透过雾霾看清 45 公里外的一栋楼，这不是“神话”，而是一位 85 后科学家已经实现的成果。中国科学技术大学教授徐飞虎告诉 DeepTech，其所在研究团队近日发表一篇题为《45 公里单光子计算三维成像》（Single-photon computational 3D imaging at 45 km）的论文。

在该论文研究中，中科大团队实现了 45 公里的远距离成像，并已具备百公里成像的能力。未来该团队会就 100 公里的成像技术，进行深入的实验。

这位于 2017 年从麻省理工学院（MIT）归国开展工作的 85 后科学家，回国后加入中科大潘建伟院士团队，一直致力于发展实用化量子信息技术。

他曾首次提出单像素单光子成像方法，实现了全球最远距离的单光子成像雷达，并保持着国际领先地位。2019 年，徐飞虎上榜《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人” 中国榜单（TR35）。

图 | 徐飞虎（来源：受访者）

    长距离主动成像面临着巨大挑战  

在本次 45 公里成像研究之前，业内一直面临着长距离主动成像难的困局。随着距离的变远，远距离激光雷达的回波信号会出现严重衰减，只能返回微弱的回波光子，而返回的光子又混入很强的背景噪声，因此长距离主动成像一直面临着巨大挑战。

具体来说，激光雷达是向远处目标发一束光，然后通过目标返回的光子，来测量一个三维图像。比如，无人车之所以可以导航，正是激光雷达在发挥作用。现在的问题是，如果物体离目标几十公里之远，那么发光物发出的光，能返回来光子非常少。

这给应用场景带来的常见阻碍之一，便是无人驾驶导航的能耗增大。无人车导航的一般作用距离是一公里左右。通过技术手段，降低无人车激光雷达的能耗，一直是业界的期待。

第二个常见阻碍是空间激光成像雷达，其涉及到两方面。其一是地对空，即从地面对天上的飞行目标，进行远距离的目标探测与识别。假如飞机距离地面几十公里到上百公里，就会很难识别。

其二是空对地，以卫星对地面的对地观测为例，卫星打一束激光下来，地面返回光给卫星，然后卫星进行探测。如果卫星距离地面四五百公里，就需要用到远距离激光成像手段。

基于上述常见的市场痛点，该团队展开远距离成像的研究，并发明了单光子相机技术。

    实现远距离亚瑞利分辨率成像  

本次研究的主要内容是，发展出有效的单光子相机远距离成像方法，并实现 45 公里的远距离主动成像。

2020 年初，徐飞虎所在中科大团队曾实现 8.2 公里的成像，并解决了分辨率问题，实现了对人类不同姿态的识别。而本次成果，则在原来基础上将成像距离提升到 45 公里。这超过此前英国 Gerald Buller 团队实现的 10 公里激光成像雷达纪录。

45 公里主动成像是什么概念？这意味着无论在白天和晚上，观察者都能从 45 公里之外，把目标大楼的轮廓、大楼的窗户等信息准确地拍出来。

具体来说，本次研究通过亚像素扫描、以及适用于远程应用的反卷积两种方法，最终实现远距离亚瑞利分辨率（Subsurface Rayleigh）成像。

图 | 远程 45 公里主动成像图解（来源：受访者供图）

    亚像素扫描：可探测小光斑内容物  

由于光学器件的衍射限制，随着光的传播，光束的距离越远，扩散得就会越严重。

以手电筒为例，晚上用它照近处的墙，会看到一个比较小的光斑；但如果用手电筒照几十米外的墙，光斑就会扩得很大。这便是光学器件的衍射极限，也是分辨率限制。

以该团队早先研究的 8.2 公里成像为例，把一束光从这么远的距离打过去，光斑会非常大。即使用望远镜去调制，光斑直径也高达半米左右。

由于光斑过大，成像系统无法识别光斑里面的内容，这一逻辑可以概括为：光斑决定着成像系统的分辨率。

由于人们的日常拍照，通常在几米范围内，所以不会涉及高分辨率。但对于远距离特别是 10 公里以外的成像，分辨率就非常重要。面对半米的光斑，成像系统的分辨率只有半米，人的姿态等相关信息都无法识别。

为提高分辨率和进行准确识别，即识别半米的光斑里到底有哪些内容，该团队使用了亚像素扫描技术。该技术可以理解为用手电筒照出一个大光斑，为识别光斑中的内容，就需要精细地平移手电筒，由于光斑与光斑之间的平移非常小，因此叫做亚像素扫描。

此外，亚像素扫描，还可进行几厘米光斑的移动，每移动一下就可以测到一些信号。多次移动后，就能探测出半米光斑中的内容。

    反卷积算法：解决远距离成像难题  

反卷积算法的具体使用过程是，多次移动光斑后，会产生很多信号。在此基础之上，就可以设计算法，来解决远距离成像的难题。

利用反卷积算法，该团队分别在白天和晚上，验证了 8.2 公里外的成像。据徐飞虎介绍，该团队当时放了一个人体大小的 “模特”，当“模特” 的手做不同动作时，反卷积测法可以准确识别出上述动作。

而如果没有这种方法，在成像中只有大概半米的分辨率，“模特”的任何姿态都会糊成一片，根本无法识别。

图 | 8.2 公里外对人的姿态识别

    “一硬一软”：单光子探测手段和光子有效的计算成像算法  

45 公里成像在 8.2 公里的基础上，使用新的探测技术和算法，实现了更远距离的成像。徐飞虎说，从 8.2 公里的成像到 45 公里的成像，是巨大量级的进步。

由于回波光子都是平方关系，从 8.2 公里成像进步到 45 公里成像，回波信号基本上要降低 36 倍。在 45 公里成像上，该团队可以把分辨率做到 0.5 米，即可以拍出一些高楼窗户的轮廓，甚至连窗户是单扇、还是双扇都能拍出来。

研究中主要用到两项技术，一项技术是在系统上做探测，即让一束光“行走”45 公里并打到目标上，然后通过目标的漫反射返回。据徐飞虎介绍，哪怕只有一两个光子返回，该团队的实验系统也能有效收集并探测到。

另一项技术是，为实现本次研究目的，在硬件上，该团队发展出一套高精尖的单光子成像探测手段；在软件上，该团队则发展出新的算法——光子有效的计算成像算法。

一硬一软的结合，正是为了解决以下难题：白天测量时返回的光子，可能是从 45 公里外的目标返回的，也可能来自太阳光。如果该光子是太阳光漏进来的，那就不包含任何目标信息，而只有目标返回来的光子才能帮助成像。这时就需要用算法，把太阳光的噪音光子滤掉，同时提取目标返回的信号光子。

此外，因为 45 公里的目标太远，返回的光子又特别少，平均每个像素大概只有一个光子。如何用极少量光子，把一个大楼的轮廓清晰地重构出来，也需要上述算法的加持。

另外，该团队发展出一款新型雷达体系——单光子成像雷达系统。将高性能单光子收集和探测技术和光子重构算法这 “一硬一软” 结合起来，徐飞虎和团队最终创造出上述单光子成像雷达系统。

他表示，该雷达系统的优势在于其灵敏度更高、体积更小，能探测的距离也更远，在同等探测距离需求下，能耗也更低。

比如，在晴朗的白天，人们通过望远镜大约可以看 10 公里左右。通过该团队的技术，即便在雾霾天气下，45 公里的成像也可以顺利进行。

研究中，中科大团队从上海崇明岛，对上海市区另一座大楼进行拍摄，拍的过程中雾霾很重，用望远镜的能见度大概只有 3 到 5 公里。

而通过该团队的技术，能够拓展到 45 公里。这可以理解为给用户创造出一个新型望远镜，即在雾霾天气中，依然可以看得更远，实现“雾里看花”。

图 | 45 公里三维成像结果

    实现全天时成像能力  

徐飞虎告诉 DeepTech，本次研究曾遇到不少困难。由于 45 公里成像的要求较高，所以选址非常困难。

他们在上海找了很多位置，找了一两个月，才找到崇明岛上的一个宾馆。找到后就开始从宾馆的 20 层，往浦东这边进行观测。

白天成像条件有限，很多实验都得在晚上做，并且要不停地调试。中科大团队的几位博士生，在宾馆熬了两三个月，由于实验条件艰苦，经常是熬了好几周，才能做出比较好的系统调制。

而且，研究人员还需要从一个很糊的、噪音很大的系统里，利用算法把图像给重构出来。只有这样，才能让原本肉眼无法识别的模糊图像，变成清晰图像。

对于很多实验都是在晚上做，徐飞虎解释称，激光雷达的原理是发一束光到一个目标，然后目标会进行光的散射。在这种情况下，太阳光是实验需要摒弃的，因为研究人员只需要目标返回来的光。

过去几年，曾出现过车主使用无人驾驶辅助功能出车祸的事件，主要就是因为激光雷达出问题。他总结称，有两次事故都是因为旁边的一块玻璃，将阳光反射到车载激光雷达上，由于反射光太强破坏了雷达，从而导致无人导航失灵。

这跟光污染的概念有些相似，对于激光雷达来说，通过镜面反射过来的阳光，就是一种光学上的噪音，即无用的光子。

而他们在调试系统时，肯定不希望进来噪音，于是经常在晚上做实验。当然，系统调好后，在白天同样可以实现主动成像，即全天候成像。

    “看见更多的光”  

长距离成像的常见应用场景，有卫星对地面的远距离监测、基站雷达的远距离检测等等。中科大团队的研究成果，具备在同等远距离检测下、能耗更低的优势。

具体到卫星监测成像来说，其一般用于观测城市的变化，比如有哪些新的建筑建成；再比如卫星可以飞到森林地段，观测整体森林的生长状况；

此外，还可以观测天气，前不久北京预报第二天将有暴雨，结果当天上午全城都在等雨来，如果相关部门从中科大团队的产品中获取天气信息，那么就可能更精确地分析天气变化；

仍以北京用户为例，加载这种成像能力的产品，好比高倍望远镜，用户可以从市区看到大兴机场飞机的起飞降落。目前，该团队已经把技术拓展到 100 公里以上。

此外，该团队仍需要突破的技术局限，在于目前造价比较高。造价上的高昂，好比诺基亚老年机和 iPhone 的对比，尽管后者更贵，但是后者可以提供更多功能。

由于市场需求量较小，导致当前单光子探测器的造价较高，如果可以像芯片一样量产，造价就可以降下来。

该研究涉及的技术，在业界还处于研发阶段，随着技术至臻成熟，市场就会越来越大。徐飞虎介绍称，以车载激光雷达为例，当前并没有最有效的解决方案。而该团队的成果，等于提供出一个可能的新思路，具体未来有多大的应用场景，也要看相关技术发展能否把造价降下来，以便把系统做得更好更集成。

也就是说，本次研究的成果亮点在于，相比现有系统其提供了一个能力更强的系统。他告诉 DeepTech，本次成果的是从 0 到 1 的突破，百公里量级的主动成像能力是传统的激光雷达无法做到的。

不久的将来，中科大团队百公里成像的能力落地，无人驾驶和卫星探测等，也将得到更好的应用。或许，可以用 “追光者” 来形容这支团队，他们晚上做实验，是因为“怕光”，而又不辞辛苦地“泡在光里”，只是为了普罗大众可以“看见更多的光”。这束光可能用在你的无人车激光雷达上，也可能在未来间接地用于你所搜索的每一个天气预报中。