从眼部护理到光纤光学：人工智能在光学中的作用

光学是研究光及其与不同物质相互作用的科学。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，并且广泛存在于我们的日常生活中。多年来，许多行业都将基于光学的技术融入其中以创造创新解决方案。例如，在眼科学中，光学被用于开发矫正镜片、隐形眼镜以及诸如激光矫视（LASIK）等外科手术。在制造领域，光学在开发相机、望远镜、双筒望远镜以及用于更快通信的光纤网络方面发挥着重要作用。

人工智能（AI）正被用来改进许多此类基于光学的解决方案。例如，预测分析可以帮助确定哪些患者最能从激光矫视（LASIK）等复杂手术中获益。在这篇文章中，我们将探讨 AI 如何被应用于光学领域，并了解它所带来的优势与挑战。我们开始吧！

AI 如何应用于光学领域？#

首先，让我们了解 AI 在光学中的一些应用，例如眼科学、制造光学设备以及通过光纤进行的网络通信。

眼科和验光中的 AI#

如今，医疗保健领域的 AI 正变得越来越普遍。具体在光学领域，AI 正在重新定义眼科学和验光学等领域。眼科学涉及眼部疾病的诊断和治疗，而验光学则涉及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部护理效率。

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（Glaucoma Research Foundation）的数据，仅在美國，就有超过三百万人患有青光眼，但其中只有一半人意识到自己患病。这些系统可以早期检测出此类眼部疾病，并更快地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 如何改善眼部护理的一个绝佳例子。Google 与一大批眼科医生合作，使用超过 10 万张视网膜扫描图像来训练 AI 模型。其目标是创建一个能够通过图像分类检测糖尿病视网膜病变的系统。ARDA 的最大优势之一是它可以在眼部护理资源可能有限的发展中国家使用。

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 也在各种光学设备的设计和制造中掀起波澜。在设计方面，生成式 AI 可以派上用场，用于快速设计光学设备。随后，AI 系统可以介入监控制造过程并帮助降低成本。最后，AI 和计算机视觉可用于检查和检测制造产品（如光纤电缆或人眼可能漏掉的镜片）中的任何缺陷。

为此，许多公司正在寻求利用 AI 设计和制造最先进的镜片。作为眼科镜片行业的领导者，依视路陆逊梯卡（EssilorLuxottica）从镜片订单、测试数据和内部研究中收集了海量的匿名数据。他们正在使用 AI 从这些数据中提取知识，例如消费者生活方式见解和镜片性能指标，并将其用于改进镜片设计。他们还在使用行为 AI 来设计他们最新一代的渐进镜片。这考虑了患者的空间行为（他们如何移动头部和眼睛来观察周围环境），从而设计出更舒适的镜片。

图 2. 依视路（Essilor）全新的渐进镜片系列 Varilux® XR series™ 是使用 AI 设计的。

以下是使用 AI 设计眼镜的一些好处：

• 个性化：AI 可以帮助创造量身定制的眼镜，以满足每位患者的具体需求，从而提升舒适度和效果。
• 行为建模：通过预测视觉行为和眼球运动，AI 可用于开发更具直觉且性能更高的镜片。
• 更好的患者疗效：AI 设计的眼镜可以提供最佳的视力矫正，减少视疲劳、头痛和“游泳效应”等问题。
• 适应现代需求：使用 AI 设计眼镜可以满足现代生活的视觉需求，例如在数字设备和其他任务之间频繁切换。

计算机视觉支持眼镜的虚拟试戴#

当你去看过眼科医生、拿到处方并决定了所需的镜片类型后，下一步通常是去店里试戴眼镜。然而，计算机视觉技术通过足不出户的虚拟眼镜试戴，重新构想了零售流程。像 Lenskart 这样的公司已经开始利用这一创新来改善客户体验。

通过使用先进的算法和增强现实（AR），计算机视觉可以实时映射你的面部特征。通过这样做，眼镜的 3D 模型可以无缝叠加到你的实时视频画面上。虚拟眼镜可以随着你的头部自然移动，并根据角度和光照进行调整，从而提供关于不同镜框外观的逼真视图。通过添加机器学习，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的镜框推荐。

AI 与光纤的光学网络通信#

如果你的超高速互联网连接还能更快呢？这正是 AI 算法能为光纤电缆所做的。这些电缆就像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。

通过优化室外厂房（OSP）设计，AI 使宽带网络的扩展更加高效和有效。OSP 是指交付互联网服务所需的全部物理布线和基础设施，包括安装在建筑物外部的光纤电缆、导管及相关设备。AI 可以帮助模拟各种设计方案，以确定最高效且最具成本效益的解决方案。诸如根据需求管理带宽容量等任务变得更简单了。总体而言，过去由于返工、反复跟进和人工流程而需要花费 45-60 天的设计任务，现在借助 AI 仅需 25 天即可完成。

图 3. OSP 工程师工作时的图片。

AI 还可以通过分析历史数据并使用先进的机器学习算法预测未来需求来改善光纤路径规划。分割等计算机视觉技术可用于检查光纤质量并检测故障。通过更早地发现问题，可以更快地解决这些问题，从而最大限度地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，还提高了互联网服务的可靠性和质量，最终使城市和偏远社区受益。

在光学领域使用 AI 的优缺点#

随着全球先进光学市场预计到 2032 年将增长至约 6,288 亿美元，AI 为光学领域带来了多项优势。以下是一些核心优势：

• 快速原型制作：AI 可以加速原型制作过程，使设计师能够快速测试和迭代新的眼镜设计。
• 增强耐用性：使用 AI 的优化技术可以帮助选择材料，以生产更耐用、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利用来减少浪费并提高生产过程的可持续性。
• 与智能技术集成：AI 等技术可以促进将智能功能融入眼镜中，例如增强现实（AR）和健身追踪。

诚然，AI 为光学带来了许多好处，但我们需要牢记在使用 AI 技术时需要解决的挑战和伦理考量。

图 4. 在眼科护理中采用 AI 相关的挑战（来源：thelancet.com）。

以下是在光学领域使用 AI 的一些挑战：

• 高昂的实施成本：实施 AI 技术可能需要为开发、集成和培训投入巨额资金。
• 对技术技能的需求：使用 AI 解决方案需要专门的知识和技能，这可能意味着额外的培训和招聘。
• 监管挑战：遵守医疗保健领域 AI 的法规可能很复杂，需要随时掌握不断演进的标准。
• 集成挑战：将 AI 添加到现有系统中可能非常复杂且耗时，需要对当前工作流程进行重大更改。

光学技术中 AI 的未来与法规#

根据美国国家卫生研究院（NIH）的数据，AI 系统在检测和分级糖尿病视网膜病变等任务中的表现与经验丰富的眼科医生相当甚至更好。然而，尽管取得了这些有前景的成果，但很少有 AI 系统被部署在现实世界的临床环境中。这是由于数据偏差和隐私等挑战造成的。

To address these challenges, new rules and regulations for using AI in optics are required. In countries like the US, state governments are already beginning to regulate AI in healthcare to prevent discrimination and protect patient privacy. It’s likely that we start seeing personalized vision correction, with AI creating custom solutions for each patient. It would result in glasses and treatments that are designed to fit each person's needs better.

由于 AI，远程眼科学可能是未来会普及的另一个光学领域。远程眼科学是利用远程医疗远程提供眼科护理服务的技术。想象一下，拍一张你的眼睛的照片，然后一个 AI 模型对其进行分析，向你告知你的眼部健康状况。AI 可以将眼部护理直接带到个人的家门口，并在提供远程诊断和治疗方案方面发挥关键作用。它对偏远或医疗资源匮乏地区的人们尤其有利，并有助于确保他们获得及时和有效的护理。

图 5. 可以将 AI 集成到工作流程中，以筛查眼部护理问题的患者。

AI 和光学的光明前景#

AI 正在从医疗保健到制造业等各个方面迅速改变光学领域。它正在加强医疗诊断、实现治疗个性化并优化生产流程。虽然存在合规和数据隐私等挑战，但其潜在收益是巨大的。AI 有望通过光学技术的进步来改变我们观察世界以及与世界互动的方式。

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