近日，中国科学院西安光学精密机械研究所（以下简称西安光机所）联合西北农林科技大学在光学微粒输运领域取得重要进展。相关成果发表于《光：先进制造》。

全息光镊的光学传输带技术具有无接触、高精度、低损伤等显著优势，在微纳组装、生物操控、靶向给药等领域具有重要应用价值，是支撑高端制造、生命健康等国家重大战略需求的关键技术之一。然而，传统光学传输带设计依赖显式轨迹方程，难以满足复杂路径构建需求；标量衍射模型在紧聚焦条件下无法准确表征光场特性；现有深度学习方法则存在数据依赖强、泛化能力不足、易引入散斑噪声和相位不连续等问题，制约了光学微粒输运技术的进一步发展。

针对上述问题，团队创新性地提出基于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、光场平滑性先验以及深度图像先验引入统一的无监督优化体系，在无需训练数据的情况下，可实现任意复杂光学传送带路径对应的计算全息图的高保真重建。

汉字“光”和数字“6”轨迹的长距离输运。西安光机所供图

在此基础上，团队构建光学传输带系统，验证了所生成光学传送带对直径1微米金粒子的稳定操控能力。为进一步验证 MPPN-RW 框架的可扩展性与鲁棒性，研究人员开展了长距离、高复杂度输运轨迹验证实验，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。

论文共同通讯作者柏晨介绍，“这项技术相当于在微观世界里为光建造了一条‘智能传送带’。传统方法就像是用固定公式画轨道，遇到复杂路径就容易出错；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，不仅考虑了光的波动特性，还通过多重约束确保了光场的均匀性，微粒在运输过程中就像行驶在平坦的高速公路上，既不容易偏离方向，也不会卡顿。”

该研究深度融合物理模型约束与智能优化算法，显著提升了紧聚焦光场质量与微粒稳定输运能力，推动了光镊技术由单一操控向可编程、智能化的光学传输带升级，为智能光学操控、细胞组装及微纳制造开辟新的发展空间。

相关论文信息： https://doi.org/10.37188/lam.2026.051