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(xué)錢超研究員和陳紅勝教授團(tuán)隊(duì)所打造的一款名為 MetaSeeker 的新成果帶來(lái)的功能。

圖 | 智能自適應(yīng)隱身架構(gòu)（來(lái)源：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(fù)雜物理世界中自由地探索和構(gòu)建電磁空間。研究中，他們通過(guò)自博弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)集群超表面，在動(dòng)態(tài)無(wú)序環(huán)境中構(gòu)建了開(kāi)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。

（來(lái)源：錢超）

據(jù)介紹，MetaSeeker 具備自主電磁環(huán)境感知能力，能夠?qū)崿F(xiàn)快速的超表面逆向設(shè)計(jì)，以及能以遠(yuǎn)程方式編織“隱身網(wǎng)”，可以解決現(xiàn)有單體隱身機(jī)動(dòng)性差和兼容性差難題。

MetaSeeker 采用雙層優(yōu)化框架，融合了深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)與群體優(yōu)化策略，從而能為強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體配備靈活的“四肢”，并能利用集群超表面來(lái)靈活地調(diào)控電磁空間，以及可以敏銳地嗅到每次決策對(duì)應(yīng)的電磁散射擾動(dòng)，從而能夠不間斷地學(xué)習(xí)混沌物理系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律。

這種自學(xué)習(xí)機(jī)制使得 MetaSeeker 能夠輕松地處理分布式超表面的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題，進(jìn)而能夠靈活地適應(yīng)千變?nèi)f化的場(chǎng)景。此外，研究團(tuán)隊(duì)還引入了分布式協(xié)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(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)“斷臂再生”般的智能修復(fù)。

無(wú)論是城市商場(chǎng)還是叢林山川，MetaSeeker 與實(shí)際復(fù)雜環(huán)境有很好的兼容性。因此，它的潛在應(yīng)用非常廣泛，可以為相關(guān)儀器裝備開(kāi)辟一個(gè)隱身空間或隱身通道，讓目標(biāo)可以自由穿梭運(yùn)行而不會(huì)被探測(cè)。更廣泛的意義在于，它可以按需重構(gòu)整個(gè)電磁空間，能夠?qū)崿F(xiàn)通信干擾/增強(qiáng)、城市電磁污染治理、衛(wèi)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(guān)論文以 MetaSeeker: sketching an open invisible space with self-play reinforcement learning 為題發(fā)表在Light: Science & Applications上。浙江大學(xué)吳貝博士是第一作者，錢超研究員和陳紅勝教授擔(dān)任通訊作者。審稿人評(píng)價(jià)稱，這一工作將現(xiàn)有隱身研究推向了空間隱身的新階段。

據(jù)介紹，新型隱身——指的是通過(guò)重構(gòu)電磁散射場(chǎng)使電磁波繞過(guò)物體并按原來(lái)路徑傳播，從而使物體隱身或偽裝，能夠有效減少被探測(cè)追蹤的概率，對(duì)于遙感、通信、導(dǎo)航、深空等領(lǐng)域有著重大影響。新型隱身則通過(guò)重構(gòu)電磁散射場(chǎng)，使物體仿佛根本不存在一般，從而可以在任何背景環(huán)境下都能實(shí)現(xiàn)隱身。

鑒于其所蘊(yùn)含的巨大應(yīng)用前景，新型隱身及其相關(guān)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(shù)、新材料等重點(diǎn)領(lǐng)域的主要發(fā)展方向。過(guò)去十幾年，新型隱身在理論與實(shí)驗(yàn)上都得到長(zhǎng)足發(fā)展，但仍面臨著材料功能單一、響應(yīng)速度遲緩、場(chǎng)景自適應(yīng)差等重大挑戰(zhàn)。

2020 年，本次研究團(tuán)隊(duì)率先提出智能超材料自適應(yīng)隱身并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示，智能自適應(yīng)隱身能夠集成感知-決策-執(zhí)行功能，在不依賴任何人為操控的情況下，快速地動(dòng)態(tài)地適應(yīng)不斷變化的背景環(huán)境和外部刺激，15 毫秒即可“換裝”騙過(guò)雷達(dá)，從而與背景電磁環(huán)境特征融為一體。進(jìn)一步，研究團(tuán)隊(duì)將智能自適應(yīng)隱身拓展至三維全極化、海陸空三域、多模態(tài)樣式等，推進(jìn)了新型隱身技術(shù)在動(dòng)態(tài)、開(kāi)放、復(fù)雜環(huán)境中實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。同時(shí)，這些工作也促進(jìn)了智能超表面技術(shù)的發(fā)展，對(duì)無(wú)線通信、能量傳輸、電子對(duì)抗、成像探測(cè)等領(lǐng)域產(chǎn)生重要影響。

智能隱身需要給目標(biāo)穿上一件“量身定制”的外衣，賦予單體強(qiáng)大的自適應(yīng)隱身能力，但是機(jī)動(dòng)性會(huì)受到一定影響。一旦目標(biāo)發(fā)生改變，外衣就需重新裁制，過(guò)程較為繁瑣。為了解決這一問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)在多年前開(kāi)展了本次課題。

圖 | 錢超（來(lái)源：錢超）

在構(gòu)思本次工作的時(shí)候，所設(shè)計(jì)的步驟涵蓋了小車編隊(duì)、超表面設(shè)計(jì)、智能化實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建等。期間的算法建模和物理理論難度非常大，他們經(jīng)歷了很多挫折，最終取得不錯(cuò)的結(jié)果。而本次成果取名為 MetaSeeker，寓意它像一群勇敢的探險(xiǎn)家，在人工智能的驅(qū)動(dòng)下，重構(gòu)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（來(lái)源：錢超）

據(jù)介紹，錢超和所在團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期聚焦于研究智能超表面、電磁隱身、逆向設(shè)計(jì)和光計(jì)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(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行了總結(jié)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(diào)超表面為物理硬件，融合深度學(xué)習(xí)等智能算法，根據(jù)用戶自定義輸入和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的實(shí)際需求，快速計(jì)算和控制超表面的編碼狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電磁波的幅度、相位、偏振、角動(dòng)量等關(guān)鍵物理量的自適應(yīng)精準(zhǔn)調(diào)控。這一方向不僅推動(dòng)了超材料從傳統(tǒng)被動(dòng)、可調(diào)模式向智能化方向邁進(jìn)，加速了超材料的按需設(shè)計(jì)與下一代智能自適應(yīng)電磁器件的發(fā)展，同時(shí)也為發(fā)掘潛在的超材料物理規(guī)律提供了重要支撐。

超材料智能，指的是利用超材料調(diào)控電磁波的衍射、散射和干涉等特性，在物理層直接對(duì)電磁散射場(chǎng)進(jìn)行分析和計(jì)算，通過(guò)“傳播即計(jì)算”的方式實(shí)現(xiàn)以場(chǎng)波為載體的電磁神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、電磁邏輯計(jì)算和電磁數(shù)學(xué)算符。它憑借速度快、算力高、并行能力強(qiáng)、能耗低等優(yōu)勢(shì)受到廣泛關(guān)注，有望應(yīng)用于圖像檢測(cè)和自動(dòng)駕駛等高通量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，同時(shí)在光學(xué)加密、顯示、存儲(chǔ)等領(lǐng)域也具有巨大潛力。

對(duì)于未來(lái)，錢超表示后續(xù)他將重點(diǎn)開(kāi)展集群智能超表面研究，例如研究極端散射調(diào)控、超表面協(xié)同工作、多模態(tài)感知、跨場(chǎng)景知識(shí)遷移等，力爭(zhēng)形成一些示范性應(yīng)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)