華為最新mate70手機上最引人注目的“紅楓原色攝像頭”正是光譜技術的產物——一顆150萬像素的多光譜攝像頭，將色彩還原準確度較Mate 60 Pro+提升了120%，影像色彩實現質的飛躍。

據華為官方介紹，紅楓原色攝像頭能夠準確捕捉環境光譜，為主攝、超廣角、長焦微距攝像頭提供更加真實的色彩輸入，從而拍出“所見即所得”的照片和視頻。

各大手機廠商在旗艦機型中均已采用過多光譜色溫傳感器

2017年，iPhone X搭載了ams為其定制開發的6通道多光譜傳感器，包括紫外光、紅光、綠光、藍光和兩種近紅外光。

2018年，華為推出的P20首次搭載了由ams提供的色溫傳感器，作用是在不同照明條件下實現精準的顏色和環境光感測，使得拍攝時可以更精準調節白平衡。

2021年，華為推出P50 Pocket，首創超光譜超級影像單元，光譜硬件由10通道多光譜傳感器、閃光燈、3200萬像素超光譜攝像頭、超光譜補光燈構成。

2022年，iPhone 14系列，蘋果首次配備雙環境光傳感器，同時改善亮度調節和后攝曝光。

2022年，OPPO Find X5 Pro在業界首次搭載13通道光譜傳感器，給相機系統帶來精準的色彩表現，同時還原更真實的環境光源信息，改善白平衡效果。

2022年，vivo X90采用自研VCS仿生光譜技術，通過改進color filter，讓傳感器接收的原始信息不斷接近人眼，實現更好的噪聲表現和色彩還原，前置優化光信號。

看視界智能科技解讀多光譜技術全面進入消費電子時代的應用前景

光學圖像采集和圖像顯示是共生關系。圖像傳感器和顯示器件的性能直接影響使用者對真實環境的感知。如何匹配采集和顯示色彩差異，實現真正的“所見即所得”，一直以來都是這個領域內的重要課題。

看視界技術總監陳光浩表示：

近年來，隨著技術和工藝的革新，很多前沿的光電子理論被快速應用到顯示端，大幅提升了顯示亮度、分辨率、色彩還原度和刷新頻率等性能，但同時也對傳感器的色彩還原性能和后期色彩校準過程提出了更高的要求。

采集過程的色彩受到傳感器的靈敏度、光譜響應范圍、加工一致性等問題的影響。而目前廣泛使用的RGB寬譜拜爾濾波陣列無法提供足夠的信息來協助后期的色彩處理。更不用說人眼的光譜響應會隨著環境的光照變化而改變。

完美解決這些問題的最好方法就是多通道光譜感知

多光譜成像技術（通道數<10）是高光譜成像（通道數100-1000）技術的一個子領域。使用多光譜時，需要對目標應用場景有比較清晰的認知并針對性地選取有限的光譜通道。多光譜的探測結果通常是實現特征識別功能，而非準確的光譜還原。已被廣泛應用到農業、遙感、遙測、環保領域。

目前，受限于成本和應用場景，消費電子端搭載的多光譜技術仍然比較簡單，目標應用場景集中在環境光譜感知以輔助色彩還原算法正常工作。單通道的多光譜元件則被廣泛用在對顯示器件的色彩調整上。

這些變化對消費者的影響是潛移默化的，但對行業來說是革命性的。

“消費者在體驗了更真實的圖像技術后，會快速拋棄使用老舊技術的產品并愿意為新技術付出更高成本，推動行業快速變革。”

這種例子比比皆是，如蘋果公司在自家設備上率先搭載的高分辨率的視網膜顯示技術（Retina Display）和觸覺引擎（Haptic Engine），被迅速普及到各類電子產品上。

陳光浩博士：“多光譜成像的普及對人工智能的發展帶去了深遠的影響。”

人工智能的飛躍發展和圖像采集設備的普及和提升密切相關，得益于全世界的數碼設備在源源不斷地生成大量真實世界的圖像。

數據是當前大數據人工智能發展的燃料，優質的數據帶來更高的機器學習準確度。

目前，基于單色或RGB圖像數據的深度學習模型遇到發展的瓶頸，對于高實時性要求的場景（如車載自動駕駛、機器人、無人機、增強現實等），工程師需要在神經網絡體積和準確性上取舍。

多光譜成像則另辟蹊徑。由于光譜和物質有密切的關系，將物體少量特征性的光譜信息加入模型中，反而降低了模型對空間維度的要求，最終實現更快的推理速度和更高的準確度，降低計算端的功耗和成本。

多光譜技術的應用不限于色彩校準。在消費電子端，多光譜成像還可以用于開發更安全的安全驗證機制、更豐富的健康監測應用、更新奇的交互方式等。

多種應用場景的集成需要更高的通道數，不可避免將多光譜技術逐漸推向高光譜成像技術。

如何實現便攜、低成本的高光譜成像，一直是領域里的重大挑戰。

看視界的高光譜預警系統，用于火情、危險品泄露等突發狀況的預警

看視界通過高光譜儀器檢測皮膚的含氧量和黑色素，識別人體健康狀況

南京看視界智能科技的高光譜技術在消費電子時代的領先性和前瞻性

對于光譜產業來說，顯而易見的問題是成本高、體積大、操作難等方面的限制，讓該技術并未實現在消費級市場的大范圍產業化推廣。

消費電子無疑是一個引人注目的應用領域。與此同時，還有很多不為大眾關注的領域亟需高光譜成像技術加持而苦于沒有合適的方案。

看視界的科研團隊不忘作為科學家的初心，希望將光譜技術普及到各個領域和行業，用高效的技術解決社會進步最急切的問題。

全球率先成功研發出88通道高光譜成像芯片，并已經將這塊光譜芯片的量產良率穩定在90%以上。

陳光浩博士表示：

“我們希望通過自身的技術實力打破大眾對高光譜成像技術的傳統認知：設備大、速度慢、成本貴和使用復雜。

我們的目標是給用戶提供一站式的解決方案，使高光譜成像技術變得唾手可得。”

近幾年國內外有不少光譜企業涌現出來。歐洲微電子中心（IMEC）、以色列的Unispectral、國內的海譜納米、吉林求是、格科微等。每家公司用的技術路線都不太一樣，大家都在嘗試用不同的技術路線去實現光譜成像。

南京看視界智能科技的技術路線和前瞻性

我們的技術路線顛覆了經典光譜成像設備的設計規范。用創新的系統設計模式、高精度可規模化加工技術和高度自動化的校準流程來提我們的產品競爭力。

南京看視界智能科技怎么做到“微型輕便、成本直降、操作簡單”呢？要實現這些目標，看視界在硬件設計、制造和算法開發多方面同時發力。

硬件方面，我們全過程控制各關鍵部件的設計和加工。利用亞波長精度的半導體加工設備和工藝，對關鍵光學部件進行一體成型的加工和組合。既降低了加工成本、提高加工速度和保證了部件的加工一致性，也大幅降低了后續組裝和校準需要的人工成本和額外引入的誤差。

值得一提的是，我們的技術可以避免與傳感器硬件的過度耦合，使得看視界的高光譜技術不受限于特定傳感器技術，可隨時針對不同傳感器開發，有利于用戶快速嘗試和定制合適的方案。

軟件方面，我們針對性地開發信號處理算法。得益于對硬件的全過程掌控，我們能精確地掌握每臺設備獨一無二的成像模型并將信息融合到算法中，提高處理精度并持續實現端到端優化。同時，看視界的高光譜成像平臺可以針對不同場景實現快速任務導向型優化。

最終的成果是讓用戶在使用我們的高光譜產品時，不需要獨立配備伺服平臺，不需要聘請專業的光譜工程師和數據分析員，也不需要在他們的系統中過分妥協額外的空間和重量。

看視界88通道高光譜用于實時光譜分析、材料識別和動態監測

據相關數據顯示，到2024年底，芯片級光譜儀的使用量將達到每年3億個以上，部分熱門領域在2020年-2024年的CAGR（年復合增長率）高達111%。

成像光譜芯片正在成為下一個千億產業。

南京看視界智能科技CEO潘峰表示：公司的商業路徑是以公司已經成熟的高光譜成像芯片技術作為基石，持續開發落地高光譜成像系列終端產品。

產品布局上，一方面會繼續提升我們的通用型高光譜成像系統產品線，幫助廣大用戶探索新的技術思路；另一方面，看視界與各行業領域的實力團隊強強聯手，用我們優異的光譜軟硬件開發能力為他們的創新賦能，通過深度定制為客戶提供快速與合適的整體解決方案。

下一步研發方向上，看視界智能科技積極探尋消費電子應用領域、以及自動駕駛視覺芯片和醫療檢測芯片等領域的垂直產品，作為2025年核心產品外的增長點。

南京看視界智能科技：引領高光譜視覺革命

南京看視界智能科技有限公司的優秀團隊，源自加州大學，由院士專家直接帶領，是高光譜視覺解決方案提供商。

團隊自主研發的先進高光譜成像芯片，已經成功實現良率90%以上的量產能力。高光譜成像波段覆蓋可見光至近紅外，并將在2025年做到中遠紅外全波段覆蓋。目前看視界已經實現將微型快照式（30幀/秒）高光譜相機規模化量產。是全球唯二具備此款設備批量供應能力的賽道頭部企業。

看視界的創新光譜成像技術正在重塑數字城市智慧感知、低軌衛星網絡星載傳感、生物醫藥動態標本觀測和自動駕駛高維視覺領域的技術革新。