一架普通的无人机缓缓升空，机腹下挂载着一个不足1公斤的相机。短短十几分钟，它就能“透视”1.5平方公里大地，包括森林是否有火灾，河流是否被污染、高压线是否有隐患点……

你肯定会说，这有啥特别？这样的“千里眼”早就习以为常了。

但你不知道的是，以前的“千里眼”，只能见“肉眼所见”，现在的“千里眼”，却能看见“不可见”。

它可以精准判断林间冒出的云团，是烟还是雾；它可以指着一条清澈的河流告诉你，有人在排污；它甚至能细微到每一片树叶，告诉你它是否缺水。 

所以，它不只是“千里眼”，还是“悟空”的“火眼金睛”。

无人机搭载机载高光谱相机

这是西湖智能视觉科技（杭州）有限公司最新研发的高光谱相机。它采用“单曝光压缩光谱成像技术”，通过底层光学硬件和算法突破，推动智能成像系统的革新，推出基于人工智能计算成像的新一代机器视觉感知系统。创始人袁鑫，西湖大学工学院感知与计算成像实验室负责人、博士生导师，曾担任美国新泽西贝尔实验室视频分析与编码首席研究员。

从山火预警到水域监测 

清晨，山间薄雾萦绕，灰白的影子在林间若隐若现。

天刚蒙蒙亮，护林员就要准时起床背上“装备”，带上由手柄和橡胶条组成的森林灭火工具，穿行在山间小路，开始一天的巡山工作。清理路边的杂草、枯枝落叶，对可能发生火灾的每一处细节进行预判和处置。

但即便护林员经验再丰富，这个行业依然存在尚未被解决的“痛点”。比如，偌大的山林仅依靠几人巡逻，难免有遗漏；比如，肉眼分辨晨雾和山火初期形成的烟雾，特别依赖老手的经验；再比如，24小时应急响应，对护林员的精力、体力都是考验。

困扰森林防护工作多年的难题，现在被高光谱相机破解。

就在老护林员弯腰检查一处枯枝时，他头顶的云层之上，无人机搭载高光谱相机从森林上空飞过。仅需几分钟，就能够采集到监测区域森林的高光谱图像信息。山林间由于自然因素形成的薄雾和刚刚冒烟的山火，肉眼虽然较难辨别。但在高光谱相机的成像中，两者表现出的光谱波段截然不同，因此只要对波形稍加观察，就能辨别山火和薄雾。

同样的情景也在水资源监测领域上演。

西湖大学云谷校区，袁鑫实验室的科研人员要在不使用任何化学试剂、不采集水样的情况下，完成对整个河道水质的全面体检。

“开始扫描。”随着指令下达，搭载高光谱成像相机的无人机缓缓升空。它沿着河道匀速飞行。10分钟后，随着无人机平稳降落，河道的“体检报告”已经生成。

高光谱数据水体指数反演结果

回到实验室，研究人员通过高光谱反演模型成功获取了流域总氮（TN）和总磷（TP）的空间分布特征。TN浓度呈现“两端高、中间低”的分布格局，上游和下游区域浓度显著高于中游。TP浓度则表现为“中间高、两端低”的分布特征，中游区域出现明显富集。

为了验证高光谱相机的准确性，研究人员还采集了11个地面水域监测点实测数据，对比结果显示，高光谱相机在高速飞行、短时采集的情况下，依旧得到了非常准确的结果。

水域监测的原理和山火预警一样。含有污染物的水域与水质清澈的水域，在高光谱相机的成像中，呈现的波形和颜色都不一样，因此只要稍作辨认，水质的变化便可一目了然。

我们一直在说高光谱成像，那么背后的核心技术突破究竟是什么？

其实，无论是卫星云图还是传统的高光谱成像技术，图像采集早已算不上什么新鲜事。而高光谱成像技术相较于过去的图像采集方法，一大突破在于“看得更清”，像是给相机装上了“火眼金睛”。

当气象卫星在距地800公里的轨道上扫描时，它的多光谱传感器仅能通过4-5个宽泛的光谱通道（如可见光、近红外、热红外）来描绘地球轮廓。这种“粗颗粒”的观测方式，每个像素覆盖数平方公里范围，就像透过毛玻璃看世界，虽然能识别云层运动这样的宏观现象，却无法识别地表物质的微观特征。

而高光谱相机则能够把光线分成100多种不同的光谱波段，覆盖400-1000nm 可见光-近红外波段，单帧采集即可获得100个连续光谱通道信息，图像分辨率≥1024 x 1024像素，细节十分清晰。

就像孙悟空用火眼金睛能看穿妖怪的变化，高光谱相机通过解析物质的光谱特征，揭开了肉眼不可见的物质真相。它的每个光谱波段都能捕捉物体对特定波长光的反射特性。

100个光谱通道图

同样是一片树叶，高光谱成像相机能读出每一处反射的阳光中，哪些是叶绿素的信号，哪些是水分的痕迹，哪些是“肉眼看不见”的病虫害早期特征。

同样是一片水域，高光谱成像相机能解析每一道波光中，哪些是藻类繁殖的征兆，哪些是重金属污染的痕迹，哪些是“肉眼难辨”的化学物质溶解特征。

同样是一片农田，高光谱相机“扫一眼”即可定位毒素富集区域，替代传统耗时耗力的采样检测，为田间作物病害提供快速筛查方案。

农田检测类胡萝卜指数分析图

如果你还对高光谱相机的“火眼金睛”感知不那么真切，那么不妨看看它在文物鉴宝领域的表现。

古画挂在那儿，纸黄墨旧，瞧着像是百年老物，其实肉眼真假难辨。此时，高光谱相机上场。它不碰不摸，只需要远远一扫，颜料的底细便可明了。

古人作画，青金石磨蓝，朱砂研红，孔雀石取绿。这些颜料历经百年，在光谱上留下独特的“指纹”。青金石的蓝，暗藏矿物杂质的纹路；朱砂的红，在红外光下显出年轮般的层叠；孔雀石的绿，在微观世界里凝固出层层碧浪。新造的画作的颜色和纹理，在高光谱成像相机中反射出的光谱波段与古画截然不同，很容易便能发现伪造的痕迹。

文物检测高光谱曲线分析图

就像人类从黑白电视一步跨入全息影像时代，高光谱相机用100+个光谱波段，在每一个像素点精准识别——叶绿素的跃动、水分的流淌、污染物的蔓延——所有肉眼不可见的微观信息，都在这个光谱宇宙中清晰呈现。让相机不再只是“拍照”，而是彻底改变了成像的维度。

酿酒原料高粱发霉检测

而这个全新维度的起点，可以追溯到一个数学公式。

21世纪初，数学家们证明了一个突破性理论：高维信息可以在压缩采集后，用算法精准重建。当时正在杜克大学做博士后的袁鑫与导师敏锐地意识到——这个原理或许可以应用于计算成像领域。

相机在拍摄瞬间通过压缩感知技术，像经验丰富的打包师一样将上百个光谱波段的信息高效压缩。随后通过算法，还原所有光谱细节。

想法诞生后，袁鑫便开始了长达10年的研究。早期的技术面临巨大瓶颈：虽然采集一张图像仅需1毫秒，但后续计算处理却要耗费整整一天。这种“快拍慢算”的困境，让技术长期被困在实验室。转机出现在人工智能时代，随着深度学习等算法的突破，计算时间从24小时缩短到几十毫秒。这个超万倍的提速，让高光谱成像实现了“所见即所得”的实时应用，随即打开了产业化的大门。

当清晨的无人机再次掠过山林，这项源自数学公式灵感的创新，如今正在田野间、河道中、博物馆、绵延的电网线上，点缀着科技改变生活的生动注脚。

正如袁鑫所说：“最好的技术，永远生长在解决问题的土壤里。” 

目前，“西湖智能”已完成超五千万元的Pre-A轮融资，由知名投资机构东方富海独家完成投资。该技术已广泛应用于智慧农业、环保监测、电力巡检等领域，并持续向工业质检、医疗科研等方向拓展，展现出巨大的行业变革潜力。