国际权威学术期刊《科学》(Science)在线发表了北京理工大学张军院士团队的最新研究成果。该团队在国际上首次提出
光谱专用计算原创概念，首创片上光谱计算全新架构，成功自主研发出
全球首款一体化在线实时高光谱成像微系统——HyperVision，有效解决了高光谱成像在线实时解析的行业难题。
光谱被称为“光基因”和“光指纹”，包含丰富的物质属性信息。高光谱成像技术能够同时获取目标的多维光谱信息，是空天遥感、智能驾驶、环境监测、精准医疗等领域的核心感知技术。然而，传统高光谱成像模式通常采用“现场采集原始数据、回传后方服务器事后分析”的流程，生成的海量数据严重制约了该技术在动态复杂现场的落地应用。随着应用场景的不断升级，行业迫切需要感知终端能够就地完成光谱重建、物质识别与信息研判，实现“感知即解析、采集即决策”。
针对这一痛点，张军院士团队跳出了通用CPU/GPU的路径依赖和经典冯·诺依曼时分计算架构的束缚，开创性地提出了类数据域并行计算方法。该方法将完整的光谱计算图直接映射到芯片硬件物理空间，构建出由分布式硬件算子组成的连续数据流通道，彻底消除了计算硬件的空转等待时间。这一技术跨越使高光谱成像从传统的“离线后置处理”转变为“片上原位在线实时计算”，为下一代集成化、嵌入式高光谱视觉系统开辟了一条全新技术路线。
依托这套原创架构，研究团队打通了从理论探索、芯片研发到整机制备的完整工程闭环。团队接连攻克了高密度数据流硬件加速、光谱专用计算芯片制备、轻量化AI光谱重建网络等系列关键技术，最终研制出HyperVision微系统。据悉，该设备集成了自研的光谱专用计算芯片HyperN与宽带光谱成像传感器HyperspecI，并搭配大容量电池模组与高清显示屏。整机重量仅约950克，功耗仅为25.3瓦，相比传统GPU方案功耗降低了一个数量级。HyperVision无需外接供电，也不依赖外部算力集群，即可在可见至近红外宽波段稳定输出视频级实时高光谱成像画面。
目前，研究团队已在智能驾驶、烟雾监测、无人机空对地成像等真实动态场景中完成了系统实测验证。审稿人对该成果给予了高度评价，认为其是“体系结构的深度优化”和“意义重大的技术进步”，并具备“罕见的工程成熟度”。
值得注意的是，这并非该团队首次在高光谱成像领域取得重大突破。2024年，张军院士团队曾成功攻克片上光学编码难题，相关成果发表于《自然》(Nature)期刊。此次在《科学》上发表的成果进一步攻克了计算瓶颈，标志着HyperVision系统打通了高光谱成像技术从实验室理论到轻量化便携装备、实时在线感知应用的全链条。这一突破重新定义了机器视觉的感知能力边界，有望为空天遥感、智能驾驶、智慧农业、精准医疗等战略新兴领域和新质产业赛道的发展提供强有力的技术支撑。
资料来源：科技日报
作者：宋池
