車輛和行人等能像“幽靈”般自由穿行......這不是科幻故事，而是浙江大學錢超研究員和陳紅勝教授團隊所打造的一款名為 metaSeeker 的新成果帶來的功能。

圖 | 智能自適應隱身架構（錢超）

metaSeeker 的全稱是 metasurfaces Seeker，中文翻譯名是超表面探索者，寓意為利用集群超表面在復雜物理世界中自由地探索和構建電磁空間。研究中，他們通過自博弈強化學習驅動集群超表面，在動態無序環境中構建了開放的隱身空間，讓此前的單體智能隱身一舉跨越至空間智能隱身。

（錢超）

據介紹，metaSeeker 具備自主電磁環境感知能力，能夠實現快速的超表面逆向設計，以及能以遠程方式編織“隱身網”，可以解決現有單體隱身機動性差和兼容性差難題。

metaSeeker 采用雙層優化框架，融合了深度強化學習與群體優化策略，從而能為強化學習智能體配備靈活的“四肢”，并能利用集群超表面來靈活地調控電磁空間，以及可以敏銳地嗅到每次決策對應的電磁散射擾動，從而能夠不間斷地學習混沌物理系統的運行規律。

這種自學習機制使得 metaSeeker 能夠輕松地處理分布式超表面的復雜優化問題，進而能夠靈活地適應千變萬化的場景。此外，研究團隊還引入了分布式協同理念，即使部分組件損壞，剩余集群超表面仍能自主重組網絡，實現“斷臂再生”般的智能修復。

無論是城市商場還是叢林山川，metaSeeker 與實際復雜環境有很好的兼容性。因此，它的潛在應用非常廣泛，可以為相關儀器裝備開辟一個隱身空間或隱身通道，讓目標可以自由穿梭運行而不會被探測。更廣泛的意義在于，它可以按需重構整個電磁空間，能夠實現通信干擾/增強、城市電磁污染治理、衛星通信抗干擾等各種功能，從而用于智慧城市電磁基建。

近日，相關論文以 metaSeeker: sketching an open invisible space with self-play reinforcement learning 為題發表在Light: Science & Applications上。浙江大學吳貝博士是第一作者，錢超研究員和陳紅勝教授擔任通訊作者。審稿人評價稱，這一工作將現有隱身研究推向了空間隱身的新階段。

據介紹，新型隱身——指的是通過重構電磁散射場使電磁波繞過物體并按原來路徑傳播，從而使物體隱身或偽裝，能夠有效減少被探測追蹤的概率，對于遙感、通信、導航、深空等領域有著重大影響。新型隱身則通過重構電磁散射場，使物體仿佛根本不存在一般，從而可以在任何背景環境下都能實現隱身。

鑒于其所蘊含的巨大應用前景，新型隱身及其相關的電磁材料研究三次入選Science年度“十大科技突破”，成為新一代信息技術、新材料等重點領域的主要發展方向。過去十幾年，新型隱身在理論與實驗上都得到長足發展，但仍面臨著材料功能單一、響應速度遲緩、場景自適應差等重大挑戰。

2020 年，本次研究團隊率先提出智能超材料自適應隱身并進行了實驗驗證。驗證結果顯示，智能自適應隱身能夠集成感知-決策-執行功能，在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動態地適應不斷變化的背景環境和外部刺激，15 毫秒即可“換裝”騙過雷達，從而與背景電磁環境特征融為一體。進一步，研究團隊將智能自適應隱身拓展至三維全極化、海陸空三域、多模態樣式等，推進了新型隱身技術在動態、開放、復雜環境中實驗驗證。同時，這些工作也促進了智能超表面技術的發展，對無線通信、能量傳輸、電子對抗、成像探測等領域產生重要影響。

智能隱身需要給目標穿上一件“量身定制”的外衣，賦予單體強大的自適應隱身能力，但是機動性會受到一定影響。一旦目標發生改變，外衣就需重新裁制，過程較為繁瑣。為了解決這一問題，研究團隊在多年前開展了本次課題。

圖 | 錢超（錢超）

在構思本次工作的時候，所設計的步驟涵蓋了小車編隊、超表面設計、智能化實驗系統搭建等。期間的算法建模和物理理論難度非常大，他們經歷了很多挫折，最終取得不錯的結果。而本次成果取名為 metaSeeker，寓意它像一群勇敢的探險家，在人工智能的驅動下，重構電磁空間，探尋全新的超表面物理和超表面功能。

圖 | 智能超材料與超材料智能（錢超）

據介紹，錢超和所在團隊長期聚焦于研究智能超表面、電磁隱身、逆向設計和光計算研究，2025年，他們深入探討超材料與人工智能的相互作用，對該領域進行了總結和展望，并將這種互相作用概括為“智能超材料與超材料智能”。

智能超材料，指的是以可調超表面為物理硬件，融合深度學習等智能算法，根據用戶自定義輸入和動態場景的實際需求，快速計算和控制超表面的編碼狀態，從而實現對電磁波的幅度、相位、偏振、角動量等關鍵物理量的自適應精準調控。這一方向不僅推動了超材料從傳統被動、可調模式向智能化方向邁進，加速了超材料的按需設計與下一代智能自適應電磁器件的發展，同時也為發掘潛在的超材料物理規律提供了重要支撐。

超材料智能，指的是利用超材料調控電磁波的衍射、散射和干涉等特性，在物理層直接對電磁散射場進行分析和計算，通過“傳播即計算”的方式實現以場波為載體的電磁神經網絡、電磁邏輯計算和電磁數學算符。它憑借速度快、算力高、并行能力強、能耗低等優勢受到廣泛關注，有望應用于圖像檢測和自動駕駛等高通量數據處理領域，同時在光學加密、顯示、存儲等領域也具有巨大潛力。

對于未來，錢超表示后續他將重點開展集群智能超表面研究，例如研究極端散射調控、超表面協同工作、多模態感知、跨場景知識遷移等，力爭形成一些示范性應用。

參考資料：

Wu, B., Qian, C., Wang, Z. et al. metaSeeker: sketching an open invisible space with self-play reinforcement learning.Light Sci Appl14, 211 (2025).

https://doi.org/10.1038/s41377-025-01876-0

Chao Qian, Ido Kaminer, and Hongsheng Chen, A guidance to intelligent metamaterials and metamaterials intelligence. Nature Communications 11,1154 (2025) Chao Qian, Bin Zheng, Yichen Shen, Li Jing, Erping Li, Lian Shen, and Hongsheng Chen, Deep-learning-enabled self-adaptive microwave cloak without human intervention.Nature Photonics14, 383-390 (2020)