在光学计算领域，结构化光学材料正通过光子技术掀起一场变革，为机器学习、计算机视觉、成像、通信及传感等多个行业带来颠覆性影响。美国加州大学Aydogan Ozcan教授团队近期发表研究，系统阐述了基于工程化表面的自由空间光学系统如何推动光学计算迈向新高度。这类系统通过新型结构化表面以独特方式操控光线，实现了数学运算与机器学习任务的全光学执行，标志着光学计算从理论走向实用化的重要跨越。
衍射网络与超表面技术是这一变革的核心驱动力。衍射网络将深度学习原理深度融入光学系统设计，使自由空间光学处理器能够直接处理承载场景信息的完整光学自由度，无需数字信息转换或预处理步骤。而由深亚波长单元构成的超表面则展现出更精细的光学控制能力，可独立调节光的空间、光谱、偏振及振幅/相位特性，为提升计算吞吐量和数据传输带宽开辟了新路径。研究指出，这两类技术的共生发展——涵盖设计优化、三维制造、可级联架构及计算精度提升——将成为满足下一代机器视觉、计算成像及通信技术需求的关键。
在应用层面，自由空间光学处理器已展现出强大潜力。全光学定量相位成像（QPI）技术通过衍射视觉处理器，将样本相位信息定量转换为强度图案，实现了无标记生物成像的突破。更引人注目的是，这类系统在复杂散射介质下的成像能力：通过空间工程化衍射层或超表面，可在未知随机介质中重建清晰图像，为医学内窥镜、安全检测及自由空间光通信提供了创新解决方案。衍射处理器的特定成像模式还为隐私保护成像提供了新思路，有效缓解了数据驱动技术中的隐私担忧。
通信与传感领域同样受益匪浅。衍射层与超表面设计对携带轨道角动量（OAM）的结构光的精准操控，使其成为6G通信技术的潜在核心组件。而系统固有的多维度信息处理能力——包括偏振、光谱及时空特性分析——则进一步拓展了其在高精度传感中的应用场景。研究特别强调，要实现这些技术的全部潜力，需突破三维级联结构的大规模制造瓶颈。单片式衍射计算体的构想为此提供了方向：通过在三维空间集成更高密度的衍射特征，结合物理启发式深度神经网络对麦克斯韦方程组的快速求解，可实现低能耗（低于衍射极限）的大规模光学计算。
动态调谐与按需重构能力是另一重要突破方向。随着纳米光刻、3D打印等技术的进步，衍射与超表面光学网络的工作频段正从吉赫兹向可见光波段延伸。动态混合处理器的概念尤为引人注目：这类系统将静态衍射层或超表面（用于精细光波前调控）、可重构自适应光学超结构，以及与光学处理器协同优化的数字神经网络相结合，形成输入预处理-光学计算-输出后处理的完整链条。研究团队认为，这种软硬件深度融合的设计将显著提升系统的灵活性与适应性。
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