文 章 | Liang JR, Jiang M, Li J et al. PhyspeNet: An empirical physics-aware network for adaptive speckle reconstructive spectrometry. Opto-Electron A dv 9, 250299 (2026).

作者：梁峻锐?，蒋敏?，李俊*，黄中鸣，何俊鸿，郭彦廷，柯延钊，叶俊，许将明*，冷进勇，周朴*

?同等贡献作者 ，*通信作者

研究背景

光谱被称为“光基因”，反映了光信号在不同波段的强度分布。光谱仪是测量光谱的基本工具，在现代工业、农业、医疗、科研及国防等领域具有重要应用价值。但是，传统的台式光谱仪成本高、重量大，且存在分辨率与系统体积的固有权衡。散斑重建光谱仪通过无序介质将光谱信息编码为散斑图，再经算法解码，有望实现高分辨率和小型化（图

1a）。现有的光谱解码方法面临两大瓶颈：一方面，基于物理模型的正则化方法需获悉待测光谱的先验知识，或对其形态（如稀疏度、平滑度等）进行预假设；另一方面，深度学习技术依赖大量“光谱-散斑”配对数据进行训练。然而，现实中多样化光谱数据集的构造难度较大，且在特定数据集上训练好的模型泛化能力不足，难以准确重建未见过的光谱类型。

本文亮点

针对上述挑战， 国防科技大学前沿交叉学科学院科研团队提出了一种名为PhyspeNet的物 理 感 知 神 经 网 络 。 该 工 作 以 “PhyspeNet: An Empirical Physics-aware Network for Adaptive Speckle Reconstructive Spectrometry” 为题发表于Opto-Electronic Advances 2026年第8期。

PhyspeNet的核心创新在于将描述光谱编码过程的物理模型作为可微分模块直接嵌入神经网络。与已有的解析模型驱动神经网络不同， PhyspeNet内嵌的物理模型是一个实测的“光谱-空间”传输矩阵。这一设计有效克服了利用解析理论表征随机光谱编码介质时所面临的建模困难（图1c） 。在重建过程中， 网络针对单个观测散斑图从固定随机初始权重开始迭代优化 ，其输出光谱经物理模型传播后应与输入散斑图一致 ，该物理一致性约束引导网络收敛至正确结果（图1b）。

图1 基于物理感知神经网络PhyspeNet的散斑重建光谱仪方案。 (a)散斑重建光谱仪的工作原理； (b)PhyspeNet基于单幅观测散斑进行光谱重建的工作流程； (c)实测传输矩阵模型在表征光谱编码无序系统中的物理传播过程方面优于解析模型。右侧展示了几个代表性的、光在其中经历无序传播的光谱编码系统。此处仅展示了部分光谱编码系统 ，而PhyspeNet可通用至更多能够校准传输矩阵的硬件平台PhyspeNet具有三方面显著优势。其一 ，无需预训练 ，从根本上摆脱了对大规模光谱数据集的依赖。其二 ，泛化能力强 ，在对多种类型的合成光谱进行测试时 ，重建误差较传统数据驱动网络降低80%。其三 ， 自适应正则化 ，利用卷积神经网络固有的结构先验 ，避免了固定正则器与光谱特征失配所导致的精度下降问题。

研究团队在积分球及多模光纤两种光谱编码平台上验证了PhyspeNet的硬件通用性。搭建的散斑重建光谱仪系统可实现2 pm的光谱分辨率 ，工作范围覆盖1000–1700 nm ，这是迄今散斑重建光谱仪报道的最宽工作带宽（图2a-d） 。系统进一步对半高全宽带宽为40 nm的放大自发辐射光源进行了测量 ，测量结果与商用光谱仪相吻合（图2e-f） 。此外 ，配置PhyspeNet的散斑重建光谱仪被应用于三波长分复用数据传输实验 ，能够清晰地解调出原始二进制信号（图2g） ；与光纤布拉格光栅温度传感技术相结合 ，实现了对近40 K范围的温度测量（图2h-j） 。上述实验验证了该光谱仪在光通信和结构健康监测等领域的应用潜力。

图2 (a-e)基于PhyspeNet的散斑光谱重建； (f)不同类型光谱对应的观测与重建强度分布； 基于PhyspeNet的散斑重建光谱仪用于(g)波分复用解调及(h-j)光纤光栅温度传感

未来， 引入低成本外部测量单元提供粗略光谱先验 ，与PhyspeNet的结构先验协同 ，可进一步提升光谱重建的精度与可靠性 ，更好满足科研中对形态未知光谱的测量需求。此外， PhyspeNet有望与偏振测量、成像技术结合 ，推动高维光场图像重建 ，服务于精准农业监测、遥感探测等应用； 良好的通用性使其能够兼容小型化芯片平台 ，为智能便携光谱传感器开辟新路径。

研究团队简介

梁峻锐， 国防科技大学前沿交叉学科学院博士生， 研究方向为激光光谱智能测量与调控 。 以 第 一 作 者 在 Opto-Electronic Advances 、 Photonics Research （ 2024 ， 2025 ） 、 Journal of Lightwave Technology 、 Applied Physics Letters 、 Optics Letters、 Chinese Optics Letters等期刊上发表SCI论文10篇， 以主要发明人授权发明专 利 3 项 ， 含 国 际 专 利1 项 。 研 究 成 果 获 “ 光 纤 激 光 年 度 进 展 奖 ” （ Fiber laser in 2023） 、湖南省自然科学优秀学术论文一等奖、 中国光学十大进展提名、湖南省光学科技进展奖一等奖等奖励。

蒋 敏， 国 防 科 技 大 学 助 理 研 究 员， 主 要 从 事 智 能 光 电 仪 器 方 面 研 究 工 作 。 在 Opto - Electronic Advances 、 PhotoniX、 IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics等期刊发表论文10余篇。

李 俊 ， 国 防 科 技 大 学 副 研 究 员 ， 主 要 从 事 智 能 光 场 调 控 方 面 研 究 工 作 。 在 Opto - Electronic Advances 、 Optica 、 Laser & Photonics Reviews 、 Photonics Research等期刊发表论文40余篇 ，获省部级科技进步一等奖1项。

许将明， 国防科技大学副研究员、博士生导师 ，主要从事激光光谱调控、测量及探测方面研究工作 。 以第一/通讯作者在Opto-Electronic Advances、 Laser & Photonics Reviews、 Photonics Research、 Applied Physics Letters等期刊发表SCI论文40余篇； 在ASSL、 CLEO-PR等国际会议作Postdeadline报告3次、邀请报告7次； 获全球光学重要进展奖、 中国光学十大进展提名奖、 国际会议青年科学家奖、 国家级学会技术发明一等奖等奖励 ，担任PhotoniX、《中国激光》等期刊青年编委， 曾入选全国“博新”计划、省部级高层次科技创新人才工程等。

周朴，国防科技大学研究员、博士生导师，全国优秀博士学位论文作者，第十三届全国青联委员、常委，教育部科技委学部委员，《中国激光》、《红外与激光工程》期刊副主编。主要从事激光等光学工程学科及相关交叉学科方向的科研、人才培养、教学和战略研究工作，牵头光场调控科研教学团队，主持（含已完成）国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目等10余项重点科研项目，在高功率光纤激光、激光光束合成、智能光电仪器等方向以及交叉学科取得创新研究成果，在中科院一区/学科T1级期

刊发表论文150余篇，在高水平学术会议作邀请报告80余次。获首届全国卓越青年研究生导师基金资助，入选国家高层次科技创新领军人才计划。

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