复杂多变的场景需求推动视觉感知系统向多功能、微型化与实时智能化方向发展，亟需光学硬件与计算软件协同进步。然而，算法主导的计算光学面临算力、能耗和时延瓶颈；硬件主导的光计算则受限于可重构、非线性与精度。超构光学凭借其亚波长尺度的多维光场调控能力，成为打破这两者壁垒的关键桥梁，驱动计算光学和光计算走向融合，迈向实时、高能效的芯片级智能视觉感知。
近日，湖南大学胡跃强教授、段辉高教授团队以“Metaoptics merging computational optics and optical computing toward intelligent visual perception”为题在Science Advances发表综述文章，系统回顾了计算光学与光计算的平行演化历程，深入探讨了超构光学如何作为多维芯片级高效计算编码器和超高密度并行处理器促进两大范式的融合，并展望了超构光学赋能未来芯片级智能视觉感知架构愿景与关键挑战。论文由湖南大学胡跃强教授、博士生池汉彬共同第一作者，胡跃强教授、段辉高教授共同通讯作者。
视觉感知的算力与硬件之困
视觉是人类与机器感知世界的核心媒介，而对其进行获取与处理的视觉感知系统，已成为自动驾驶、消费电子与国防安全等领域的基石。随着场景需求走向多功能与微型化，系统对实时性与能效提出更高要求：如何在受限体积与功耗预算下，高效获取并处理光谱、偏振、深度等多维信息，同时降低算力开销，成为亟需突破的关键问题。现有的两大主流技术路线均面临瓶颈：计算光学侧重“算法主导”，虽能实现先进编码，但面对复杂场景时算力开销大、延迟高；光计算侧重“硬件主导”，虽具光速并行优势，却受限于器件的非线性缺失与灵活性不足，难以应对高级视觉任务。
如何打破两者的界限，实现优势互补？超构光学（Metaoptics）凭借亚波长尺度的多维光场调控能力，既能作为高效计算光学编码器分担算法负担，又能充当纳米级光计算处理器实现高密度并行，成为融合这两个领域的关键桥梁。超构光学赋能的智能感知在光域原位完成多维信息的提取与预处理，可将超过90%的计算负载从电子端“卸载”至光学端，使得小型传感器与轻量化网络即可处理复杂场景，在系统小型化、并行度、速度与能效之间实现了完美的平衡。
图1. 超构光学驱动计算光学与光计算融合的智能感知
超构光学驱动计算光学与光计算：从平行演进到深度融合
本综述系统梳理了计算光学与光计算的历史演进，指出超构光学正在推动两条长期平行的技术路线加速交汇并走向融合。
（1）超构表面重塑计算光学
计算光学的发展历经合成孔径雷达、光场成像至单透镜全彩成像，主要依赖后端算法解码前端光学编码信息，因而对算力、能耗与时延提出严苛要求。超构光学的引入使光学前端能够在紧凑体积内编码更丰富的多维光场信息，并承担更多计算角色，带来了性能增强、多信息处理和系统简化的显著优势，重塑计算光学向着极简化、高维感知方向发展。
（2）超构表面赋能光计算
光计算依托空间光学系统实现了4f相关器、衍射深度神经网络等架构，但体积庞大的光路与有限的调制自由度限制了应用落地。超构光学的逐像素定制能力可将处理单元推向纳米尺度：一方面高效执行微分、卷积等模拟线性运算，另一方面构建紧凑的多任务光学神经网络，在光域内完成并行预处理乃至智能分类识别，体现出高速与高能效的优势。
（3）超构表面驱动两者融合
随着超构光学在计算光学和光计算中的逐渐深入，使两者边界日益模糊并走向融合。在计算光学中，通过软硬联合优化将超构光学硬件与后端软件在可微分框架下进行端到端设计，使光学编码与算法解码天然适配，从而在极紧凑体积下实现大孔径宽带消色差、高光谱视频理解等复杂任务。在光计算中，“光学前端+电子后端”的混合架构实现高效分工充分发挥光与电的协同优势：超构光学承担大规模线性运算，电子后端负责非线性操作，构建高维光电混合网络，在保持能效优势的同时提升计算速度与适用性。
图2. 计算光学与光计算的历史演进与超构光学驱动下的融合趋势
在超构光学的持续赋能下，计算光学与光计算的融合正推动智能视觉感知系统加速迈向芯片级集成、实时推理与高能效。本综述描绘了未来芯片级智能视觉感知架构的愿景：以动态可重构的超构光学前端为核心，协同小型传感器与轻量化电子后端，并通过闭环反馈对光学与电子参数进行联合优化，在复杂真实场景中实现多维光场的原位编码与处理，从而兼顾微型化、实时性与能效优势。
面向这一愿景，仍需突破多项关键挑战，包括多功能通用设计、高效重构算法、物理感知原位训练、动态可调材料体系、光学非线性机制、大面积高精度制造、紧凑片上集成等。随着光子学、电子学与算法的深度交叉，从分立架构走向集成光电芯片的范式转变正在加速推进，有望催生具备情境感知与自适应能力的新一代智能视觉感知系统，在消费电子、生物医疗、自动驾驶与机器智能等领域释放更广阔的应用潜力。
图3. 超构光学赋能未来芯片级智能视觉感知架构愿景与关键挑战
论文信息
Hu,Y., Chi,H., Duan,H. Metaoptics merging computational optics and optical computing toward intelligent visual perception. Science Advances 12, eaea8941 (2026).
https://doi.org/10.1126/sciadv.aea8941
撰稿|课题组
