数字漫谈51 · 数字经济与AI光电融合感知

邵教授，在数字经济背景下，AI光电融合感知是一个较为前沿且关键的概念。对于很多非专业人士来说，可能对它的理解还比较模糊。作为该领域的专家，请您用通俗易懂的语言，为我们解释一下什么是“AI光电融合感知”，以及它在数字经济体系中扮演着怎样的角色。

——简单来说，AI光电融合感知就是把“光的感知能力” 和“AI的智能分析能力”结合起来。

光电感知是用光（比如光纤、激光）作为感知媒介，去捕捉物理世界里的各种微小信号——比如物体的振动、温度的变化、结构的形变、声音的传播，这些信号是物理世界的“原始信息”；而AI则负责对这些海量的原始信息做快速筛选、精准识别、智能预判，把没用的“噪声”去掉，把有用的“信号”解读出来，甚至能提前预判风险。两者融合，本质上就是让机器能像人一样“感知世界、理解世界”，而且比人的感知更精准、更灵敏、更高效，还能实现全时段、无盲区的感知。我们可以做一个很形象的比喻：如果把物理世界比作一个大生命体，那光电技术就是这个生命体的神经末梢，AI就是它的“大脑”。

——“AI光电融合感知”在数字经济中的角色可以概括为数字经济的“智能数据入口”。

数字经济的核心是“数据”，但数字经济的发展不能只停留在线上的虚拟数据，更需要把线下的物理世界转化为可分析、可利用的数字数据——而AI光电融合感知，就是实现“物理世界数字化”的关键底层技术。它能把城市管网、工业产线、海洋工程、轨道交通这些实体场景的运行状态，转化为标准化的数字数据，为数字经济的各类应用（比如智慧城市、工业互联网、数字孪生）提供最真实、最精准的底层数据支撑。可以说，没有精准的感知，就没有高质量的数据，数字经济与实体产业的深度融合也就无从谈起。

我们注意到，您的团队研发的“DAS系统”在深圳、香港等地已广泛应用于燃气管网、通信管廊、地铁隧道等场景。能否请您以某个项目为例，跟我们详细分享一下AI光电融合感知技术在实地项目中的作用？

——AI光电融合感知技术最直接的价值就是将技术落地为实实在在的安全保障和效率提升。

我们团队研发的DAS系统，全称是“分布式光纤传感系统”，它是AI光电融合感知技术在工程应用中的核心落地载体，简单说，就是把“光纤”变成了一根能感知万物的“智能神经纤维”，再结合AI算法、物联网传输，打造的一套全域感知系统。

它的核心技术融合很清晰：一是光电传感核心，用普通的通信光纤就能做传感器，不需要在光纤上加装任何探头，铺设到哪里，就能感知到哪里，实现“一根光纤全覆盖、无盲区感知”，能捕捉到米级、毫秒级的微小振动和形变；二是AI智能分析核心，我们训练了深度学习、场景建模等算法，让系统能分辨“什么是正常信号、什么是异常风险”；三是物联网传输，把感知到的信号实时传输到运维平台，实现从 “感知”到“决策”的闭环。打个比方，DAS 系统就是给各类工程设施装上了“千里眼”和“顺风耳”，而AI就是帮着分辨“谁是朋友、谁是敌人”的核心大脑。

我以深圳燃气管网监测项目为例，讲讲它的实际作用。深圳是超大城市，地下燃气管网密如蛛网，总里程数万公里，而且管线周边车流、人流密集，第三方施工挖碰、管道老化泄漏是最大的安全隐患。传统的监测方式是“定点监测 + 人工巡检”，不仅有大量监测盲区，而且人工巡检效率低，发现故障时往往已经晚了，甚至会引发爆炸、泄漏等安全事故。

我们把DAS系统应用到这个项目后，只需要把光纤沿着燃气管网沿线铺设，就能实现对管网的全链路、24小时实时监测：光纤会捕捉到管网周边的所有微小振动，以及管道自身的微小形变、压力变化；而我们的AI算法会先对深圳管网的“正常状态”做数据建模——比如车流经过的振动、行人走路的声音、管道正常运行的轻微抖动，这些都是“正常噪声”，AI会把这些信息记下来；一旦出现异常信号，比如挖机施工的金属碰撞声、管道泄漏的气流振动、管道老化的微小形变，AI会在毫秒级完成识别，同时精准定位故障点（误差控制在几米内），还能区分故障类型——是第三方施工挖碰，还是管道泄漏，或是阀门故障，随后立即向燃气公司的运维平台发出报警，还能联动现场的监控设备，让运维人员第一时间看到现场情况。

这个项目落地后，深圳燃气管网的突发故障预警准确率提升了90%以上，故障响应时间从原来的“小时级”缩短至“秒级”，不仅大幅降低了燃气泄漏、爆炸的安全事故发生率，还把人工巡检的成本降低了60%以上，真正实现了燃气管网的“智能安全治理”。

我们知道，一项技术应用于各类复杂场景时，不同行业和应用场景对技术的需求和侧重点存在差异。您在带领团队推进技术落地的过程中，您有哪些独特的思路和经验可以分享吗？

随着数字经济的不断发展，AI光电融合感知技术也在持续创新演进。在您看来，未来该技术在与其他新兴技术融合方面会有怎样的发展？

——未来，AI光电融合感知技术不会孤立发展，而是会和5G/6G、边缘计算、数字孪生、区块链、物联网等新兴技术深度融合，形成“感知 + 传输 + 计算 + 建模 + 可信化” 的全链路技术体系。而这种融合，会彻底重塑智慧城市、工业互联网、新能源、天地海一体化智能网联等领域的应用模式，甚至构建全新的产业生态。

我具体说说几个核心的融合方向和应用重塑：

1.与5G/6G + 边缘计算融合：从“单点感知”到“全域实时感知”

AI光电融合感知会产生海量的原始数据，如果全部传到云端处理，会有传输压力和时延问题。而边缘计算能让数据在感知端就近处理，把无用的噪声过滤掉，只把核心的异常数据传到云端，大幅降低传输成本；5G/6G则能实现低时延、高带宽的无线传输，让分散在城市各个角落、各个产业场景的感知节点，形成一个全域互联的智能感知网络。比如智慧城市，未来整个城市的管网、交通、建筑、绿化都会装上光电感知节点，通过5G+边缘计算实现全域实时感知，城市的治理会从“被动处理”变成“主动预判”。

2.与数字孪生融合：让数字孪生从“静态建模”变成“动态实时映射”

现在的数字孪生大多是对物理实体的“静态三维建模”，而AI光电融合感知能为数字孪生提供实时、精准的物理数据，让数字孪生模型能和物理实体的运行状态“同频共振”。比如海上风电场的数字孪生，光电感知会把风机的振动、形变、运行状态实时传到数字孪生模型中，工程师在办公室就能实时看到风机的真实运行状态，还能通过模型做模拟分析，预判风机的故障风险，实现“远程智能运维”；再比如城市管网的数字孪生，能实时反映管网的泄漏、压力变化，让城市管网的治理实现“数字化、可视化、智能化”。

3.与区块链融合：让感知数据实现 “可信化、可追溯”

AI光电融合感知产生的是物理世界的原始数据，而这些数据在工业互联网、智慧城市的应用中，需要保证真实性和不可篡改。区块链的去中心化、不可篡改特性，能让感知到的核心数据（比如设备运行状态、故障预警信息、安全事故数据）上链存储，实现数据的可信化和可追溯。比如燃气、电力管网的监测数据，上链后能保证数据的真实性，一旦发生安全事故，能通过区块链追溯事故的原因和责任；再比如工业产线的感知数据，上链后能为产品的质量追溯、生产流程优化提供可信的依据。

4.与工业互联网/新能源融合：构建“全链路智能感知的产业生态”

对于工业互联网，AI光电融合感知会成为工业产线的底层智能感知基础设施，从原材料运输、生产加工、成品检测到设备运维，实现全流程的无盲区感知，结合AI分析，让工业产线实现“无人化、智能化、高效化”；对于新能源（风电、光伏、储能），会实现新能源设施的全域智能监测，提升新能源发电的效率和安全性，推动新能源产业的数字化升级。

而从产业生态来看，未来会形成一个“核心光器件研发 - 感知系统集成 - AI 算法场景化 - 行业解决方案落地”的全产业链生态，不再是单一的技术提供商，而是会出现更多“感知 + 智能 + 解决方案”的综合服务商。技术的竞争也会从单一的技术指标竞争，变成“技术 + 场景 + 服务”的综合竞争，而我国凭借超大规模的市场和丰富的应用场景，会在这个产业生态中占据核心位置。

随着全球数字经济迈向高速发展新阶段，各国战略布局竞速加剧。结合您在国际学术交流和科研合作中的经历，您认为，我国要在未来国际竞争中取得优势，需要在哪些方面做出哪些努力呢？对于即将进入该领域的年轻人，您有哪些建议可以分享？

——强基础，促协同，挖场景，扩合作。

AI光电融合感知是一个光电子、人工智能、物联网、工程应用多学科交叉的前沿领域，也是各国在数字经济和高端制造领域布局的重点。结合我在国际学术交流和科研合作中的经历，我认为，我国要在这个领域的国际竞争中取得优势，核心要做好四件事：

1.强化核心技术的自主可控，加大基础研究投入

目前我国在AI光电融合感知的工程应用层面走在世界前列，但在高端光器件、核心光芯片、底层算法框架等基础领域，还和国外有一定差距。我们需要加大对光电子学、人工智能、传感技术等基础学科的研发投入，支持高校和科研院所做前沿基础研究，同时鼓励企业攻坚核心器件的国产化，打破国外的技术垄断，实现从“应用领先”到“基础技术领先”的转变。

2.完善“产学研政金”的协同创新体系，推动技术产业化落地

这个领域的技术特点是“多学科交叉、工程化要求高”，单靠高校或企业都做不好。需要政府出台针对性的政策支持，比如在智慧城市、新能源、轨道交通等领域设立技术应用示范项目，引导高校的基础研究和企业的产业化落地深度结合；同时发挥金融资本的作用，向核心技术研发和产业化阶段的企业倾斜，支持初创企业发展，让实验室的技术能快速落地为产品和解决方案。

3.挖掘超大规模市场的场景优势，转化为技术迭代优势

我国有全球最丰富的应用场景：超大城市的智慧城市治理、海量的工业产线、快速发展的新能源产业、广袤的海洋工程……这些场景是技术迭代的最好“试验场”。我们要把这种场景优势转化为技术优势，让技术在更多真实场景中验证、优化，形成“场景驱动技术创新，技术反哺场景应用”的良性循环，这是我国和其他国家相比，最核心的竞争优势。

4.加强国际合作与交流，提升国际话语权

前沿技术的研发是开放的，我们要在天地海一体化智能感知、高端光传感等前沿领域，和国际顶尖的高校、科研团队开展合作，吸收借鉴国外的先进技术；同时，把我国在工程应用、场景落地方面的成熟经验和解决方案输出到海外，参与国际技术标准的制定，提升我国在该领域的国际话语权。

——结合我多年做科研和人才培养的心得，对即将进入该领域的年轻人，我有四点具体的建议：

1.打好交叉学科的基础，不要局限于单一专业

AI光电融合感知不是单一的光电子技术，也不是单一的 AI技术，而是多学科交叉的领域。年轻人既要懂光电传感的底层原理，也要了解AI算法的基本逻辑，还要熟悉至少一个行业的场景需求（比如能源、交通、海洋）。建议学光电子的同学多补一点AI和工程应用的知识，学AI的同学多了解一点光电传感的底层原理，只有具备交叉学科的视野，才能在这个领域走得远。

2.重视理论和实践的结合，从场景中找科研问题

这个领域的技术最终要落地到工程应用中，闭门造车的研究没有任何意义。年轻人不要只停留在实验室的理论研究和论文写作，要多走进一线场景，去燃气公司、地铁运维中心、海上风场、工业产线看看，了解行业的真实需求和痛点，从场景中找科研问题——只有解决实际问题的技术，才是有价值的技术，也只有从实践中提炼的科研问题，才是真正有意义的科研问题。

3.保持好奇心和创新思维，同时要有坚持的毅力

前沿技术的研发一定会遇到很多困难：算法迭代的瓶颈、硬件适配的问题、场景落地的阻碍……年轻人要保持对新技术、新场景的好奇心，敢于尝试、敢于创新，不要怕失败；同时，科研和技术落地是一个长期的过程，不能急于求成，要有坚持下去的毅力，把一个问题做深、做透，才能做出真正有价值的成果。

4.培养系统思维，跳出单一技术的局限

技术落地不是单一技术的问题，而是一个系统工程。一个好的工程师和科研人员，不仅要懂技术，还要考虑技术的成本、场景适配、商业化落地、行业标准等多个方面。要学会从系统的角度思考问题，比如研发一个感知算法，不仅要考虑算法的准确率，还要考虑算法的轻量化、硬件的适配性、落地的成本，只有这样，技术才能真正走出实验室，服务于实体经济。

最后，我想对年轻人说，AI光电融合感知是一个充满机遇的领域，它连接了物理世界和数字世界，是数字经济向实体产业深度融合的关键技术，未来的发展空间无限。希望年轻人能沉下心来，打好基础，结合实践，在这个领域做出属于自己的成绩，为我国的数字经济和高端制造发展贡献力量。