AI+光学微操纵技术：精准微粒输运迎来“智能传送带”
在微观世界的操控领域，一项由中国科研团队取得的最新进展，正在将科幻电影中的场景变为现实。来自中国科学院西安光学精密机械研究所（西安光机所）与西北农林科技大学的研究人员，通过将物理模型约束与AI智能优化算法深度融合，成功研发出一种“AI+光学微操纵技术”，显著提升了微粒输运的精准度与稳定性。这项技术相当于在微观世界里搭建了一条可编程、智能化的“光学传送带”，为细胞组装、微纳制造乃至靶向给药等领域开辟了全新的发展空间。这不仅是一次技术迭代，更标志着光镊技术正从单一的光学操控向可编程、智能化的光学传送带时代迈进。
破解传统技术三大痛点：从“画轨道”到“建公路”
传统基于全息光镊的光学传送带技术虽然具有无接触、高精度、低损伤等显著优势，但在实际应用中面临三大核心瓶颈。首先，传统设计依赖于显式轨迹方程，难以构建复杂路径；其次，标量衍射模型在紧聚焦条件下无法准确表征光场特性；最后，现有深度学习方法存在数据依赖性强、泛化能力不足、易引入散斑噪声和相位不连续等问题。这些痛点严重制约了光学微操纵技术的进一步发展。
西安光机所的研发团队创新性地提出了基于Richards–Wolf矢量衍射理论的多先验物理增强神经网络（MPPN-RW），将物理模型先验、相位周期性先验等引入统一的无监督优化体系。如研究员柏晨所说，传统方法好比用固定公式画轨道，而新方法结合了物理定律和人工智能，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。这项技术相当于从“画轨道”升级到“建公路”，既考虑了光的波动特性，又通过多重约束确保了光场的均匀性，让微粒在运输过程中就像行驶在平坦的高速公路上。
验证实验惊艳：微粒沿“光”字与数字“6”稳定输运
为了验证MPPN-RW框架的可扩展性与鲁棒性，研究团队在无任何训练数据的情况下，成功实现了对1微米金粒子在任意复杂光学传送带路径上的高保真重建。更令人惊叹的是，团队开展了长距离、高复杂度运输轨迹的验证实验，成功实现了手绘汉字“光”和数字“6”等任意非闭合自由曲线的微粒输运。这一成果直观展示了技术对复杂路径的精确控制能力，证明了AI赋能的智能光学传送带在实际操作中的稳定与高效。
作为西安光机所推进“AI+光学”融合创新的重要进展，这项技术彰显了人工智能赋能先进光学技术发展的广阔前景。它不仅解决了长期困扰该领域的技术难题，更为实现精准靶向给药、高精度微纳组装等国家重大战略需求提供了可行的技术路径。未来，随着该技术的进一步成熟，我们有理由期待在生物医学、先进制造等领域看到更多颠覆性的应用落地。
