近日，國際頂級期刊《自然·光子學》（Nature Photonics）在線發(fā)表了上海理工大學智能科技學院顧敏院士、張啟明教授團隊的一項突破性研究成果。該團隊通過創(chuàng)新性將微型光學衍射神經網絡（Diffractive Neural Networks, DN2s）與多模光纖集成，成功實現(xiàn)全光實時圖像傳輸技術，為醫(yī)學內窺鏡成像與下一代光通信系統(tǒng)提供了革命性解決方案。論文第一作者為蔚浩義特聘副教授。

技術突破：光信號處理無需“光電轉換”

“傳統(tǒng)多模光纖因模式耦合易受彎折干擾，導致信號失真，如同透過毛玻璃看世界�！睆垎⒚鹘淌诮忉�，“我們的光學神經網絡就像在光纖末端安裝了一臺‘智能顯微鏡’，實時糾正畸變，還原清晰信息流�！�

蔚浩義表示“我們采用3D雙光子納米光刻技術，在直徑不足0.1毫米的多模光纖端面精準制造出多層微型光學衍射神經網絡。”這一結構可直接在可見光波段對傳輸中的散斑圖案進行振幅與相位信息的實時解析，無需傳統(tǒng)AI技術所需的“光-電-算”轉換步驟，首次實現(xiàn)了多模光纖內光信號的全光學智能處理。微型光纖圖像傳輸技術能夠直接應用于光纖內窺鏡支持的精準醫(yī)療、微創(chuàng)腦神經細胞的實時成像研究，為生物醫(yī)學領域提供一個前所未有的技術平臺。同時，因為多模光纖能夠承載的光學信息模式數(shù)量是傳統(tǒng)單模光纖的數(shù)萬倍，多模光纖圖象傳輸技術在新一代高速度光通信、量子信息處理、微型光子學器件等信息科學領域具有重要價值。

成果演示圖

未來展望：從癌癥早篩到超高速光通信

現(xiàn)有內窺鏡因圖像失真可能漏檢微小腫瘤，而此項新技術可提升圖像分辨率與信噪比，結合深度學習算法，助力醫(yī)生識別早期癌癥特征。未來，患者可通過更小創(chuàng)傷的微型設備，獲得接近病理切片級的實時影像，大幅提高篩查效率。

此外，傳統(tǒng)單模光纖受限于物理特性，帶寬接近理論極限�，F(xiàn)有的多模光纖雖可容納更高容量，卻因失真難以實用。利用團隊新技術通過全光處理突破瓶頸，將助力實現(xiàn)超高速度的通信，為6G通信、元宇宙等超大數(shù)據(jù)場景鋪路。

顧敏院士總結道：“這一技術成果不僅為光學智能內窺鏡技術和高速光通信技術提供了技術平臺，更是實現(xiàn)新一代的低能耗、高算力、高通量的光學人工智能技術的一項重要突破。”

成果實驗圖

文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s41566-025-01621-4