庄松林院士团队：用 AI 重写光学仪器的“底层代码”——访上海理工大学庄松林院士

　　用算法替代部分物理器件功能，以数据训练突破传统理论极限。在光学仪器创新领域，庄松林院士团队正以 AI 技术掀起两场颠覆性变革。

　　当望远镜装上 AI 芯片，人类看见了更远的星空；当显微镜接入算法，生命科学打开了新的维度；当光谱仪融入 AI 分析系统，新一代仪器被重新定义……可以说， 人工智能正以 数字引擎 之姿，推动科学仪器突破物理极限，迈向 感知即分析 的智能时代。

　　在生物诊断、临床医学、环境监测等领域展现极具前景的应用潜力，相关成果发表于《科学进展》（Science Advances）。AI 如何重塑仪器研发逻辑？智能时代的科研工具将呈现何种形态？ 带着这些问题，日前仪器信息网特别专访了庄松林院士，深度解码 AI + 科学仪器 的底层创新逻辑与未来图景。

　　）浪潮席卷全球，AI + 科学、AI + 医学 、AI + 制造 等创新融合模式正在重构各领域底层逻辑。庄松林院士在专访中指出， AI 带来的最大变革在于人观念的变化，通过大数据与大模型训练，科学仪器、医学诊疗、工业生产、检测技术等领域均能得到很好的提升，AI + 各领域 将成为所有学科未来发展和努力的方向。在光学工程领域，庄松林院士

　　、AI + 光学 的前沿探索，其阶段性成果已展现出颠覆性潜力。他特别强调，传统光学系统设计曾被视为依赖经验的 “手艺活”，受限于局部极值优化的传统算法，加上对设计者经验判断的高度依赖，复杂光学结构的研发往往陷入效率瓶颈。针对这一行业痛点，庄松林院士团队通过构建光学大数据分析模型，将海量设计数据注入 AI 系统进行深度训练，实现了从 人工调参到 机器自主学习 的关键突破。如今，只需输入视场、焦距、孔径等基础参数，AI 系统即可通过端到端的智能算法，快速生成高精度设计方案。 可以

　　这一技术跃迁不仅打破了经验壁垒，更让光学设计从 工匠式精雕细琢 迈向 智能化批量生产 的新范式。颠覆仪器原理：从物理器件到算法定义的跨越用算法替代部分物理器件功能，以数据训练突破传统理论极限

　　传统荧光显微镜依赖干涉滤光片分离特定波段荧光信号，面临操作复杂、灵活性不足的局限。庄松林院士团队开发的新型荧光显微镜，突破物理器件桎梏，通过采集全光谱荧光数据，利用神经网络模型得到每个波段非常准确的荧光信息，用户仅需通过算法指令即可 按需提取 任意波长信号，完全改变了荧光显微镜的传统模式。相关成果发表于《Science Advance》，引发行业关注。据悉，成果发布之后，有企业惊叹：“该技术或将彻底重构传统荧光显微镜的硬件架构！”

　　实现了10⁻⁵勒克斯级超低照度信号的光学成像。庄松林院士解释说：现在能够做到最低的照度在5×10-4或者10-3，10⁻⁵勒克斯的照度比一颗星的照度还要低，如同在伸手不见五指的房间中，用普通相机进行拍摄，1秒以内就可以把真实的图像提取出来。”据悉，该技术现在已经得到了初步的应用，下一步将通过规模化应用降低硬件成本，进而扩大应用范围。

　　，必须要做好充分的思想准备，把AI运用到各个方面去。对我们每一个领域的同学、青年导师来讲，首先要把我们本行业的基础知识学扎实。在此基础上上，再融入AI的思维。”当然，AI 与光学的结合绝非简单的 “技术叠加”，需要科研人员从思维模式到知识结构的全面升级。庄松林院士强调，“

　　。不仅如此，大家还要增加大数据深度学习等交叉学科的知识，所以对大家来讲，要学习的东西更加多了。”

　　低成本+高质量：如何靠技术创新突围500强供应链？——四方光电创始人熊友辉博士专访