传统光谱仪与偏振计需独立部署，难以实现同片集成。南昌大学研究团队通过超表面技术，利用波长与偏振依赖的相位调制，将多维光信息编码为空间光强分布，再由深度学习同步解码。这一方案将原本分离的两套系统收敛为单……
传统光谱仪与偏振计需独立部署，难以实现同片集成。南昌大学研究团队通过超表面技术，利用波长与偏振依赖的相位调制，将多维光信息编码为空间光强分布，再由深度学习同步解码。这一方案将原本分离的两套系统收敛为单一芯片，简化了光路设计。
该芯片将超表面集成在商用CMOS像素阵列上，无移动部件。单次拍摄后，神经网络可还原光谱组成和全斯托克斯偏振参数。据公开研究进展，此类技术正在从原理原型向实时成像演进。例如，一项发表于《Nature》子刊的研究在近红外波段实现了光谱实时成像，采集、处理及推理总耗时约18毫秒。此外，武汉大学团队也展示了快照式成像系统，核心元件尺寸约为2mm见方。
尽管目前多为实验室原型，但超表面芯片在微型化方面具备优势。在AR眼镜等终端应用中，该方案有望通过单次曝光获取光源类型与表面状态等多维信息。然而，从原型到商用终端，仍面临封装、散热及量产良率等挑战。量产成本与工艺验证是该技术落地的关键制约因素。
多维光学感知正从大型设备向芯片级模块演进，但实现低成本规模化生产仍需跨越产线验证的门槛。
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