AI 为光镊装上“智能大脑”：西安光机所实现任意复杂路径的精准微粒输运
在微观世界里精准“搬运”微粒，无论是组装微型器件还是操控单个细胞，一直是科学家的梦想。5 月 7 日，西安光机所联合西北农林科技大学公布了一项突破性进展：他们成功将物理模型与人工智能深度融合，开发出一种名为 MPPN-RW（多先验物理增强神经网络）的新框架，相当于为传统光镊技术升级了一套“智能自动驾驶系统”，实现了微米级粒子沿任意复杂曲线路径的稳定输运。这项技术摆脱了传统方法对固定公式的依赖，标志着光学微操控正从机械的“单一操控”迈向智能的“可编程时代”。
痛点突破：从“画固定轨道”到“自动规划高速路”
传统的光学传输带设计依赖显式轨迹方程，构建复杂路径（如汉字或手写笔画）时容易出错；而现有的深度学习方法又存在数据依赖强、泛化能力弱、容易引入噪声和相位不连续等问题。西安光机所提出的 MPPN-RW 巧妙地将 Richards-Wolf 矢量衍射理论、相位周期性、光场平滑性等物理定律，作为先验知识引入一个统一的 无监督优化体系。这意味着它无需海量训练数据，就能高保真重建任意复杂路径对应的全息图。正如研究员柏晨所言：“新方法结合了物理定律和 AI，能自动设计出任意形状的光路，让微粒沿着花瓣形、字母甚至手写笔画等复杂轨迹稳定运动，就像行驶在平坦的高速公路上，既不容易偏航，也不会卡顿。”
验证成果：微粒在手绘“光”字中稳定穿行
团队在实际搭建的光学传输带系统中，成功验证了对直径 1 微米金粒子的稳定操控能力。更令人印象深刻的是，为了验证框架的可扩展性与鲁棒性，他们成功实现了长达距离、高复杂度的输运轨迹验证——微粒可以沿着手绘汉字“光”和数字“6”等任意非闭合自由曲线稳定运动。这直观证明了新技术有能力将宏观世界的手写笔画，精准“翻译”为微观世界的粒子运动轨迹，其应用价值在 微纳组装、生物操控、靶向给药 等高端制造和生命健康领域尤为突出。
行业前景：AI 正在重新定义“光”的操控边界
这项成果是西安光机所推进“AI+光学”融合创新的重要里程碑。它展示了人工智能赋能先进光学技术发展的广阔前景：当物理规律成为 AI 的“内置经验”，而非需要它从零学习的“外部数据”，光学操控系统的智能水平与鲁棒性将实现质的飞跃。从长远看，MPPN-RW 框架有望开启可编程光学传输带的时代，为未来细胞级别的精准手术、全光驱动的微工厂以及新型纳米材料制造铺平道路。一句话总结：AI 不仅教会了“光”如何看到微粒，更教会了它如何聪明地搬运微粒。
