据中国激光杂志社网，于2025年10月19日报道，光谱成像是一种通过分析物质与光相互作用、实现成分检测的科学探测工具。小到超市水果的农残检测、空气质量环境的评估，大到文物年代的判断、遥远星球的成分分析都离不开它。然而，传统光谱测量受限于分光采集与固化结构，始终无法平衡光谱分辨率与成像通量之间的矛盾。也就是说，要想获得高分辨率的光谱，就必须牺牲透光率；而要提高透光效率，分辨率就难以提升； 而这也严重限制了人们在微弱光、大视场或快速变化场景下的探测能力。

清华大学电子工程系方璐教授课题组首创可重构计算光学成像架构，研制了高分辨光谱成像芯片——“玉衡”，实现了亚埃米级光谱分辨率和千万像素级空间分辨率的快照光谱成像。该成果以“Integrated lithium niobate photonics for sub-angstrom snapshot spectroscopy”发表于Nature。

此前，方璐教授团队摒弃传统电子深度计算范式，另辟蹊径，首创分布式广度光计算架构，研制大规模干涉-衍射异构集成芯片太极（Taichi），实现了160 TOPS/W的通用智能计算。【文章报道：清华大学戴琼海院士团队、方璐团队：效率提升两个数量级！光子芯片赋能超级计算】

亚埃米是什么概念？1埃等于百亿分之一米，大约是一个氢原子的直径。亚埃级分辨率意味着这台设备能分辨出波长差异小于1埃的光，精度高达0.5埃，足以清晰捕捉到物质最精细的原子吸收峰。更重要的是，不同于传统高分辨率光谱仪往往需要通过扫描来获取不同波长的信息，耗时且会错过瞬时现象，“玉衡”能在0.5埃光谱分辨率和73.2%的光学透过率基础上实现快照成像；而“快照”意味着它像我们日常拍照一样，一次曝光就能瞬间捕获整个视场内所有像素点的完整光谱信息，帧率高达88 Hz。

亚埃米级超高透射率快照光谱技术（RAFAEL）的核心在于其巧妙地将可重构的铌酸锂集成光子芯片与先进的计算重构算法相结合（图1）。

“智能滤镜”：铌酸锂调制器

研究团队在传统的CMOS图像传感器上，集成了一层特殊设计的铌酸锂薄膜；这层薄膜的表面具有随机的纳米级起伏，使得传感器的每一个像素都拥有独一无二的光谱响应特性。更重要的是，铌酸锂具有优异的“电光效应”，对其施加微弱的电压（0-30V），其折射率就会发生改变，从而实时调整每个像素点的光谱透过曲线。这相当于为相机装上了一个拥有数百万个独立、可智能调节的“微型棱镜”的超级滤镜。

“算法解码”：物理自适应智能重构平台

经过铌酸锂调制器编码后，传感器接收到的是一幅看似杂乱的二维灰度图。研究团队开发了名为“PSAIR”的智能重建算法，它能像“破译密码”一样，从下图中的灰度图中精准地反推出原始的三维高光谱图像数据。该算法融合了掩码自编码器、物理模型校准和空间-光谱注意力变换器等先进技术，确保了重建过程既快速又准确。

实际应用：征途是星辰大海

研究团队在青海冷湖镇利用RAFAEL配合普通商用镜头，在单次700毫秒的曝光内，就成功捕获了高达5600颗恒星的光谱，并清晰分辨出其原子吸收线，观测效率相比世界顶级的专业天文光谱仪提升了100-10000倍。这为大规模、高效率的巡天观测和瞬变天体（如超新星、引力波光学对应体）的捕捉提供了革命性的工具。

RAFAEL的成功研制，不仅打破了光谱成像领域长期存在的“分辨率-透光率”权衡定律，更展示了集成光子学与计算成像相结合的巨大威力。未来，期待以“玉衡”为代表的计算光谱成像技术以更小体积、更高分辨力、更广应用，为材料科学、地球科学、天文科学开拓新的光谱天地。