OEA丨重塑光之革命：人工智能释放超构光子学全部潜能
OEA丨重塑光之革命：人工智能释放超构光子学全部潜能
Opto-Electronic Advances论文推荐韩国高丽大学的Trevon Badloe教授与Sunae So教授领衔的研究团队 ，联合新加坡科技设计大学（SUTD） 、洛桑联邦理工学院（EPFL） 及其他机构的合作者聚焦于“ 超构光子学与AI的融合 ”这一现代科学中最具活力的交叉领域 ， 阐述了AI对光学工程的变革性影响 ，并论证了这种融合对于未来技术发展的不可或缺性。
文 章 | Kang MS, Choi SK, Fu KX et al. AI-assisted metaphotonics. Opto-Electron A dv 9, 250263 (2026).
第一作者： Minsung Kang、 Seokju Choi
通信作者 ：Trevon Badloe、 Sunae So
研究背景
数百年来，人类对光的操控始终依赖于笨重而庞大的玻璃透镜与棱镜等元件。无论是智能手机中的摄像头，还是实验室里的显微镜，传统光学器件都受限于物理定律所规定的尺寸与厚度。然而，随着“超构表面”技术的崛起，一场静默的革命正在展开。超构表面是一种由数百万个亚波长结构组成的超薄平面光学器件，能够以天然材料无法实现的方式任意弯曲、聚焦和过滤光线。这项技术有望将原本笨重的相机压缩至一张纸的厚度。尽管前景广阔，超构表面的设计却面临着前所未有的复杂挑战。单个器件可能包含数百万根纳米柱，每一根都需要精密的工程设计与制备工艺。在如此浩瀚的设计空间中，仅凭人类直觉或传统计算机模拟进行探索，无异于大海捞针。
人工智能已彻底变革语言处理与图像识别领域， 它如今正重塑光学界 ，催生出 "AI辅助超构光子学 ” 。深度学习算法被证明是纳米光子学的绝佳搭档 ：人类工程师模拟单一设计或许需耗时数周 ，而AI驱动的“代理模型 ”却能在毫秒间预测光与纳米结构的相互作用。更令人印象深刻的是AI赋能的“ 逆向设计”——工程师无需再凭猜测构建结构并验证其成效 ，只需向AI指定所需的光学特性（如特定颜色或焦距） ，AI便能生成实现该目标所需的精确复杂几何构型。
本文亮点
韩国高丽大学的Trevon Badloe教授与Sunae So教授领衔的研究团队 ，联合新加坡科技设计大学（SUTD） 、洛桑联邦理工学院（EPFL） 及其他机构的合作者 ，为现代科学中最具活力的交汇点之一——超构光子学与AI的融合——绘制了一份至关重要的路线图。该 综 述 以 “AI-assisted metaphotonics ” 为 题 发 表 在 《 Opto-Electronic Advances》 2026年第4期 。在这篇综述中 ，作者阐述了AI对光学工程的变革性影响 ，并解释了为何这种融合对于技术的未来不可或缺。
该综述着重指出 ，AI正被深度整合进光学系统本身。超构表面产生的数据复杂且多维 ，往往难以解读。通过将此类光学传感器与神经网络耦合 ，研究人员正打造出能够于数据中“看见”不可见之物的智能系统。这些经AI增强的系统可实时分析高光谱数据 ，用以检测血液样本中的疾病、识别大气中的气体 ，或为增强现实（AR） 眼镜重建高分辨率三维图像。
此外， 作者还论述了“ 端到端 ”系统的兴起 。 在此范式下 ，物理硬件（超表面） 与软件（AI算法） 得以同步设计。这种整体性方法使得相机能够自我校正缺陷 ，并令光学计算机以光速执行计算。正如该综述所详述 ，AI与超构光子学的融合绝非渐进式改良 ，而是一场根本性变革： 它正推动光学系统迈向完全自主与智能化 ，使其能够适应环境变化 ，从而为下一代智能技术铺平道路。
图1 AI辅助超光子系统的示意图。AI作为核心引擎 ，推动了逆向设计、光学表征以及全自主端到端光学系统构建的发展
这项工作的核心价值在于其消除现实世界硬件局限的潜力 。 随着市场对电子设备小型化、高速化及高效化的需求日益增长 ，传统光学元件已触及瓶颈 ：虚拟现实（VR） 头戴设备显得过于笨重， 医疗内窥镜侵入性过强 ，而自动驾驶汽车传感器则体积庞大。超构表面虽能提供尺寸问题的解决方案 ，但其复杂性却阻碍了商业化进程。该综述表明 ，AI正是解锁该技术大规模应用的关键。通过自动化设计流程并确保符合制造约束 ，AI降低了准入门槛 ，使得那些曾被视为无法构建的设备得以快速原型化。
此外 ，作者强调了一种从“静态”光学向“智能”系统的范式转变。传统光学器件是被动的；透镜并不“ 知晓 ” 其所观测之物 。然而， 该综述中提到的系统代表了迈向认知感知的飞跃。研究团队探讨了由AI“大脑 ”调控的可编程超表面 ，如充当能随背景变化而自适应的隐形斗篷 ，或作为6G通信的智能发射器 ，实时优化信号路径。这对于智慧城市与物联网（IoT） 的发展具有深远意义 ，在这些领域中 ，设备必须能够自主地感知并响应环境。
该综述还探讨了AI自身的可持续性与效率问题。 当前的AI模型依赖庞大的服务器集群运行 ，耗电量惊人。作者展望了一种未来图景 ：利用“光计算”技术， 以光子而非电子执行AI运算。通过超构表面以光速处理数据 ，且能耗极低 ，超构光子学有望缓解全球AI产业面临的能源危机。
该综述整合了逆向设计、数据表征及端到端优化领域的前沿研究成果，为工程师与科学家奠定了重要的理论基础。它弥合了计算机科学与物理学之间的鸿沟，倡导一种应对21世纪“重大挑战”所必需的多学科协同路径——从无创医疗监测到量子计算，皆涵盖其中。
研究团队简介
Trevon Badloe博士现任韩国高丽大学世宗校区电子信息工程系助理教授 。他于韩国浦项科技大学（POSTECH） 获机械工程博士学位 ，并于英国谢菲尔德大学物理与天文学系获物理学荣誉硕士学位。 2023年至2024年间 ，他在浦项科技大学人工智能研究生院从事博士后研究。其研究方向涵盖用于计算光学的超光子学、多功能成像以及AI驱动的纳米光子系统。
Sunae So博士现任韩国高丽大学世宗校区机电系统工程系助理教授 。她于2016年获韩国浦项科技大学（POSTECH） 机械工程学士学位 ， 2022年获该校博士学位 。 2022年至2023年间 ，她在浦项科技大学人工智能研究生院从事博士后研究 。 其研究领域涵盖纳米光子学 、光学超材料与超构表面 ， 以及逆向设计。
Minsung Kang是韩国高丽大学世宗校区电子信息工程系硕士研究生 。他于2026年2月获该校电子信息工程学士学位 ， 目前专注于超构光子学、纳米制造及下一代光学器件的研究。
Seokju Choi是韩国高丽大学世宗校区控制与仪器工程系硕士研究生。他于2025年2月获该校机电系统工程学士学位 ， 研究领域包括纳米光子学 、 光学超材料与超构表面 ， 以及逆向设计。
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