从眼科护理到光纤通信：AI 在光学领域的作用

光学是研究光及其与不同材料相互作用的学科。它听起来可能只是另一个与科学相关的话题，但实际上它非常重要，而且与我们的日常生活息息相关。多年来，许多行业都采用了基于光学的技术来创造创新解决方案。例如，在眼科学中，光学被用于开发矫正镜片、隐形眼镜以及 LASIK 等手术。在制造业中，光学在摄像机、望远镜、双筒望远镜和光纤网络的开发中发挥着重要作用，有助于实现更快的通信。

人工智能 (AI) 正被用于改进许多基于光学技术的解决方案。例如，预测分析可以帮助确定哪些患者最有可能从 LASIK 等复杂手术中获益。本文将探讨 AI 在光学领域的应用，并了解它带来的优势和挑战。

AI 在光学领域有哪些应用？#

首先，我们来了解 AI 在光学领域的一些应用，例如眼科、光学设备制造和光纤网络通信。

AI 在眼科学和验光领域的应用#

如今，AI 在医疗健康领域的应用越来越普遍。具体来说，在光学领域，AI 正在重塑眼科学和验光等领域。眼科学涉及眼部疾病的诊断和治疗，而验光则包括评估眼睛的视力问题并开具矫正镜片。AI 正被用于诊断、个性化治疗以及提高眼科护理效率。

例如，AI 系统可以帮助发现青光眼和糖尿病视网膜病变等疾病的早期迹象。根据青光眼研究基金会的数据，仅在美国就有超过三百万人患有青光眼，但其中只有一半的人知道自己患病。这些系统可以帮助医生及早发现此类眼病并尽早开始治疗，以防止失明。

Google 的自动视网膜疾病评估（ARDA）是视觉 AI 改善眼科护理的一个绝佳案例。Google 与一大批眼科医生合作，使用超过 100,000 张视网膜扫描图像训练 AI 模型。其目标是创建一个能够通过图像分类来检测糖尿病视网膜病变的系统。ARDA 最大的优势之一是，它可以用于眼科护理资源有限的发展中国家。

图 1. 使用 AI 检测糖尿病视网膜病变。

AI 驱动的光学设备制造与设计#

AI 也在改变各种光学设备的设计与制造方式。在设计方面，生成式 AI可以帮助快速设计光学设备。随后，AI 系统可以介入监控制造流程并帮助降低成本。最后，AI 和计算机视觉可用于检查制造产品，并检测任何缺陷，例如光纤电缆或镜片中的缺陷，这些缺陷可能会被人眼忽略。

为此，许多公司正在研究如何利用 AI 设计和制造先进镜片。眼科镜片行业的领军企业依视路陆逊梯卡收集了大量来自镜片订单、测试数据和内部研究的匿名数据。他们利用 AI 从这些数据中提取信息，例如消费者生活方式洞察和镜片性能指标，并据此改进镜片设计。他们还使用行为 AI 设计最新一代渐进镜片。设计时会考虑患者的空间行为（他们如何移动头部和眼睛来观察周围环境），以打造更舒适的镜片。

图 2. 依视路全新的渐进镜片系列 Varilux® XR series™ 使用 AI 设计。

以下是使用 AI 设计眼镜的一些优势：

• 个性化：AI 可以帮助设计符合每位患者具体需求的定制眼镜，提升舒适度和有效性。
• 行为建模：AI 可以通过预测视觉行为和眼球运动，帮助开发更符合直觉且性能更佳的镜片。
• 改善患者治疗效果： AI 设计的眼镜可以提供最佳视力矫正，减少眼疲劳、头痛和“游泳效应”等问题。
• 适应现代需求： 利用 AI 设计眼镜，可以满足现代生活中的视觉需求，例如频繁在数码设备和其他任务之间切换。

计算机视觉为眼镜虚拟试戴提供支持#

看过眼科医生、拿到处方并确定所需镜片类型后，下一步通常是去商店试戴眼镜。不过，计算机视觉技术通过足不出户即可虚拟试戴眼镜，重新构想了零售流程。Lenskart等公司已开始采用这项创新来改善客户体验。

借助先进算法和增强现实 (AR)，计算机视觉可以实时绘制你的面部特征。这样，眼镜的 3D 模型就能叠加到你的实时视频画面上。虚拟眼镜看起来可以随着你的头部自然移动，并根据角度和光线进行调整，让你真实地看到不同镜框的佩戴效果。结合机器学习后，这些系统甚至可以根据你的面部结构和风格偏好提供个性化镜框推荐。

AI 与光纤技术在光网络通信中的应用#

如果你的互联网连接能更快、更可靠，那会怎样？AI 算法可以帮助光纤网络实现这一点。这些电缆就像传输数字信息的高速公路，而 AI 可以帮助部署、管理并提升它们的性能。

通过优化室外设施（OSP）设计，AI 让宽带网络扩展更加高效。OSP 指提供互联网服务所需的所有实体线缆和基础设施，包括安装在建筑物外部的光纤电缆、导管及相关设备。AI 可以模拟各种设计方案，找出效率最高且最具成本效益的解决方案。根据需求管理带宽容量等任务也会变得更简单。总体而言，过去因返工、反复跟进和人工流程而需要 45-60 天的设计任务，现在只需25 天即可借助 AI 完成。

图 3. 一张 OSP 工程师正在工作的图片。

AI 还可以通过分析历史数据并利用先进机器学习算法预测未来需求，改进光纤路线规划。计算机视觉技术（例如分割）可用于检查光纤质量并检测故障。及早发现问题有助于更快解决问题，尽量减少停机时间和维护成本。通过提高这些流程的效率，AI 不仅加快了宽带部署速度，还提高了互联网服务的可靠性和质量，最终让城市和偏远地区的社区都受益。

在光学领域应用 AI 的优缺点#

预计到 2032 年，全球先进光学市场规模将增长至约6288 亿美元，而 AI 可为光学领域带来多项优势。以下是其中一些主要优势：

• 快速原型设计：AI 可以加快原型设计流程，让设计师快速测试和迭代新的眼镜设计。
• 提升耐用性： 使用 AI 的优化技术可以帮助选择材料，生产更耐用、使用寿命更长的眼镜。
• 可持续性：AI 驱动的制造可以通过优化资源使用来减少浪费，并提升生产流程的可持续性。
• 与智能技术集成：AI 等技术有助于将增强现实（AR）和健身追踪等智能功能集成到眼镜中。

AI 确实为光学领域带来了诸多优势，但我们也需要牢记，在使用 AI 技术时必须应对相关挑战和伦理考量。

图 4. 眼科护理采用 AI 所面临的挑战（来源：thelancet.com）。

以下是 AI 在光学领域应用面临的一些挑战：

• 实施成本高：实施 AI 技术可能需要在开发、集成和培训方面投入大量资金。
• 需要技术技能： 使用 AI 解决方案需要专业知识和技能，这可能意味着需要额外培训和招聘。
• 监管挑战： 遵守医疗健康领域 AI 相关法规可能很复杂，还需要及时了解不断演变的标准。
• 集成挑战： 将 AI 添加到现有系统中可能既复杂又耗时，并且需要对当前工作流程进行重大调整。

光学技术中 AI 的未来与法规#

根据 PubMed Central 上发表的一篇综述，AI 系统在检测和分级糖尿病视网膜病变等任务上的表现，已经达到甚至超过了经验丰富的眼科医生。然而，尽管结果令人鼓舞，真正部署在临床环境中的 AI 系统仍然很少。这是因为数据偏差和隐私等挑战尚未解决。

要应对这些挑战，需要制定使用 AI 进行光学应用的新规章制度。在美国等国家，各州政府已经开始监管医疗保健领域的 AI，以防止歧视并保护患者隐私。我们很可能会开始看到个性化视力矫正，AI 将为每位患者打造定制解决方案。这样一来，眼镜和治疗方案就能更好地满足每个人的需求。

未来另一个可能因 AI 而普及的光学领域是远程眼科。远程眼科是指利用远程医疗远程提供眼科护理服务。想象一下，你拍下一张眼睛的照片，由 AI 模型进行分析并告知你眼部健康状况。AI 可以让人们在家门口就能获得眼科护理，并在提供远程诊断和治疗方案方面发挥关键作用。对于偏远地区或医疗资源不足地区的人们来说，这尤其有益，也有助于确保他们及时获得有效的护理。

图 5. 可以将 AI 集成到工作流程中，筛查患者的眼科问题。

AI 与光学的光明前景#

AI 正在迅速改变光学领域，从医疗保健到制造业皆是如此。它提升了医疗诊断能力、实现治疗个性化，并优化生产流程。尽管存在监管合规和数据隐私等挑战，但 AI 的潜在优势十分显著。随着光学技术不断进步，AI 有望改变我们观察和感知世界的方式。

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