光与智能交响曲：人工智能赋能激光技术的革新之旅！
光与智能交响曲：人工智能赋能激光技术的革新之旅！
在科技的璀璨星空中，人工智能（AI）正如一颗冉冉升起的新星，照亮了现代科技革命的每一个角落。人工智能触角已经伸向了现代科学的方方面面，从计算机科学、远程通信、重工业等精密工程和高科技制造领域，乃至日常生活中时刻准备解决我们困难智能助手。人工智能的影响力，就像一曲温柔的乐章，悄然渗透进现代科学每一个缝隙。而激光技术，这位拥有单色性好、方向性强、亮度高等超能力的“光之英雄”，在医疗、通信、制造业、军事和科学研究等精密工程和高科技领域大展拳脚。随着人工智能的飞速发展，人类社会正悄然发生新的科技革命，也推动了制造业朝着自动化、智能化方向发展，激光技术作为当前制造业中极具前景的先进制造工艺之一，将其与人工智能进行跨界结合，也将是未来行业发展的必然趋势。我们可以想象一下，当人工智能这位创新的魔法师与激光技术这位光之英雄携手合作，会擦出怎样的火花？这不是科幻小说的情节，而是正在上演的未来制造业的革命。他们共同开启了自动化和智能化的新篇章，引领着工业发展进入一个全新的时代。这场科技与创新的跨界舞蹈，预示着行业发展的潮流，将未来的图景绘制得更加绚丽多彩。
人工智能赋能激光切割与焊接
在激光切割和焊接领域，人工智能主要通过集成激光、视觉、传感、检测、图像处理以及计算机控制技术，实现对焊接过程的智能控制。此外，人工智能能够实现激光焊接质量的预测、缺陷检测以及焊接工艺的优化。例如，人工智能技术能够预测激光切割的粗糙度和切缝宽度，这有助于提前调整切割参数以优化结果。在激光焊接过程中，可以利用人工智能实现焊接质量的实时监控和分析，进而检测可能存在的缺陷，如裂纹、气孔等，并及时调整工艺参数来避免这些问题的发生。
图1 激光焊接
由于智能化激光切割与焊接具有非常优异的降本增效效果，因此相关的交叉研究获得了产业界和学术界的广泛关注。例如，德国弗劳恩霍夫激光技术研究所 Knaak团队等提出了一种基于卷积神经网络的图像分割创新方法，将其和随机森林、支持向量机等传统机器学习方法相结合，可用于焊接过程中的过程参数预测和故障检测。印度国立技术学院 Sathiya团队使用人工神经网络建立激光功率、焊接速度等参数与焊缝熔深、焊缝宽度、抗拉强度之间的关系，并使用遗传算法（GA）获得了优化工艺参数。
人工智能赋能激光打印与雕刻
通过图像识别处理、加工过程优化以及输出质量提升，人工智能还能应用于激光打印与雕刻领域。例如：人工智能技术能够分析并识别待打印或雕刻的图案，并通过机器学习算法优化图像的处理流程，提高图案的精确度和美观度；在复杂图形的激光雕刻中，根据基体材料特征及表面特性，实现激光功率和扫描路径的预测和调整；此外，人工智能技术还能应用于光束质量控制，进而直接影响激光加工的精细程度。
目前，基于深度学习技术可以实现激光器光束传播因子的快速准确预测，通过深度学习网络补偿和优化算法，还能够消除高功率模式下光束相位差、保证光束的纯度。如图2所示为人工智能辅助制造技术实现多功能材料3D打印的案例；此外，哈尔滨工业大学刘国栋团队还将深度神经网络与 FrantzNodvik方程相结合，提出了一种优于传统拟合方法的新方法，该方法可以预测大功率惯性约束聚变（ICF）激光系统中主放大器的输出能量，精确控制了激光输出能量，实现将相对偏差控制在6.5%~4.2%区间。此外，国防科技大学的周朴团队还首次将深度学习技术用于实现预测少模光纤激光器的光束传播因子，与传统方案相比，该方案可实现光束传播因子的快速准确预测。
图2 人工智能辅助制造技术实现多功能材料3D打印
人工智能赋能光电子元件制造与应用
在光电子元件制造领域，人工智能的应用也非常广泛，包括：激光器等光电子元件的结构优化设计、性能调控及相关的精确表征与预测等。例如，光电子元件的设计需要进行大量耗时的仿真运算来寻找优化设计参数，设计周期较长，设计的困难较大，而采用人工智能算法可以极大地缩短器件设计过程中的仿真时间，提高设计效率及器件性能，2023 年，Pu等人就提出了采用递归神经网络实现飞秒模锁光纤激光器建模的方案；此外，人工智能技术还可以帮助调控光电子元件的性能参数控制，通过机器学习算法优化输出功率、波长、脉冲形状、光束强度、相位和偏振等性能，促进先进光电子元器件在光学微操控、激光微加工和空间光通信等领域的应用。
人工智能技术也被应用于光电子元件性能的精确表征与预测，通过对元件工作特性的分析和大量数据学习，能够实现预测在不同条件下光电子元件的性能变化，该技术对于赋能光电子元件的应用具有重要意义，例如，研究人员在数值模拟中基于机器学习和稀疏表示实现了锁模光纤激光的双折射特性的表征，通过将稀疏搜索算法应用于测试，对光纤激光器的双折射进行了分类并实现了系统调节。
图3 人工智能用于光电子芯片研发
人工智能赋能激光通信
在激光通信领域的应用，人工智能技术主要包括智能调控技术、网络管理和光束控制等方面。在智能调控技术方面，可以通过智能算法优化激光器的性能，以及对激光通信链路进行优化，例如调整激光的输出功率、波长和脉冲形状以及选择最优的传输路径，大大地提高激光通信可靠性和稳定性；在网络管理方面，可以通过人工智能算法提高数据传输效率和网络稳定性，例如通过分析网络流量和使用模式，实现预测和管理网络拥塞问题；此外，人工智能技术能够承担资源分配、路由选择、故障检测和恢复等重要任务，以实现高效的网络运行和管理，从而提供更加可靠的通信服务；在光束智能控制方面，人工智能技术还可以实现光束的精确控制，例如在卫星激光通信中辅助调整光束的方向和形状，以适应地球曲率变化和大气扰动的影响，确保通信的稳定性和可靠性。
图4 人工智能和自动化技术助力提高激光通信系统准确性、可靠性和稳定性
人工智能赋能智慧医疗
激光医疗具有无接触、精度高、损伤小、便携性和操作灵活等优点，因此极大地丰富了临床医疗的技术手段，在部分疾病的治疗中也逐渐取代了传统方法，提升了医疗行业整体的技术水平。在此情况下，采用人工智能技术提高激光治疗的精确度，可以对患者的疾病进行更加准确的诊断和预测。人工智能技术加速了激光医疗技术的创新，通过对激光医疗过程进行模拟和优化，从而提供更加成熟的治疗方法和医疗技术。例如：通过分析患者的组织结构和生理特征，可以预测不同激光参数对不同组织的作用效果，从而指导治疗的个体化设计；在引入人工智能技术后，还能够实现自动化医疗过程，减少人为因素的干扰、降低医疗成本。在激光骨处理领域，人工智能已被用于骨处理过程中生物组织的实时分类、截骨过程中的声信号处理，瑞士联邦材料科学与技术实验室的Wasmer团队就提出了一种基于机器学习的激光截骨的在线监测方法，该方法利用光声信号来区分皮肤、脂肪、肌肉和骨骼，提升了截骨准确性，减小了损伤，优化了伤口组织的清理过程。
图5 “人工智能+高精度激光设备”助力肺结节的诊断和治疗
总结与展望
激光技术与人工智能技术都是20世纪中叶以来，科学技术发展的重要成果。随着这两项技术的飞跃式发展，在多个应用领域进行交叉式结合，将推动制造、通信、医疗等诸多领域的技术水平进一步发展，并为各行各业的技术瓶颈带来了颠覆式的解决方案，未来科技将朝着更自动、更智能的方向发展。尽管人工智能与激光技术的交叉应用有着广阔的发展前景，但在实现这一目标的过程中，当前的人工智能和激光两方面的技术水平都亟需提升、研发的高成本问题也需要解决、目前尚无相关的技术标准，并且由于激光技术本身存在一定的危险性，因此引入人工智能系统可能会导致新的安全性问题。总而言之，我们仍需要克服技术、成本、标准化、安全性等多方面的挑战，通过跨学科合作、技术创新、政策支持和教育培训，逐步推动人工智能和激光技术的融合发展。
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