超薄光学技术突破以往认知极限

相机无处不在。 两个多世纪以来，这些设备越来越受欢迎，并被证明非常有用，已成为现代生活中不可或缺的一部分。

如今，它们被广泛应用于各种领域——从智能手机、笔记本电脑到安防监控系统，再到从高空对地球成像的汽车、飞机和卫星。随着机械、光学和电子产品持续小型化的总体趋势不断发展，科学家和工程师们正在寻找方法为这些技术制造更小、更轻、更节能的相机。

超薄光学已被提议作为应对这一工程挑战的解决方案，因为它们可以替代当今相机中相对笨重的镜头。与使用玻璃或塑料制成的曲面透镜不同，许多超薄光学器件（如超表面透镜）使用一个覆盖着微观纳米结构的薄平面来操控光线，这使得它们比传统相机镜头小数百甚至数千倍，重量也轻得多。

但存在一个大问题。 一种称为“色差”的光学畸变，限制了超薄光学器件在拥有大孔径（aperture，即镜头中让光线进入相机的开口）时产生高质量彩色图像的能力。

大孔径增加了光通量，以创建与当今大多数相机所能产生的类似的图像。多年来，超薄光学的这一基本限制，直到现在一直被许多人视为不可逾越的障碍。

在一项开创性的成就中， 华盛顿大学电气与计算机工程系（UW ECE）和普林斯顿大学计算机科学系的研究人员表明，包含大孔径超薄光学器件的相机能够记录高质量彩色图像和视频，其效果可与传统相机镜头捕捉的效果相媲美。这一显著成就挑战了普遍认为使用单个大孔径超表面透镜无法实现清晰全彩成像的信念。

他们的论文"Beating spectral bandwidths for large aperture broadband nano-optics"发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上。

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标准折射镜片与超平面光学器件比较

研究团队开发的超薄光学器件是一个仅一微米厚的超表面透镜。当固定在其支撑基板上时，总厚度也仅为300微米——大约相当于四根人类头发并排的宽度。

总的来说，它比标准折射透镜小数百倍，薄数百倍。因此，当这种超表面透镜取代传统的相机镜头或一组镜头时，可以在体积、重量和设备电池寿命方面实现显著节省。

这种超薄光学器件几乎可以应用于任何相机，对于任何受尺寸或重量限制的成像系统都特别有用。

智能手机和笔记本电脑相机是首先想到的应用，但它也可以应用于广泛的其他技术，例如需要轻量化成像系统的汽车、无人机或卫星。即使是医疗器械，如内窥镜和血管镜，也能从这种超薄光学器件所能实现的更小系统中受益，让医生能够更深入地观察体内以诊断和治疗疾病。

这项成就源于论文资深作者之间长期的合作。他们是华盛顿大学电气与计算机工程系兼物理学系教授Arka Majumdar和普林斯顿大学计算机科学系助理教授Felix Heide。

Majumdar、Heide以及他们的研究团队在过去几年里在光学领域取得了一些惊人的进展，例如将相机缩小到盐粒大小同时仍能捕捉清晰明快的图像，以及设计出能够以光速识别图像的相机。马朱姆达尔的实验室团队在重新构想智能手机相机和其他设备的光学系统方面也拥有良好的记录。

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研究团队设计的相机原型。该工程原型包含具有一厘米透镜孔径的超平面光学器件。

这项最新的研究进展源于先前由Majumdar和Heide监督的一项合作，该合作由Heide实验室的博士生、也是本论文合著者之一的Ethan Tseng领导。

论文的主要作者是华盛顿大学电气与计算机工程系研究助理教授Johannes Fröch和北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系助理教授Praneeth Chakravarthula。进行这项研究时，Chakravarthula是普林斯顿大学海德实验室的博士后学者。

Fröch说：“以前，人们认为超表面透镜越大，能够聚焦的颜色就越少。但我们超越了这一点，打破了极限。”

Chakravarthula补充道：“我们将其视为一个整体系统。这使我们能够利用光学和计算的互补优势，我们不是按顺序设计成像系统的这些不同部分，而是联合优化它们以最大化性能。”

人工智能驱动的计算实现高分辨率图像

在大多数成像系统中，使用多个折射透镜是因为单个透镜无法将所有颜色聚焦到一点。这个问题，即“色差”，在超薄光学器件中更加严重。

许多科学家和工程师甚至认为超表面透镜是“超色差的”（hyperchromatic），因为无法将所有光线聚焦到一个给定的点上。这限制了超薄光学器件拥有更大孔径并同时在可见光成像方面表现出色的能力。

在此研究进展之前，人们认为不可能制造出能够产生高质量图像的大孔径超表面透镜。早期大多数关于超表面透镜的努力都致力于尺寸小于一毫米的相机孔径。

相比之下，研究团队设计的相机孔径尺寸为一厘米，明显更大。团队证明，通过与光学硬件协同设计的强大计算后端，甚至可以实现更大的孔径。

Chakravarthula说：“人们尝试过纯粹的基于物理的或启发式的、手工制作的光学设计来解决这个问题，但在我们的工作中，我们将其视为一个计算问题。我们使用人工智能工具来确定这些透镜结构的形状应该是什么，以及相应的计算应该是什么。”

团队光学系统的计算后端融合了人工智能——一种基于概率扩散的神经网络（probabilistic diffusion-based neural network）。这个由人工智能驱动的后端接收从超薄光学器件获取的数据，并输出具有更低雾度、更好色彩准确性、更鲜艳色调和更好降噪效果的图像。所有这些共同产生了高质量的彩色图像，几乎与传统相机拍摄的图像难以区分。

Fröch说：“以前，我总是从系统的光学方面考虑问题。但这个项目确实向我表明，如果你考虑整个系统，然后尝试利用每个部分的优势——光学和计算后端——它们可以协同工作，产生我们在这里展示的如此好的图像质量。”

致力于实现更清晰的图像和新模式

研究团队的下一步包括进一步提炼和提高其超薄光学器件产生的图像质量。他们还计划探索为其开发的光学系统设计不同的模式（modalities），这可能有助于增强人类视觉。这些模式涉及捕获和处理人眼不可见的光线信息。

举例来说，许多动物，如蝴蝶，可以看到远超出人类可见光谱范围的光，并从光的不同特性（如偏振——光波在空间中传播时的方向）中获取有用信息。

动物利用这些信息来寻找食物、躲避捕食者和吸引配偶。以类似的方式，人类可以利用人眼无法看到的光来实现偏振或光谱信息的多模态传感。

这方面的一个例子是光探测和测距，即LiDAR，目前正用于自动驾驶汽车和智能手机中，以辅助增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和深度感知应用。研究团队预计他们的超薄光学器件可以应用于这类技术。

这种超薄光学器件的商业化在不久的将来也是一个明显的可能性。超表面透镜适合在代工厂使用纳米压印光刻（nanoprint lithography）进行大规模制造，这使得光学器件价格实惠且可扩展。该团队目前正在与华盛顿大学眼科系的一位教授洽谈，该教授有兴趣制造更小、更轻、手持式的设备，以便更轻松地进行眼部检查。

Fröch还表示，有一些初创公司可能对将这项技术商业化感兴趣。他还指出，团队的研究可以为光学领域的其他人探索开辟新途径。

Fröch说：“我认为这里的总体要点是，即使解决某个问题存在被认为的限制，但这并不意味着它不可能解决。我们的工作展示了超薄光学器件的能力，什么是可以做到的。我认为我们的研究推动了该领域的发展，未来还会有更多此类工作。”

相关链接：https://dx.doi.org/10.1038/s41467-025-58208-4