人工智能已成為光子學(xué)創(chuàng)新的核心驅(qū)動(dòng)力。從工業(yè)生產(chǎn)、質(zhì)量保證到醫(yī)學(xué)研究，再到農(nóng)業(yè)和環(huán)境技術(shù)，人工智能與光子學(xué)的深度融合都開辟了新的可能性。2025年6月24日至27日，慕尼黑國際光博會(huì)（Laser World of Photonics）和慕尼黑國際機(jī)器人及自動(dòng)化技術(shù)博覽會(huì)（automatica）兩大展會(huì)將匯聚這一新興技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)，共同探索未來發(fā)展的無限可能。

當(dāng)激光以全速摧毀田間萌芽的雜草、在顯微鏡下對活細(xì)胞進(jìn)行高通量分類，或通過等離子云轟擊實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量材料的光譜分析與單一來源回收時(shí)，人工智能（AI）提供了精確性、可靠性和高效性。它不僅開辟了新視野，更對光子學(xué)的價(jià)值創(chuàng)造和商業(yè)模式也產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。

AI能提取出大數(shù)據(jù)里的高附加值信息

隨著數(shù)字化進(jìn)程的加速和傳感器技術(shù)的廣泛應(yīng)用，海量的原始數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)。AI算法能夠從這些數(shù)據(jù)中提取出具有高附加值的信息，從而加速研發(fā)項(xiàng)目的推進(jìn)，減少了光學(xué)和光路設(shè)計(jì)中的迭代環(huán)節(jié)，結(jié)合AI的虛擬化技術(shù)，還減少了實(shí)際測試的次數(shù)。在人工智能、數(shù)字孿生和仿真協(xié)同工作時(shí)，工業(yè)4.0愿景便成為了現(xiàn)實(shí)。

其中一項(xiàng)目標(biāo)是利用這些技術(shù)為全自動(dòng)的一次性生產(chǎn)生成正確的參數(shù)。與此同時(shí)，光子學(xué)推動(dòng)傳感器技術(shù)、成像技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，為實(shí)時(shí)過程監(jiān)測奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，而實(shí)時(shí)過程監(jiān)測正是基于AI過程參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整的基礎(chǔ)。這讓自學(xué)習(xí)機(jī)器的遠(yuǎn)景以及激光加工最終實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制變得切實(shí)可行的。

圖片來源：站酷海洛

在慕尼黑國際光博會(huì)上，參展商們始終致力于將光子學(xué)與AI深度融合。他們利用人工智能進(jìn)行組件的自動(dòng)化優(yōu)化，并在激光切割、彎曲和焊接過程中實(shí)現(xiàn)更高效、更具生產(chǎn)力和更少故障的工藝鏈。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以光速模擬大腦的學(xué)習(xí)過程（這一過程歷經(jīng)進(jìn)化才得以完善），從而能從海量數(shù)據(jù)中篩選出以前無法獲取的信息。在持續(xù)的激光加工過程和質(zhì)量保證中，AI能幫助檢測、分割和評估出相機(jī)或CT圖像中的隱藏缺陷和異常。在醫(yī)院和實(shí)驗(yàn)室中，它確保得到快速且可靠的結(jié)果。

AI加速顯微成像及其分析

訓(xùn)練有素的人工智能算法篩選海量數(shù)據(jù)比人類更可靠、更快速。顯微成像供應(yīng)商將該技術(shù)貫穿于整個(gè)工藝鏈：人工智能輔助放置和識別樣本，支持調(diào)焦和圖像采集，在顯微鏡下檢查活細(xì)胞時(shí)校正噪聲，并自動(dòng)化完成3D重建、圖像分割和物體分類。即使面對千兆字節(jié)甚至太字節(jié)的圖像數(shù)據(jù)，這些工藝鏈也能迅速交付結(jié)果。隨著規(guī)模的擴(kuò)大，基于人工智能的分析因更龐大的數(shù)據(jù)量支撐，在研究和診斷中能得出更可靠的發(fā)現(xiàn)。

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高度專業(yè)化的中型企業(yè)推動(dòng)AI的應(yīng)用

AI革命并不僅限于高意（Coherent）、通快（TRUMPF）或蔡司（ZEISS）等大公司。恰恰相反，像普雷茨特（Precitec）和Scansonic這樣的中型企業(yè)在人工智能支持的激光焊接、激光軟釬焊及相關(guān)測量技術(shù)方面已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展。“人工智能方法正在改變光子學(xué)行業(yè)的日常運(yùn)作，”激光技術(shù)工作組（AKL e.V.）執(zhí)行董事、普雷茨特集團(tuán)研發(fā)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Markus Kogel-Hollacher博士表示。他還補(bǔ)充說，AI在激光加工領(lǐng)域尤其具有巨大潛力。

畢竟，在光子穿透工件并發(fā)揮作用的地方，存在許多不確定性。所有關(guān)鍵工藝輸入變量都必須嚴(yán)格遵守，以避免質(zhì)量波動(dòng)。傳感器技術(shù)和人工智能不僅提供了幫助并擴(kuò)展了選擇范圍：“如今，我們不再僅僅關(guān)注結(jié)果的好壞。相反，利用人工智能，我們可以從光學(xué)過程數(shù)據(jù)中得出關(guān)于物理性質(zhì)的精確陳述，例如焊縫的強(qiáng)度或接觸電阻，”他解釋道。他還說，“人工智能支持的在線質(zhì)量監(jiān)控在電池、燃料電池或消費(fèi)電子產(chǎn)品的激光焊接中創(chuàng)造了真正的附加值。”

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光子學(xué)助力智能工廠和節(jié)能AI數(shù)據(jù)中心

4D Photonics GmbH 董事總經(jīng)理Christoph Franz也持類似觀點(diǎn)：“未來的智能工廠將需要精簡、可靈活集成的解決方案，以實(shí)現(xiàn)人工智能支持的多傳感器工藝監(jiān)控與評估。”人工智能從產(chǎn)生的大量傳感器數(shù)據(jù)中過濾出相關(guān)信息，從而優(yōu)化工藝流程。他的公司使用多光譜成像來生成這些數(shù)據(jù)。單個(gè)傳感器即可輕松、快速且動(dòng)態(tài)地提供所需的數(shù)據(jù)量，以必要的精度檢查激光過程，并提供關(guān)于工藝中錯(cuò)誤原因的相關(guān)信息。

光子學(xué)與人工智能的互動(dòng)還不止于此：包括高意（Coherent）和Q.ANT在內(nèi)的集成光子學(xué)提供商正在推進(jìn)純光學(xué)計(jì)算過程和數(shù)據(jù)傳輸。“我們的光子處理器用光取代電子，從而能將能耗降低30倍，同時(shí)將計(jì)算密度提高50倍，”Q.ANT董事總經(jīng)理Michael Förtsch博士表示。這是一次真正的范式轉(zhuǎn)變。他的結(jié)論是：“一個(gè)更具可擴(kuò)展性、更具成本效益且更節(jié)能的人工智能未來是完全可能的。而光子學(xué)正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵途徑。”

2025年慕尼黑國際光博會(huì)將通過應(yīng)用小組討論“從理論到實(shí)踐：在激光制造過程中實(shí)施人工智能”（6月24日星期二，11:00-13:00，B3廳）來探討光子學(xué)領(lǐng)域的人工智能這一大趨勢。此外，在慕尼黑國際光博會(huì)和慕尼黑國際機(jī)器人及自動(dòng)化技術(shù)貿(mào)易博覽會(huì)之間，還將有一個(gè)以“光子學(xué)邂逅機(jī)器人技術(shù)：人工智能成功案例”為主題的跨界交流區(qū)（A3廳），為行業(yè)參與者提供交流與合作的平臺。