日前,，阿里達(dá)摩院發(fā)布了2023十da科技趨勢(shì),，生成式AI,、Chiplet模塊化設(shè)計(jì)封裝,、全新云計(jì)算體系架構(gòu)等技術(shù)入選。達(dá)摩院認(rèn)為,，全qiu科技日趨顯現(xiàn)出交叉融合發(fā)展的新態(tài)勢(shì),，尤其在信息與通信技術(shù)（ICT）領(lǐng)域醞釀的新裂變，將為科技產(chǎn)業(yè)革新注入動(dòng)力,。

其中,，計(jì)算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域。它以具體應(yīng)用任務(wù)為準(zhǔn)則,，通過多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息（如角度,、偏振、相位等）,，為傳感器設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超人眼的感知新范式,；同時(shí)，結(jié)合數(shù)學(xué)和信號(hào)處理知識(shí),，深度挖掘光場(chǎng)信息,，突破傳統(tǒng)光學(xué)成像極限。目前,，計(jì)算光學(xué)成像處于高速發(fā)展階段,，已取得許多令人振奮的研究成果，并在手機(jī)攝像,、醫(yī)療,、無人駕駛等領(lǐng)域開始規(guī)模化應(yīng)用,。未來,，計(jì)算光學(xué)成像有望進(jìn)一步dian覆傳統(tǒng)成像體系，帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應(yīng)用,，如無透鏡成像,、非視域成像等。

傳統(tǒng)光學(xué)成像建立在幾何光學(xué)基礎(chǔ)上,，借鑒人眼視覺“所見即所得”的原理,，而忽略了諸多光學(xué)高維信息。當(dāng)前傳統(tǒng)光學(xué)成像在硬件功能,、成像性能方面接近物理極限,，在眾多領(lǐng)域已無法滿足應(yīng)用需求。例如 ,，在手機(jī)攝影領(lǐng)域,，無法在保證成像效果的同時(shí)縮小器件重量和體積，出現(xiàn)令人詬病的“前劉?！焙汀昂笤“浴钡那闆r,；在顯微成像領(lǐng)域,，無法同時(shí)滿足寬視場(chǎng)和高分辨率的需求；在監(jiān)控遙感領(lǐng)域,，難以在光線較暗,、能見度較低的復(fù)雜環(huán)境中獲得清晰圖像。

隨著傳感器,、云計(jì)算,、人工智能等新一代信息技術(shù)的不斷演進(jìn)，新型解決方案逐步浮出水面——計(jì)算光學(xué)成像,。計(jì)算光學(xué)成像以具體應(yīng)用任務(wù)為準(zhǔn)則,，通過多維度獲取或編碼光場(chǎng)信息（如角度、偏振,、相位等）,，為傳感器設(shè)計(jì)遠(yuǎn)超人眼的感知新范式；同時(shí),，結(jié)合數(shù)學(xué)和信號(hào)處理知識(shí),，深度挖掘光場(chǎng)信息，突破傳統(tǒng)光學(xué)成像極限（如圖1所示）,。

圖1.傳統(tǒng)光學(xué)成像（左）和計(jì)算光學(xué)成像（右）

計(jì)算光學(xué)成像是一個(gè)新興多學(xué)科交叉領(lǐng)域,早期概念在上個(gè)世紀(jì)70年代中期才逐步形成,。隨著信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展,，計(jì)算光學(xué)成像已成為國(guó)際研究熱點(diǎn),。由于計(jì)算光學(xué)成像研究?jī)?nèi)容覆蓋范圍廣，目前還沒有一個(gè)比較明確的分類方法,。按照計(jì)算成像技術(shù)所解決的應(yīng)用問題來分類,，可以大致分為以下三類：

（1）功能提升：對(duì)傳統(tǒng)方式無法獲取的光學(xué)信息，如光場(chǎng),、偏振,、相干度等進(jìn)行成像或測(cè)量；

（2）性能提升：即提升現(xiàn)有成像技術(shù)的性能指標(biāo),，如空間分辨率,、時(shí)間分辨率、景深,、復(fù)雜環(huán)境魯棒性等,；

（3）簡(jiǎn)化與智能化：通過單像素、無透鏡等特定技術(shù)簡(jiǎn)化成像系統(tǒng),，或者以光速實(shí)現(xiàn)特定人工智能任務(wù)（如圖2所示）,。

圖2.計(jì)算光學(xué)成像技術(shù)分類

計(jì)算光學(xué)成像技術(shù)現(xiàn)處于高速發(fā)展階段，還需克服諸多挑戰(zhàn)：首先,，需以傳感器為中心重新設(shè)計(jì)光學(xué)系統(tǒng),；其次,，由于需要獲取多維度光學(xué)信息，需引入新型光學(xué)器件和光場(chǎng)調(diào)控機(jī)制,，隨之而來的是更多的硬件成本和研發(fā)/調(diào)試時(shí)間成本,；再次，為了使計(jì)算成像硬件和軟件有更好的協(xié)同,，則需重新開發(fā)算法工具,；最后，對(duì)算力要求非常高,，對(duì)應(yīng)用設(shè)備芯片及其適配性提出更高要求,。

計(jì)算光學(xué)成像雖然是一個(gè)新興技術(shù)，但已取得了很多令人振奮的研究成果（2014諾貝爾獎(jiǎng)——超分辨熒光顯微成像,、2017年諾貝爾獎(jiǎng)——冷凍電鏡）,，并在手機(jī)攝像、醫(yī)療,、監(jiān)控,、工業(yè)檢測(cè)、無人駕駛等領(lǐng)域開始規(guī)?；瘧?yīng)用,。如在手機(jī)攝像領(lǐng)域，主流手機(jī)廠商均初步融入了計(jì)算光學(xué)成像思路,，從比拼硬件光學(xué),，轉(zhuǎn)而追求硬件加算法的協(xié)同；目前手機(jī)攝像在相當(dāng)一部分場(chǎng)景的拍攝效果達(dá)到,、甚至超過一般單反相機(jī),。

未來，計(jì)算光學(xué)成像將進(jìn)一步dian覆傳統(tǒng)成像體系,，帶來更具創(chuàng)造力和想象力的應(yīng)用,。元成像芯片可實(shí)現(xiàn)大范圍無像差三維感知，有望ce底解決手機(jī)后置攝像頭突出的問題,。無透鏡成像（FlatCam）能夠簡(jiǎn)化傳統(tǒng)基于透鏡的相機(jī)成像系統(tǒng),，進(jìn)一步減小成像系統(tǒng)體積并有望用于各類可穿戴設(shè)備。此外,，利用偏振成像技術(shù)能夠透過可見度不高的介質(zhì)清晰成像,，實(shí)現(xiàn)穿云透霧。還有非視域成像,，能夠通過記錄并解析光傳播的高速過程來對(duì)非視域下目標(biāo)進(jìn)行有效探測(cè),，實(shí)現(xiàn)隔墻而視，在fan恐偵察,、醫(yī)療檢測(cè)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值,。

附：達(dá)摩院預(yù)測(cè)2023十da科技趨勢(shì)

（文章來源：摘自達(dá)摩院2023十da科技趨勢(shì)發(fā)布）