据中国激光杂志社网，于2025年11月19日报道，用计算完善光学——AI辅助光学设计。
1、研究背景
光学设计属于典型的复杂非凸优化问题，需要有经验的光学工程师根据光线走势和像差平衡选择合适的初始结构。如果有一个工具，根据使用者给出的指标，迅速地给出一组成像质量优秀的镜头，又可以自动搜索各镜片加工厂商现成的镜头进行匹配替换，那么完成一个镜头的设计到加工会比现有流程便捷得多。
人工智能（AI）技术拥有强大的逆向求解能力。当下已经有大量的AI应用于超表面、全息的逆向设计和计算成像的成功案例。利用AI辅助简化光学设计能够大大提升设计效率以及光学系统的性能；而由于光学设计和AI的结合变化多样，在各个领域均有应用，因此总结AI在设计中的应用方式和影响，将对未来的工作产生启发。
2、AI辅助下的光学设计进展
2.1. 基于神经网络的光学系统生成、设计方法
近年来，基于神经网络的光学系统生成设计方法发展迅速。深度神经网络（DNN）的多层非线性映射可生成固定镜片参数的结构。循环神经网络（RNN）进一步对镜片序列进行学习，使可变片数系统的动态生成成为可能。
在训练框架方面，早期研究主要依赖于有监督学习，如2018年美国亚利桑那大学Gannon等和2019年北京理工大学杨通等学者，自建数据集进行训练，分别实现了自由曲面照明系统与离轴三反成像系统的初始结构生成。随后，加拿大拉瓦尔大学Côté团队引入无监督学习及可微光学仿真，减少对数据集的依赖并扩展了系统生成范围，同时结合RNN的序列学习与模块化DNN，实现了可变片数的系统生成。
2020年至今，AI光学设计进一步融合优化策略预测、混合监督学习和可微仿真反馈机制，研究人员提出了更完善的大规模数据集构建方法，实现了像质、约束与多解性的平衡；最新研究还扩展到偏振系统与多几何结构自由曲面系统的自动生成，成功率和结构多样性显著提高。
总体来看，神经网络的进展从原本的单一复杂元件设计，先是拓展到拥有复杂结构的简单元件系统设计，逐步实现复杂元件构成的复杂结构系统设计。由局部拟合扩展向全局设计，由少量参数的生成迈向多参数的平衡。
2.2. 结合深度学习的镜头端到端设计方法
端到端光学数字联合设计概念自2008年提出以来，在多个光学领域得到认可和应用。它解放了原本光学系统以接收器作为终点的框架，使这种框架仅作为一个中间过程，确保了最终获取的数字信息的准确性。而自动微分的引入使复杂光学系统的可微仿真成为可能，这为光学系统加入端到端训练提供了快速优化的基础，使光学系统设计能够直接与任务目标（如成像质量或识别性能等）联合优化，寻找综合最优的结构。
端到端光学设计目前已在多个方向取得突破，文中总结了一下几个方面的应用：1）实现复杂镜头的设计，利用可微光线追迹可实现紧凑结构与大视场成像，并通过课程学习策略避免局部最优；2）对图像识别特化的系统设计中，有研究表明放宽成像约束、直接以识别准确率为优化目标可显著提升性能；3）利用端到端设计的综合平衡能力，可以实现拥有某些极端指标的特殊系统，例如牺牲一部分像质实现超大视场，景深扩展，紧凑结构以及大动态范围的光学系统设计，而后利用联合优化训练的网络重建像质；4）衍射光学领域，利用端到端框架实现消色差设计，解决了衍射光学元件（DOE）波长敏感的问题；5）利用编码元件和联合优化的光学系统实现多维光场成像，最新研究已经实现波长-深度-图像的四维光场重建；6）在成像视野遮挡的任务场景中，通过联合优化DOE和重建网络实现了被遮挡目标的恢复。
总体来看，端到端光学设计正在突破传统光学设计的诸多难点，切实的在多领域内完成一个个应用突破。
3、未来展望
目前AI辅助光学设计在两种技术路线中都实现了重大突破，实现了从理论到应用的跃变。
在神经网络生成光学设计方面，未来的技术发展可能主要集中在如何实现更复杂的结构生成，例如折反混合系统、折衍混合系统以及具备更多调控能力的系统的直接生成。而应用发展则可能如开篇所设想的，开发一款AI赋能的、从结构生成到实际镜片的替换的加工装配一体化系统。
在端到端光学系统设计方面，目前已经形成了一种范式，即通过放松接收器像质的指标而满足其他特殊要求，实现原本光学系统无法实现的功能。未来的进展可能主要会集中在：1）轻量化神经网络，拜托高性能计算机的限制，实现AI+传感器一体化封装；2）根据应用构建一个预训练网络，而后根据实际应用场景，利用硬件在线（Camera in the loop）方式调整训练以应对环境变化导致的性能降低；3）利用微纳光学元件代替传统DOE实现更多功能的端到端系统设计。
作者简介
程德文，北京理工大学，教授，博士生导师，入选国家级领军人才。国内最早从事自由曲面光学、虚拟现实和增强现实头戴显示技术的研究。目前主要从事光学设计、自由曲面光学、头戴显示、视光学和全息显示等研究领域。
团队简介
北京理工大学光学成像与计算实验室，聚焦光学设计、自由曲面、VR/AR近眼显示、计算成像和微纳光学等方向。发表SCI论文百余篇，获专利80余项。团队现有教授2人，副教授2人，特别副研究员2人，博士及硕士研究生40余人。
