近日，上海人工智能实验室联合复旦大学等机构，成功研发了新一代裸眼3D显示系统书生·瞳真EyeReal。国际顶级学术期刊《自然》（Nature）正刊发表该成果相关论文，并评价其为“光学信息运用的全新范式”。

通过AI深度学习算法进行实时计算，EyeReal将有限的显示资源，精确地传递至观看者的双眼，从而实现裸眼3D，并大幅提升观看体验。完全兼容消费级液晶面板，无需复杂的光学元件或特制硬件，首次实现了在桌面级显示尺寸内，超过100度超宽视场角、包含全部视差类型（水平、垂直、径向、连续与焦点）的实时三维显示。

显示尺寸和可视角度

难以兼顾

人类生活在三维世界中，也一直在探索将数字世界三维化。当前，虚拟现实（VR）技术虽能构建立体视觉效果，却需以头部佩戴的物理束缚为代价。

相比之下，更贴合人类感知习惯的技术形态是裸眼3D：无需借助任何外接设备，通过双眼就能从屏幕中获得如“真实窗口”般的沉浸式体验。

要实现这一目标，显示器必须要重构一个物体的完整光场，即模拟其向所有方向发出的光线。但这在现实中几乎不可能实现，因为重构完整光场需要海量光信息作为支撑，其规模堪比天文数字，而现代光学显示系统的信息传输能力，即“信息预算”，却存在着极大的局限性。

在预算有限的情况下，传统技术陷入了“拆东墙补西墙”的困境中——代表路线之一的数字全息显示，虽然能提供极高的视角和画质，但不得不将显示尺寸极致压缩，往往仅有指甲盖大小；另一种代表路线多视图自动立体显示，虽然能做大尺寸，但只能将有限的信息“被动广播”到空间中的预设方向。尽管这些路线的工作不断被优化，但只要遵循“被动光场调制”的传统路径，就无法跳出这一物理定律的制约，这种信息浪费，带来了显示尺寸和可视角度之间的严重制约。

AI主动精准组合信息

另辟蹊径

联合科研团队另辟蹊径，给出了一种全新的解决思路：与其被动浪费信息，不如用AI计算主动管理信息。EyeReal系统采取“光场生成建模+神经网络解码”的融合式技术路线，既遵循客观规律，又结合人工智能高效计算优势，从而实现实时、高质量的三维图像重建。

光场生成建模阶段，EyeReal通过传感器采集到的关键点信息定位观察者眼位，构建“人眼—光场”坐标系——在屏幕与观看者双眼之间建立精确的几何模型；神经网络解码阶段，科研团队设计了专用的轻量化卷积神经网络（CNN），实现在0.02秒内快速计算出如何通过多层液晶屏的像素排列组合，在空间中精准发射出仅针对当前观察者双眼位置的“最优光场”。

这一“最优光场”的筛选过程，若采用传统算法，必然面临计算量指数级激增的技术困境。而AI凭借强大的非线性拟合与智能推理能力，成功将这一高复杂度计算过程提速至实时响应水平。AI算法已不再是简单的图像插值工具，而是成为光学显示系统的“智能大脑”，通过对光线传播路径的主动调度与精准把控，让每一份“信息预算”都实现效能最大化。

挑战三维化视觉呈现

论文亮相

这篇论文的独立第一作者马炜杰，今年才26岁。在他硕士学业结束后，就加入到上海人工智能实验室、复旦大学和上海创智学院的联合培养专项学习，师从上海人工智能实验室领军科学家、复旦大学计算与智能创新学院校外合作导师、香港中文大学教授欧阳万里和上海人工智能实验室研究员钟翰森。

彼时，研究量子物理出身的钟翰森萌生出将AI技术赋能到同样与光学有关的裸眼3D显示领域的想法。而马炜杰对三维计算机视觉有一定的研究基础与思考，同时对于三维化视觉呈现非常感兴趣，有志于探索该领域的挑战，两人一拍即合。进组后一年间，马炜杰几乎每日泡在实验室，可以说是“隐入尘烟”。

收到论文拟接收的邮件时，马炜杰给家人打电话时哭了很久……对于项目未来，马炜杰希望以裸眼3D技术的研究为起点，打造一个沉浸式、可交互兼具的3D内容输出窗口，应用于数字娱乐和智慧教育、医疗等领域。

本报记者 郜阳 张炯强