中国科研团队首次实现高光谱相机即时解析

高光谱成像能通过物质特有的光谱信息识别材质和成分，是遥感监测、工业检测等领域的重要技术。近日，北京理工大学科研团队首创片上光谱计算新方法，将原本依赖大型服务器完成的光谱解析集成到便携设备中，实现高光谱信息的现场实时处理。相关成果近日发表于国际学术期刊《科学》。

央视网视频截图

据央视新闻报道，北京理工大学长聘教授边丽蘅表示，高光谱成像在空间信息的基础上，还额外多了一个光谱的维度，拍一张图片，可能就要占到几百甚至上千兆的空间，对后端的数据的处理分析带来了巨大的压力。为破解这一难题，团队从软硬件两端协同发力。2024年，团队率先在图像采集环节取得突破，将传统高光谱相机庞大的光路系统缩小到了芯片级别。这一次，团队进一步攻克后端实时计算难题，通过挖掘光谱数据关联性减少重复计算，并针对光谱数据特点重新设计芯片架构运算单元，让原本需要在服务器中来回“奔波”的数据，在专用芯片中连续完成计算。

边丽蘅介绍，高光谱成像在原来的遥感卫星上面，应用是非常广泛的，当把计算的部分做成了芯片化后，它就不需要把数据传输到地面上来去做分析处理，而是在卫星上直接就能实时出结果。

另据科技日报报道，科研团队跳出通用CPU／GPU的路径依赖和经典冯·诺依曼时分计算架构束缚，开创性地提出类数据域并行计算方法，将完整光谱计算图直接映射到芯片硬件物理空间，构建分布式硬件算子构成的连续数据流通道，彻底消除计算硬件空转等待时间，完成高光谱成像从“离线后置处理”到“片上原位在线实时计算”的跨越，开辟下一代集成化、嵌入式高光谱视觉系统全新技术路线。

依托这套原创架构，团队自主研发全球首款一体化在线实时高光谱成像微系统——HyperVision。

HyperVision整机重量仅约950克，功耗仅25.3瓦，相比传统GPU方案功耗降低一个数量级。其集成自研光谱专用计算芯片与宽带光谱成像传感器，搭配大容量电池模组与高清显示屏，具备体积小、重量轻、功耗低、续航长、智能强等优势，无需外接供电，不依赖外部算力集群，在可见—近红外宽波段稳定输出视频级实时高光谱成像画面。

HyperVision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，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打开了全新想象空间。（完）