前沿光學技術的新發(fā)展

金國藩

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前沿光學技術的新發(fā)展

金國藩

（清華大學精密儀器系，北京 100084）

近幾十年，光學這門古老的學科得到了迅速發(fā)展。文章從近幾年諾貝爾化學獎和物理獎的獲獎課題談起，介紹了光學技術的發(fā)展脈絡，梳理了納米光學、超表面、壓縮感知、深度學習、太赫茲、光學自由曲面等光學前沿新技術的發(fā)展情況。文章最后指出，從事科研研究不能從文章到文章，要與社會的需求相結合，科研只有服務于企業(yè)、服務于社會，才能將技術的發(fā)展落實到實處。

納米光學 超表面 壓縮感知 深度學習 太赫茲 光學自由曲面 光學

0 引言

光學是門既古老又新穎的學科。原來的光學主要是物理光學和幾何光學。1609年出現(xiàn)了伽利略望遠鏡；1666年牛頓的三棱鏡分光太陽光的實驗，成功為后來的光學研究奠定了基礎；再之后出現(xiàn)的X射線干涉儀、拉曼光譜，顯微鏡等研制者均獲得諾貝爾獎金。近幾十年，光學技術得到了迅速發(fā)展。21世紀，諾貝爾物理和化學獎的獲得者，看似與光學無關，但本質上都屬于光學領域，比如2008年化學獎的獲得者日本人下村修、美籍華裔化學家錢永健，研究的是用綠色熒光蛋白來檢查細胞蛋白；2009年物理獎獲得者是高錕和Willard S. Boyle、George E. Smith，高錕主要研究的是光纖傳感，現(xiàn)代通訊里面已多用光纖，不再使用銅線；Willard S. Boyle、George E. Smith發(fā)明了第一個成功的數(shù)字影像傳感器：電荷耦合器件（CCD），現(xiàn)在我們使用的探測器不是CCD就是CMOS。再后來，日本人做出了藍光LED，接著就是超分辨率熒光顯示。因此，雖然光學是門古老的科學，但隨著現(xiàn)代化的發(fā)展又煥發(fā)著青春。

從光學的角度上看，最大的變化應該是激光的出現(xiàn)。1916年，愛因斯坦發(fā)現(xiàn)了激光。激光英文直譯成中文，意思是“受激輻射的光”，被稱為“最亮的光”、“最快的刀”、“最準的尺”，是20世紀以來繼核能、電腦、半導體之后，人類的又一重大發(fā)明。激光的干涉性好、亮度高、方向性好，所以激光的出現(xiàn)對光學的發(fā)展具有非常大的促進作用。我們現(xiàn)代生活當中到處都用到激光，無論是測量還是武器，激光的出現(xiàn)在光學領域引起的變化是巨大的。

近年來，在光學領域里面還出現(xiàn)了很多新的分支，例如納米光學、太赫茲等。過去的鏡頭都是用的球面、非球面，現(xiàn)在出現(xiàn)了光學自由曲面，作為顯微方面又出現(xiàn)了超分辨。一些理論從電信工程領域轉到光學領域中來，又出現(xiàn)了壓縮感知、深度學習、大容量的光存儲、運用光束進行測量、二元光學、非線性光學、計算光學等等。新出現(xiàn)的這些光學的分支在工業(yè)上已經(jīng)逐步得到了應用，而且起到了很好的效果。

1 納米光學（Nano Optics）

所謂納米，就是把金屬弄成很小的顆粒，這些顆粒是在100個納米以下的。納米的性質跟普通的大塊兒的金屬材料或其他材料不一樣。顆粒變小以后，它表面的面積就相對比較大。光線照射以后，會跟納米的結構、納米顆粒發(fā)生線性或者非線性的變化，或者是量子之間的相互變化，就產(chǎn)生了表面等離子現(xiàn)象（Plasmonic Effect）。這個現(xiàn)象的出現(xiàn)，實際上就是表面的原子的活動能量很高，相互碰撞，自由電子也在相互碰撞，所以這個信號就可以大大加強。比如說一根針，針的表面上都有金屬納米顆粒。用它探測時，探測信號就特別強。這就是納米最基本的表面等離子現(xiàn)象。表面等離子現(xiàn)象在很多領域都得到了運用。后來，又出現(xiàn)了超分辨率納米光刻、高密度的數(shù)據(jù)存儲以及近場光學等等。

中科院成都光電所最近做了一個平面透鏡。平面透鏡上面就是一些小的納米顆粒，這些納米顆粒排好就能做成一個平面的透鏡。另外，還做了超分辨成像，超分辨成像就是在一塊玻璃板上，把納米按照一個規(guī)律分布，再經(jīng)過一個濾波器之類的器件，就得到了一個超分辨的圖像。納米再發(fā)展下去就是超表面。

2 超表面（Metasurface）

超表面是指一種厚度小于波長的人工層狀材料，非常薄，它可以對電磁波、光波、光波的偏振、振幅、相位，以及極化的程度、極化的方式、傳播的方式都能進行調控。超表面是一種結合了光學與納米科技的新興技術。

超表面的應用非常廣泛。例如用雷達去發(fā)現(xiàn)航天器在飛行，如何反雷達，讓雷達不容易發(fā)現(xiàn)。隱身的問題就可以用超表面來做材料，用它做的材料可以反雷達。超表面有很多用途，高反射率的、高透過率的都可以用到。

3 壓縮感知（Compressive Sensing）

在電氣工程信號處理時，大量地使用模擬信號，模擬信號后來變成數(shù)字信號，數(shù)字信號有降低干擾等諸多好處?？墒且褦?shù)字信號再變回去，變成原來的模擬信號，就有一個取樣的問題，到底取樣取多少。在電氣工程里面，香儂定理就是關于取樣的，必須取多少，才能恢復到原來的信號。對圖像來說，有各種頻率的，但是取樣到底取多寬，香儂定理規(guī)定，至少等于它的帶寬，此帶寬是一直遵守的規(guī)則，否則不能恢復到原來的信號，恢復完了以后就出現(xiàn)了混疊現(xiàn)象。顧名思義，混疊就是混在一起，不清楚。所以，香儂定理規(guī)定了，我們要取樣多少。圖像里本來也有各種各樣頻率的一些信號，但是都變成數(shù)字信號后，到底去取多大的帶寬才能恢復原來的圖像?于是，就有人打破了香儂定理，提出了壓縮感知。簡單的說，壓縮感知就是在數(shù)學上做了一些處理，做了傅立葉變換或者小波變換。變換后發(fā)現(xiàn)，信號里面不僅僅有一些信號，還有很多地方是零信號，是零值。如果把這些零值都去掉，信號就減少了很多，可以大大地減少信息量，這樣對做圖像處理是很重要的。壓縮感知就是把那些冗余的信息去掉，它一出現(xiàn)，在科學界和工業(yè)領域，在信息論、圖像處理、地球科學、光學和微波成像、模式識別等各個領域都得到非常大的重視。因為信息量可以大大地縮減。譬如核磁共振，核磁共振利用的是電磁波，得到的圖片數(shù)據(jù)量太大，而應用壓縮感知就可以以比較少的信息，完整地恢復原來的圖像。

4 深度學習（Deep Learning）

人是萬物之靈，最主要的一點就是，人是善于學習的。一個小孩，最初一看到他爸爸，也不見得就叫得出來，最多只能“啊”就完了。但后來發(fā)現(xiàn)，那個是爸爸，應該叫爸爸才對，慢慢的，他就認識了爸爸。

其實，一個人學習跟判斷是很重要的，跟其他動物相比，人類更善于學習?，F(xiàn)在機器人的能力也非常強，世界上最有名的圍棋手跟機器人下棋，幾次都是機器人贏了。為什么?其實就是機器人做了很多學習，它可以檢索到不同的一些走法。它可以利用計算機線路板，每一塊線路板上都有感知器，感知器在不同的線路板上傳遞，一層一層的傳遞。每一次傳遞的時候，它實際上就設計好了，第一層先認識一個圖像的邊緣線，這可能是一條直線；第二次又傳遞到下一個，它又認識一個圖像的犄角，這也可能是圓角；慢慢地，一層一層的認識，就可以得出一個圖像來。這個圖像到底對不對，它又有個背傳，就是返回來。返回來之后，再跟原圖進行比較，一比較發(fā)現(xiàn)了差距。這里有一個閾值，如果閾值設的高一點，那就過了；但是，如果閾值低一點，或者更小，可以說精確度就越高一些。所以返回來，不夠再來，反復迭代。最后就能得到一個很好的圖像。為什么機器人能把最高段位的圍棋手都勝了?這是因為它做了大量的迭代。而且每一次網(wǎng)絡，還能改變它的權重，改變了它的方向。這次傳到這個神經(jīng)元或者某個感知器上面，下一次傳到另外一個感知器上。這樣就反復反復的迭代，到最后它的閾值就變得很小很小。所以知名的圍棋手跟機器人去比賽的時候，到最后肯定是比不過的，因為機器人經(jīng)過了幾萬個訓練。所以每一次改變閾值，改變傳遞到哪一個感知器，是可以變化的。變化來變化去，然后反復迭代，就能迭代出一個非常好的結果。

人臉識別也一樣?；谌说哪槻刻卣鳎瑢斎肴舾傻娜四槇D像或視頻流，從而得到一個非常好的網(wǎng)絡，這個網(wǎng)絡就善于去識別人。識別分成兩個階段，訓練的時候可能幾個小時，甚至七八個小時，訓練完了，得到了人臉識別網(wǎng)絡。使用的時候，人臉只要往那兒一站，光一照，立刻就能識別出來。這是誰，那是誰，識別出來了，這就是深度學習。

深度學習為兩段，一個階段是學習，另一個階段是測試。這種反復迭代的辦法在各個領域都在使用：人臉識別、模糊圖像識別、超分辨率以及一些物品的分類。不好分類的物品，找一個比較好的網(wǎng)絡，來進行分類。我們做遙感，在衛(wèi)星或者地面拍攝的一個圖像，因為速度很快，再加上大氣的干擾，所以圖像不夠清楚。但是不清楚的一個圖像，讓它經(jīng)過我們優(yōu)化的網(wǎng)絡，經(jīng)過迭代，就能很清楚的把這個物品到底是什么，識別出來。這些應用是非常有價值的。

5 太赫茲技術（Terahertz）

過去講光學，大都是做的可見光，或者近紅外。比近紅外更長一些的是遠紅外，微波波長最短處叫做超微波，遠紅外與超微波之間的區(qū)域就是太赫茲。所謂太赫茲，是1012赫茲。它是一個有獨特優(yōu)點的輻射源。在美國把太赫茲評為改變未來世界的十大技術之一。2005年，日本把太赫茲列為國家支柱的十大重點戰(zhàn)略目標，希望舉全國之力來進行開發(fā)。太赫茲很有用處，可以用在成像、毒品的檢查、生物的檢測、細胞里面蛋白質成分分析等方面。進關海關時，用太赫茲掃一下，身上藏的東西，都能照出來。另外，還有太赫茲的光譜，這是我們用普通的光源得不到，但是用太赫茲就可以得到。

6 光學自由曲面（Free-form Optics）

過去光學系統(tǒng)大部分都用的是球面和非球面，都是光學對稱的。光學自由曲面與傳統(tǒng)不同，它可能是一些非對稱的曲面，它突破了傳統(tǒng)成像的一些基本概念。所以，只要需要，不論是發(fā)射，接收還是轉換，都可以。

另外，從加工上說，不管是球面的還是非球面的，如果是玻璃的，先去切成一塊玻璃。然后去銑，再磨，磨完了，再拋光，才能做出一個鏡面。而現(xiàn)在，光學自由曲面大部分是經(jīng)過單點金剛石車床來車，表面的光潔度沒有問題。然后光學自由曲面常常在某個地方，表面可能就凸出一點兒，這一點，結果它就能把有些像差去掉。使用光學自由曲面，可以得到大的視場角，高分辨率。對于光學設計，自由曲面增加了很多變量，有利于消除像散等像差，像散的問題在光學設計里面很麻煩。用數(shù)控機床來加工，加工的速度比以前的多少工序要快的多。將來，可能有很多光學設備做成自由曲面，通過壓膜式的壓出來，這樣可大大提升生產(chǎn)量。

7 結束語

技術如何轉化為生產(chǎn)力，高校和企業(yè)如何對接，產(chǎn)學研就顯得尤為重要。

高校跟企業(yè)不同，高校的人才匯集，他們更愿意鉆研一些新的技術。像清華大學設有常聘教授，并規(guī)定常聘教授必須出國一年，沒有一年的出國經(jīng)歷，連常聘副教授都不可勝任。常聘教授在國外有一年的經(jīng)歷，專門學習新的技術。但企業(yè)不一樣，企業(yè)有生存的壓力，他們首先必須要解決生存問題。比如私營企業(yè)，它得賺錢，不然養(yǎng)活不了這么多職工。所以，企業(yè)跟高校經(jīng)營是不一樣的。

高校尤其是工科的院校，必須要與企業(yè)很好的結合。如果不能結合，所有技術都是紙上談兵。最后起到什么作用，誰都看不到。那些在國外學習過的技術專家，他們對于國內(nèi)企業(yè)到底需要些什么技術，往往是不太了解的。他們做的研究題目大都是從文章到文章，這是不可取的。高校的專業(yè)人員首先要到企業(yè)來，向企業(yè)學習，了解他們的需求。需求在哪里，新技術就在哪里，這樣才能做出些創(chuàng)新性的工作。只有通過創(chuàng)新性工作，我們的技術發(fā)展才有可能從跟跑變?yōu)椴⑴埽詈笞兂深I跑。這才是工科發(fā)展的一條路。產(chǎn)學研相結合是非常重要的。

光學事業(yè)的蓬勃發(fā)展，給高校科研人員提供了一個新的平臺，我們力爭要把專業(yè)知識帶給航天企業(yè)，在了解企業(yè)需求的基礎上，雙方找到一些結合點，一起開展研究工作，共同為我們的航天事業(yè)做出貢獻。

（本文根據(jù)金國藩院士的講座整理，經(jīng)金院士審閱）

The New Development of Optical Technology

JIN Guofan

（Department of Precision Instrument, Tsinghua University, Beijing 100084, China）

In recent decades, optics, has developed rapidly as an ancient subject. This article talks about the Nobel Prize in Chemistry and Physics in recent years, and the development of optical technology is also introduced. The development of new optical technologies such as nano-optics, metasurface, compressed sensing, deep learning, terahertz, free-form opticsand so on is introduced in detail. Finally, the article points out that scientific research should not be carried out from articles to articles, but should be combined with the needs of society, only by serving enterprises and society can scientific research implement the development of technology.

nano optics; hypersurface; compressed sensing; deep learning; terahertz; optical free-form surface; optics

O439

A

1009-8518(2019)03-0001-04

10.3969/j.issn.1009-8518.2019.03.001

金國藩，男，1929年生，中國工程院院士，1950年畢業(yè)于北京大學工學院，曾任清華大學機械工程學院院長。

2019-04-02

（編輯：陳艷霞）