无需电源的AI眼睛：硅纳米结构实现超低功耗图像处理

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训练一个AI模型消耗的电力足以供普通家庭使用数十年，而当AI开始"看"世界，摄像头的能耗又成为智能设备的阿喀琉斯之踵。现在，美国圣路易斯华盛顿大学的一组研究人员找到了一条捷径：他们让光自己在纳米硅片上完成图像识别，整个过程不消耗一丝额外电能。这项发表于2026年1月21日《Nano Letters》的成果，首次实现了真正意义上的被动式非线性光学图像处理，为机器视觉摘下了一直戴着的"电枷锁"。

传统计算机处理图像，必须先将光信号转换为电信号，再经过复杂的数字运算。全光学计算的梦想是让光直接操控光，跳过耗电的模数转换。但这里有一个物理难题：真正强大的图像处理需要"非线性"运算，即输出与输入不成正比，类似于数字电路中的阈值判断。

此前，实现光学非线性要么需要激光器级别的强光，要么需要外接电源激活特殊材料。Lawrence团队的突破在于利用了硅的一个日常特性：吸光发热。他们在硅片上刻蚀出数千个纳米级"天线"，这些结构像微型烤箱一样高效吸收入射光（捕获率高达40%），却因极高的品质因子（High-Q）而对温度极度敏感。

当光照强度达到阈值，硅结构升温，其光学性质发生突变，原本不透明的"暗像素"瞬间变得几乎完全透明。这种"吸收-透明"的翻转完全被动发生，无需电极，无需偏置电压，仅凭光子自身的能量就能完成图像的亮度筛选和特征提取。

用光学元件处理图像并非新概念。早在20世纪中叶，科学家就利用透镜的傅里叶变换特性进行模拟图像处理，边缘检测、空间滤波等线性运算早已成熟。这些系统只能做"加减法"，无法完成神经网络所需的"判断"——即基于光强的非线性响应。

过去十年，超表面（metasurfaces）技术让光学元件扁平化、微型化，但非线性处理始终是"电老虎"。2024年，麻省理工学院团队曾利用相变材料实现光学非线性，但需要持续供电维持材料状态。此次华盛顿大学的工作首次证明，仅凭硅材料的本征热光效应，在室温下就能实现低光强、高分辨率的非线性滤波。

这相当于给光学神经网络补上了最后一块拼图：输入层（超表面透镜）、隐藏层（线性变换）和激活函数（此次实现的被动非线性）终于可以全部在光域完成，为超低延迟、零静态功耗的纯光AI芯片铺平了道路。

浙江大学陈红胜团队在可重构超表面和近场光学方面成果显著，其设计的动态超表面已实现太赫兹波段的实时调控；南京大学祝世宁院士团队深耕拓扑光子学与超材料，在光量子信息处理领域保持领先；中科院长春光机所在窄带滤光超表面和成像应用上具备工程化优势。清华大学、华中科技大学等也在硅基光电子集成领域布局甚广。

值得庆幸的是，这项技术路线完全兼容CMOS工艺——这意味着中国成熟的硅基芯片制造能力可以直接迁移。一旦国内团队在热光非线性机制或新材料（如硫系玻璃、ITO）上取得突破，完全有可能实现弯道超车。毕竟，让AI"看见"而不"发烧"，是整个行业的共同追求。

Zhao, B., et al. (2026). High-Resolution and Ultralow-Power Nonlinear Image Processing with Passive High-Quality Factor Metasurfaces. Nano Letters. DOI: 10.1021/acs.nanolett.5c05424