广东
科学剃刀
探索宇宙奥秘 · 理性思考
想象一下，一颗子弹穿透苹果的瞬间。
或者，激光在空气中炸裂的微秒时刻。
人类的眼睛无法捕捉这些画面。
传统的高速相机也往往力不从心。
要么速度不够快，要么分辨率太低。
要么就是数据量庞大，难以处理。
2026年2月5日，中国科学院西安光机所带来了一项新突破。
他们给高速相机装上了一个“超级大脑”。
这个系统叫sCUPLI。
它能以极高的帧率，拍下极其清晰的画面。
这不仅是快，更是“算”的胜利。
物理与AI的完美联姻
要理解这项技术，我们先得聊聊“压缩成像”。
传统成像，是一对一记录。
压缩成像，则是把三维信息压缩到二维探测器上。
这就像把一大箱行李，强行塞进一个小手提箱。
拍得很快，但还原很难。
这就涉及到了“逆问题”求解。
以前，科学家常用传统算法。
比如TwIST算法。
但面对复杂场景，这些算法往往“力不从心”。
近年来，深度学习火了。
人们开始用神经网络来还原图像。
也就是所谓的“端到端”黑盒网络。
但这有个大问题。
黑盒网络喜欢“脑补”。
它可能会凭空画出原本不存在的细节。
这就是所谓的“伪影”。
而且，训练成本极高，计算量巨大。
西安光机所的团队想了个办法。
他们不再单纯依赖数据训练。
而是把物理规律也“教”给了AI。
他们提出了“多先验物理增强神经网络”，简称mPEN。
这个mPEN不简单。
它融合了三种先验知识。
一是物理模型。
二是稀疏约束。
三是深度图像先验。
简单说，就是既懂光学原理，又懂图像特征。
这就好比一个经验丰富的老侦探。
既懂法医知识，又懂犯罪心理学。
破案自然精准。
速度与精度的双重飞跃
有了mPEN这个核心算法。
研究团队将其整合进了硬件系统。
这就是sCUPLI系统。
全称是“单次曝光压缩上转换光致发光寿命成像系统”。
名字很长，功能很强。
它利用一条编码路径进行时间剪切。
同时利用另一条先验路径记录未编码的积分图像。
两者协同工作。
系统有效地抑制了伪影。
还修正了空间畸变。
效果怎么样？
数据不会说谎。
在每秒3.3万帧的拍摄速度下。
系统实现了90.5 lp/mm的空间分辨率。
这是什么概念？
相比传统的TwIST-COSUP方法。
图释：mPEN–sCUPLI的深度学习工作流程和网络架构。图片来源：超快科学（2026年）。DOI：10.34133/ultrafastscience.0124
分辨率提升了大约3.56倍。
峰值信噪比（PSNR）提高了4分贝。
图像的锐度和保真度提升了1.85倍。
这是一个巨大的飞跃。
为了验证实用性，团队做了一个实验。
他们用稀土掺杂的上转换纳米探针。
去检测酒精溶液中的合成色素浓度。
这种检测是非破坏性的。
而且非常快。
通过捕捉微秒级别的荧光寿命变化。
系统精准地判断了结果。
这说明，它不光能“看”，还能“测”。
从“跟跑”到“并跑”的跨越
高速成像领域，一直是各国科技竞争的焦点。
过去，高端高速相机市场主要被国外垄断。
比如美国的Phantom，日本的NAC。
这些设备价格昂贵，且对中国往往有出口限制。
中国在超快光学领域，一直在努力追赶。
西安光机所更是其中的“国家队”。
多年前，西安光机所就研制出了条纹相机。
这是种极为精密的超快诊断设备。
解决了国家在“卡脖子”技术上的急需。
如今，随着AI技术的爆发。
计算成像成为了新的赛道。
这次sCUPLI系统的研发。
标志着中国在这一领域已经开始从“跟跑”转向“并跑”。
甚至在某些细分应用上，实现了“领跑”。
国内的科研团队不再满足于硬件的堆砌。
而是开始探索“光+算”的深度融合。
利用中国在算法和大数据上的优势。
弥补传统光学硬件的短板。
这种思路的转变，意义深远。
不仅仅是中科院。
国内多所高校和研究所也在发力。
比如在压缩感知理论、神经网络重构算法上。
中国学者发表了大量高水平论文。
这次的研究成果，正是这一趋势的集中体现。
它证明了，只要路子对。
我们完全有能力在高端仪器领域实现超越。
看见看不见的未来
这项技术的应用前景，非常广阔。
除了文中提到的食品安全检测。
它在生物医学领域潜力巨大。
比如观察细胞内部的快速活动。
或者神经信号的传递过程。
在工业生产中。
它可以用来检测高速流水线上的微小缺陷。
在材料科学中。
它可以记录激光与物质相互作用的瞬间。
未来，随着算法的进一步优化。
这套系统有望变得更小、更快、更强。
也许有一天。
我们的手机也能拥有这样的“超能力”。
看清肉眼无法察觉的微观世界。
这不仅是一项技术的进步。
更是人类认知边界的一次拓展。
西安光机所的这一成果。
让我们离那个未来，又近了一步。
参考文献
Xing Li et al, Upconversion Photoluminescence Lifetime Imaging via Multi-Prior Physics-Enhanced Deep Learning, Ultrafast Science (2026). DOI: 10.34133/ultrafastscience.0124
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