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材料相互作用的学科。这听起来可能只是另一个科学相关的话题，但它实际上非常重要，并且存在于我们日常生活的方方面面。多年来，许多行业都融合了基于光学的技术来创造创新解决方案。例如，在眼科中，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，光学在开发摄像机、望远镜、双筒望远镜和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）正被用于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能从 LASIK 等复杂手术中获益最多。在本文中，我们将探讨 AI 如何应用于光学领域，并了解它带来的益处及面临的挑战。让我们开始吧！

Link to this sectionAI 如何应用于光学领域？#

首先，让我们了解 AI 在光学领域的一些应用，例如眼科、制造业光学设备以及通过光纤进行的网络通信。

Link to this section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。特别是在光学领域，AI 正在重新定义眼科和验光等领域。眼科涉及眼部疾病的诊断和治疗，而验光涉及评估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的效率。

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 300 万 人患有青光眼，但其中只有一半人意识到自己患病。这些系统能够及早检测出此类眼疾，并更早开始治疗以预防失明。

Google's Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) is a great example of how vision AI can improve eye care. Google teamed up with a large group of ophthalmologists to train an AI model using over 100,000 retinal scans. The goal was to create a system that could detect diabetic retinopathy using image classification. One of the biggest advantages of ARDA is that it can be used in developing countries where access to eye care may be limited.

图 1. 使用 AI 检测糖尿病视网膜病变。

Link to this sectionAI 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 可以方便地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（如光纤电缆或镜片）中人眼可能忽略的任何缺陷。

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

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。

Link to this section计算机视觉支持眼镜的虚拟试戴#

在你去看眼科医生、拿到处方并确定你需要哪种类型的镜片后，下一步通常是去商店试戴眼镜。然而，计算机视觉技术通过居家虚拟试戴眼镜彻底重构了零售流程。像 Lenskart 这样的公司已经开始使用这项创新来改善客户体验。

利用先进的算法和增强现实 (AR)，计算机视觉可以实时绘制你的面部特征。通过这样做，眼镜的 3D 模型可以无缝叠加到你的实时视频流中。虚拟眼镜看起来会随着你的头部自然移动，并调整角度和光照，从而提供关于不同镜框外观的逼真视图。加上机器学习，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。

Link to this sectionAI 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。

通过优化户外设备 (OSP) 设计，AI 使宽带网络的扩展变得更加高效和有效。OSP 指的是提供互联网服务所需的所有物理布线和基础设施，包括光纤电缆、导管以及安装在建筑物外部的相关设备。AI 可以帮助模拟各种设计方案，以确定最高效且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加简单。总体而言，过去由于返工、重复跟进和人工流程需要 45-60 天的设计任务，现在只需使用 AI 在 25 天内即可完成。

图 3. 一张 OSP 工程师工作的图片。

AI 还可以通过分析历史数据并利用先进的机器学习算法预测未来需求，从而改善光纤路由规划。计算机视觉技术（如分割）可用于检查光纤质量并检测故障。通过及早发现问题，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。通过使这些流程更加高效，AI 不仅加速了宽带部署，还提高了互联网服务的可靠性和质量，最终惠及城市和偏远社区。

Link to this section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 6288 亿美元，AI 为光学领域提供了多项益处。以下是一些主要优势：

• 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使用来减少浪费，并提高生产过程的可持续性。
• 与智能技术的集成：AI 等技术可以促进将智能功能集成到眼镜中，例如增强现实 (AR) 和健身追踪。

虽然 AI 给光学领域带来了许多好处是事实，但我们需要牢记在应用 AI 技术时需要解决的挑战和道德考量。

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 技术可能需要在开发、集成和培训方面进行大量的资金投入。
• 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。

Link to this section光学技术中 AI 的未来与法规#

据美国国家卫生研究院 (NIH) 称，AI 系统在检测和分级糖尿病视网膜病变等任务中的表现已达到甚至超过了经验丰富的眼科医生。然而，尽管有这些令人鼓舞的结果，极少数 AI 系统已在真实的临床环境中部署。这是由于数据偏差和隐私等挑战所致。

为了应对这些挑战，需要为在光学领域使用 AI 制定新的规则和法规。在美国等国家，州政府已经开始监管 医疗保健中的 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的视力矫正，由 AI 为每位患者创建定制解决方案。这将产生专为满足每个人需求而设计的眼镜和治疗方法。

另一个因 AI 而可能在未来变得流行的光学领域是远程眼科。远程眼科是利用远程医疗来远程提供眼科护理服务。想象一下，拍一张你的眼睛照片，然后让 AI 模型进行分析，以此告知你有关眼睛健康的信息。AI 可以将眼科护理直接带到每个人的家门口，并在提供远程诊断和治疗方案方面发挥关键作用。这对偏远或医疗服务不足地区的人们尤其有益，并有助于确保他们获得及时有效的护理。

图 5. AI 可以被集成到工作流程中以筛查患者的眼科护理问题。

Link to this sectionAI 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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