在現(xiàn)代工業(yè)與大型基礎(chǔ)設(shè)施的“軀體”中，光纖傳感器早已成為不可或缺的“神經(jīng)系統(tǒng)”。無數(shù)光子在玻璃纖維中以每秒近 20 萬公里的速度穿梭，傳遞著極其細(xì)微的物理變化。然而，但當(dāng)它抵達(dá)終點(diǎn)、被光電探測器轉(zhuǎn)化為電信號之后，一切都慢下來了：數(shù)據(jù)排隊(duì)等候處理器，處理器消耗電力，延遲可達(dá)微秒量級。

長期以來，這種“光捕捉，電計(jì)算”的模式，使系統(tǒng)響應(yīng)延遲始終難以突破亞微秒量級。邊緣計(jì)算把運(yùn)算從云端挪到了設(shè)備旁邊；芯片計(jì)算把運(yùn)算從服務(wù)器挪進(jìn)了芯片；那么，能不能把運(yùn)算挪進(jìn)傳感器本身，讓感知和計(jì)算同時(shí)在光域里發(fā)生，探測器讀到的光強(qiáng)直接被轉(zhuǎn)化為物理量？

5 月 25 日，上海交通大學(xué)智能光子學(xué)研究中心何祖源教授團(tuán)隊(duì)在《光：科學(xué)與應(yīng)用》（Light： Science & Applications）上發(fā)文，給出了肯定的答案。他們不僅做到了，還把系統(tǒng)級延遲壓縮進(jìn) 3 納秒，光纖傳感系統(tǒng)第一次能以光速完成感知與計(jì)算。

（來源：DOI: 10.1038/s41377-026-02265-x）

被電子芯片拖慢的感知

外界的溫度、應(yīng)變、振動(dòng)、扭轉(zhuǎn)引起光纖中光場的微妙變化，進(jìn)而發(fā)生波長漂移、偏振旋轉(zhuǎn)、模式重組等，探測端把這些變化轉(zhuǎn)成電信號，交給數(shù)字處理器解調(diào)出物理量，這就是光纖傳感的工作鏈路。在這條鏈路上，光在光纖里的傳播只占幾納秒到幾微秒，真正吃掉時(shí)間預(yù)算的是后端的模數(shù)轉(zhuǎn)換、緩沖、算法解調(diào)與結(jié)果輸出。

以最常見的光纖布拉格光柵（FBG）傳感器為例，其反射的布拉格波長會(huì)隨應(yīng)變線性偏移，典型靈敏度約為每微應(yīng)變 1.2 皮米（1.2 pm/με）。這是一個(gè)能讓人對精度門檻產(chǎn)生直觀感受的數(shù)字：要測出 1 με的應(yīng)變，系統(tǒng)就必須分辨皮米級波長漂移。要做這件事，傳統(tǒng)方案要么依賴昂貴龐大的光譜分析儀（OSA），要么用龐德–德雷弗–霍爾（PDH）鎖定這類復(fù)雜解調(diào)技術(shù)。

過去十幾年，業(yè)界改進(jìn)這一環(huán)節(jié)的主要思路是，讓電子部分跑得更快：把信號處理器換成現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）、圖形處理器（GPU）甚至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做實(shí)時(shí)解調(diào)。這些方法都能壓縮延遲，但根本架構(gòu)沒變：光信號必須先變成電，然后被電子設(shè)備處理。

而且，這條路徑還有硬天花板。光電轉(zhuǎn)換有響應(yīng)時(shí)間，數(shù)字處理有時(shí)鐘周期，系統(tǒng)級延遲在亞微秒一線就很難再壓低。對那些發(fā)生在納秒級的物理事件，比如爆轟沖擊波、閃電瞬態(tài)、激光燒蝕、聚變等離子體擾動(dòng)等，傳統(tǒng)光纖傳感即便“感受到了”，也來不及“理解”。

更深的問題是規(guī)模。當(dāng)一根光纖上搭載幾十甚至上百個(gè)傳感點(diǎn)，需要同時(shí)解調(diào)，電子計(jì)算資源消耗呈線性增長。大規(guī)模、密集部署的傳感網(wǎng)絡(luò)對功耗與延遲的要求，與傳統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)成結(jié)構(gòu)性沖突。

跳過電子計(jì)算的想法本身并不新。過去幾年，光學(xué)計(jì)算這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了一些進(jìn)展。

2018 年，加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）的阿伊多甘·奧茲坎（Aydogan Ozcan）團(tuán)隊(duì)在《科學(xué)》（Science）上發(fā)表了衍射深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（D2NN）的工作，用一組精心設(shè)計(jì)的衍射表面替代矩陣乘法，讓光在通過幾層透明板的過程中自動(dòng)完成圖像分類。此后幾年，衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、片上光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自由空間光學(xué)計(jì)算等方向密集涌現(xiàn)。

但該團(tuán)隊(duì)后續(xù)工作基本集中在了圖像分類、相位成像、目標(biāo)識別等視覺任務(wù)。原因不難理解。這類任務(wù)對精度要求相對寬容。可精密測量不一樣，F(xiàn)BG 的皮米級波長門檻擺在那里，差一個(gè)數(shù)量級，就是測量失敗。

對于光纖傳感領(lǐng)域，則有另一條進(jìn)化路徑。早期的散斑光譜儀證明了多模光纖（MMF）可以當(dāng)作一種被動(dòng)的光譜編碼器，但解調(diào)過程依賴相機(jī)采圖與數(shù)字算法重建，未能消除延遲和功耗。即便加入機(jī)器學(xué)習(xí)，精度有所提升，電子計(jì)算的鏈路反而變得更長。

兩個(gè)社區(qū)都試圖繞開同一個(gè)瓶頸。然而，光計(jì)算的傳感精度不夠，光纖傳感又難以擺脫電子依賴。智能光子學(xué)研究中心的研究團(tuán)隊(duì)由此開發(fā)了 AOFS-IC（包含傳感器內(nèi)計(jì)算的全光纖傳感架構(gòu)），他們想要解決的，正是前者都沒能繞開的障礙。

兩層巧思：在“光學(xué)迷宮”里完成極速解調(diào)

AOFS-IC 的構(gòu)成包括傳感光纖（FBG 或多模光纖）和散射介質(zhì)（一段幾十厘米到數(shù)米的多模光纖）、衍射光學(xué)網(wǎng)絡(luò)（ODN），以及光電探測器。攜帶傳感信息的光信號通過錯(cuò)位熔接進(jìn)入散射介質(zhì)，光信號從頭到尾不離開光域，探測器讀到的光強(qiáng)大小，直接就是被測物理量的值。

整套系統(tǒng)的架構(gòu)看起來不復(fù)雜，但其能成立，關(guān)鍵在兩層巧思。

第一層是讓散射介質(zhì)替光計(jì)算，以此實(shí)現(xiàn)減負(fù)。多模光纖本身就是一個(gè)高度敏感的“放大器”。光場進(jìn)入 MMF 后，數(shù)十上百個(gè)傳輸模式之間相互干涉，產(chǎn)生看似隨機(jī)的散斑圖樣。光場任何微小的變化都會(huì)讓散斑隨之發(fā)生顯著且確定的改變。

研究團(tuán)隊(duì)稱之非線性高維投影，這使 MMF 把識別微小變化的任務(wù)，從 ODN 很難實(shí)現(xiàn)的光場參數(shù)空間轉(zhuǎn)換到了散斑強(qiáng)度空間。其本質(zhì)是用 MMF 的物理特性預(yù)先完成了一道復(fù)雜的非線性編碼。

更重要的是，這種編碼具有漸進(jìn)性：散斑圖樣會(huì)隨物理量連續(xù)變化而非跳躍突變。后續(xù)的解碼網(wǎng)絡(luò)只需要用極少的標(biāo)定點(diǎn)，在實(shí)驗(yàn)中，研究者只用了 4 個(gè)應(yīng)變狀態(tài)，就能線性插值出整個(gè)量程的響應(yīng)。

第二層是讓 ODN 只做光強(qiáng)回歸。經(jīng)過 MMF 編碼后的散斑進(jìn)入由空間光調(diào)制器（SLM）實(shí)現(xiàn)的衍射光學(xué)網(wǎng)絡(luò)。這一層不需要完成圖像分類或特征提取，只需要把散斑變換成“在某個(gè)指定位置的光強(qiáng)與被測物理量成線性關(guān)系”，目標(biāo)被大大簡化。訓(xùn)練方式上，團(tuán)隊(duì)用遺傳算法進(jìn)行端到端的原位訓(xùn)練，不需要對實(shí)際光路做精確的物理建模。校準(zhǔn)是一次性的數(shù)字優(yōu)化，運(yùn)行時(shí)完全在光域里完成。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在 150 με量程內(nèi)，F(xiàn)BG 應(yīng)變傳感的分辨率達(dá)到了 2.78 με，量程擴(kuò)展到 2.5 毫應(yīng)變（mε）后依然保持線性響應(yīng)，分辨率為 0.07 mε；在 95 納應(yīng)變（nε）量程內(nèi)，分辨率已達(dá)到亞納應(yīng)變級別；多模光纖的 9 個(gè)離散扭轉(zhuǎn)狀態(tài)分類 100% 準(zhǔn)確；同一根 MMF 上同時(shí)解調(diào)應(yīng)變與扭轉(zhuǎn)，精度達(dá)到 2.28 με / 0.74°。

綜合來看，0.5 米多模光纖的傳播延遲為 2.44 納秒，加上自由空間衍射約 0.08 納秒，合計(jì)不超過 3 納秒，比傳統(tǒng)光纖傳感系統(tǒng)快兩個(gè)數(shù)量級以上。

圖 | 雙參數(shù)傳感實(shí)驗(yàn)裝置（來源：DOI: 10.1038/s41377-026-02265

為驗(yàn)證這套架構(gòu)在多維度復(fù)雜任務(wù)中的潛力，團(tuán)隊(duì)專門設(shè)計(jì)了一個(gè)三自由度（3-DOF）工業(yè)機(jī)械臂的動(dòng)態(tài)追蹤實(shí)驗(yàn)。這其實(shí)已觸及現(xiàn)代機(jī)器人感知的核心痛點(diǎn)之一：多路復(fù)用與并行計(jì)算。

在傳統(tǒng)的機(jī)械臂本體感受系統(tǒng)中，要知道各個(gè)關(guān)節(jié)彎曲了多少度，通常需要在每個(gè)關(guān)節(jié)處單獨(dú)安裝傳感器，并將數(shù)據(jù)排著隊(duì)傳回中央處理器進(jìn)行串行解算。但在 AOFS-IC 架構(gòu)下，團(tuán)隊(duì)僅使用一段多模光纖，就能同時(shí)感知機(jī)械臂的三個(gè)獨(dú)立關(guān)節(jié)。

當(dāng)機(jī)械臂在三維空間中連續(xù)揮舞、旋轉(zhuǎn)時(shí)，三個(gè)關(guān)節(jié)的姿態(tài)變化疊加在一起，光纖內(nèi)部會(huì)產(chǎn)生極其復(fù)雜的光場耦合。面對這種混合多維度信息的“散斑亂碼”，ODN 展現(xiàn)出驚人的空間并行處理能力：光束在穿過“迷宮”的瞬間，直接在接收端自動(dòng)分流，精準(zhǔn)投射到了代表不同關(guān)節(jié)角度的三個(gè)探測區(qū)域。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)、連續(xù)地追蹤機(jī)械臂的三維姿態(tài)，整體關(guān)節(jié)角度的均方根誤差僅約為 1.7°。這意味著，系統(tǒng)用同一次光速傳播，就能在光域內(nèi)“一口氣”解調(diào)出三個(gè)獨(dú)立的物理自由度。證實(shí)了在底層物理層面，這套全光架構(gòu)有能力為復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)提供瞬時(shí)、高維形態(tài)感知。

（來源：DOI: 10.1038/s41377-026-02265-x）

十年積累，打通高精度傳感與光計(jì)算的結(jié)界

這項(xiàng)工作出自光子學(xué)與通信全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，何祖源教授擔(dān)任實(shí)驗(yàn)室主任，他曾長期研究超高精度 FBG 傳感和分布式傳感，從東京大學(xué)回國，加入上海交通大學(xué)后，團(tuán)隊(duì)在分布式聲學(xué)傳感、布里淵光時(shí)域分析、相位噪聲補(bǔ)償式光頻域反射等方向積累了精度底座，他們對“納應(yīng)變級分辨率”的執(zhí)著也來源于此。

圖 | 何祖源（來源：智能光子學(xué)研究中心）

2019 年前后，團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)推動(dòng)的散斑計(jì)算光譜儀系列，從基礎(chǔ)的 MMF 光譜儀，到融合光頻梳的高動(dòng)態(tài)范圍波長計(jì)，再到 2024 年的全光纖計(jì)算偏振光譜儀，進(jìn)一步強(qiáng)化了散斑有希望成為高維編碼器的學(xué)術(shù)認(rèn)知。近年來，他們圍繞傳統(tǒng)高精度光纖傳感，以及基于散斑的計(jì)算感知分別建立起成熟的技術(shù)線路。AOFS-IC 完成了對二者的融合，也加入了光計(jì)算這一新元素。

放在更大的領(lǐng)域圖景里，這項(xiàng)工作不屬于衍射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用擴(kuò)展，也并非對光纖傳感性能的常規(guī)優(yōu)化。研究人員找到了“散射介質(zhì)作為非線性預(yù)編碼”這一中間層，進(jìn)而第一系統(tǒng)性地在兩個(gè)平行社區(qū)間搭建了一座橋梁，讓光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不必完全達(dá)到傳感所需的高精度，只需在簡化后的任務(wù)上做線性回歸。

未竟之處，以及為物理 AI 植入光子神經(jīng)的可能

不過，這套系統(tǒng)可能仍有優(yōu)化空間。首先是核心器件的妥協(xié)。演示中使用的空間光調(diào)制器（SLM）體積龐大，且需要主動(dòng)供電驅(qū)動(dòng)，功耗較高。這在某種程度上背離了“無電子計(jì)算”的初衷。雖然團(tuán)隊(duì)也討論了用被動(dòng)相位板替代的可行性，但仍需等待真正的工程驗(yàn)證。

另外，MMF 散斑對物理狀態(tài)極為敏感，這是優(yōu)勢也是問題：一旦光纖被替換、重接或劇烈彎曲，整套光學(xué)網(wǎng)絡(luò)就必須推倒重練。盡管在受控環(huán)境下，系統(tǒng) 24 小時(shí)的散斑相關(guān)性維持在 0.98 以上，但其在真實(shí)部署中的長期穩(wěn)定性與環(huán)境魯棒性，還需要真實(shí)部署來檢驗(yàn)。

精度與量程之間的權(quán)衡也是問題。在追求大量程時(shí)，分辨率必然會(huì)出現(xiàn)妥協(xié)。這受限于光電探測器固有的動(dòng)態(tài)范圍與噪聲水平，這不是光學(xué)結(jié)構(gòu)能完全解決的問題。而且，在機(jī)械臂監(jiān)測等復(fù)雜任務(wù)中，團(tuán)隊(duì)用相機(jī)做了結(jié)果驗(yàn)證，然而，相機(jī)的低幀率在無形中壓縮了全光計(jì)算“納秒級延遲”的核心優(yōu)勢；真正能發(fā)揮極速特性的探測器版本，目前僅在特定基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)中亮過相。

如果我們把“納秒級響應(yīng)”與“零電子依賴”這兩大極致性能投射到現(xiàn)實(shí)場景中，這套系統(tǒng)將在一些此前難以抵達(dá)的場景發(fā)揮極大作用。

在核極值環(huán)境中，強(qiáng)中子輻射足以摧毀任何常規(guī)電子器件。AOFS-IC 系統(tǒng)具備前端感知、全光解調(diào)、無電子等特性，結(jié)合玻璃光纖的天然抗輻射性能，有望提供目前唯一可行的監(jiān)測方案。此外，AOFS-IC 小于 3 納秒的超低延遲，還恰好精準(zhǔn)切入了應(yīng)力波傳播這一稍縱即逝的時(shí)間窗口。

理論上，將此類光纖植入材料內(nèi)部，人類將首次擁有實(shí)時(shí)追蹤爆炸沖擊波陣面的能力。對于橋梁、深空探測器等壽命長達(dá)數(shù)十年的大型結(jié)構(gòu)，如果整條傳感監(jiān)測鏈路能夠完全剔除電子節(jié)點(diǎn)，就從根本上避免了電子元器件老化、雷擊損毀以及強(qiáng)電磁干擾等問題，

當(dāng)然，沿著論文中的機(jī)械臂應(yīng)用進(jìn)一步拓展，AOFS-IC 最具想象力的破局點(diǎn)，或許在于物理 AI。

機(jī)器大腦的“認(rèn)知智能”突飛猛進(jìn)，但當(dāng) AI 試圖以實(shí)體形態(tài)介入真實(shí)物理世界時(shí)，卻面臨感知與運(yùn)動(dòng)控制的延遲問題，這受限于冗長的電子鏈路。在面對復(fù)雜地形，或用機(jī)械手捏取脆弱物體等場景中，這種感知延遲往往會(huì)導(dǎo)致動(dòng)作失真、影響任務(wù)完成，甚至可能引發(fā)更嚴(yán)重的后果。

人類能在瞬間憑借本能接住飛來的物體，是因?yàn)槲覀儞碛歇?dú)立于大腦之外、極速響應(yīng)的“脊髓反射弧”。AOFS-IC 展現(xiàn)的，正是為物理 AI 構(gòu)建“光子反射弧”的潛力。

試想一下，如果未來機(jī)器人的觸覺網(wǎng)絡(luò)和本體姿態(tài)感知由多模光纖構(gòu)成，物理世界的每一次觸碰、變形與受力，都能在光纖中以光速完成編碼，在傳感器內(nèi)直接“算”出結(jié)果。這就將 AI 最底層的物理感知計(jì)算，完全卸載到了硬件物理層。不僅為機(jī)器人節(jié)省海量的算力與功耗，更有可能賦予其超越碳基生物的神經(jīng)響應(yīng)速度。

把沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)從電域挪進(jìn)光域后，AOFS-IC 不僅讓傳感鏈路第一次真正進(jìn)入納秒尺度，也為未來物理 AI 走向極致敏捷，提供了一種全新的硬件策略。

參考內(nèi)容：

https://www.nature.com/articles/s41377-026-02265-x

運(yùn)營/排版：何晨龍

注：封面/首圖由 AI 輔助生成