科技日报北京8月28日电 光谱是光最重要的信息维度之一，被称为“光基因”和“光指纹”。高光谱成像能同时获取目标的多维光谱信息，是空天遥感、智能驾驶、环境监测、精准医疗等领域的核心感知技术。北京理工大学张军院士团队在国际上首次提出光谱专用计算原创概念，首创片上光谱计算全新架构，解决了高光谱成像在线实时解析难题，相关研究成果8月28日发表于国际期刊《科学》。

高光谱成像会生成海量数据，但现场采集原始数据、回传后方服务器事后分析的传统模式严重制约高光谱技术在动态复杂现场的落地应用。因此，迫切需要感知终端就地完成光谱重建、物质识别与信息研判，实现“感知即解析、采集即决策”。

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，团队打通了从理论探索、芯片研发到整机制备的完整工程闭环，接连攻克高密度数据流硬件加速、光谱专用计算芯片制备、轻量化AI光谱重建网络等系列关键技术，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。

团队已经在智能驾驶、烟雾监测、无人机空对地成像等真实动态场景完成系统实测验证。审稿人评价该成果为“体系结构的深度优化”“意义重大的技术进步”，具备“罕见的工程成熟度”。

2024年，张军团队攻克片上光学编码难题并在《自然》上发表论文，本次成果又进一步攻克计算瓶颈。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。