上下。这一成果为节能且可扩展的推理任务开辟了崭新路径，在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域展现出广阔应用前景。
AI 进入「光学」时代，正以前所未有的速度重塑光学技术版图，从科研突破到实际应用，从成像技术革新到光学生成式模型创新，为诸多行业带来了全新机遇与无限可能，推动人类科技探索迈向新的高度。
