南大课题组实现单传感器单次测量声学成像，成果发 Advanced Functional Materials

南京大学官网2026年10月12日发布物理学院消息：声学研究所刘京京、梁彬、程建春等人提出「人工材料+人工智能」合成频率编解码成像机制，首次实现仅需单一传感器、单次测量的实时高精度声学成像。论文题为 Single-Signal Acoustic Imaging by AI-Assisted Synthesized Frequency Codec Beyond Limitation of Spatial and Temporal Dimensions，发表于 Advanced Functional Materials。[1]

卡在哪、怎么破

传统声学成像常靠大型传感器阵列做多通道采集，体积大、成本高；单传感器多次测量能降空间复杂度，却拖长测量时间。课题组把无序人工材料从「干扰源」改成「信息编码器」，利用随机性与强色散，把原本分散在空间里的目标信息转到频率维，使单条声波信号携带形状信息；再由人工智能解码重建形貌。[1]

样品制备相对简单：琼脂与随机分布钢珠手工融合即可。[1] 实验以镂空手写数字金属片为对象，基于 MNIST 构建样本库；单一换能器采集经介质调控后的信号输入神经网络。训练集平均 SSIM 0.9870（样本均>0.92），测试集平均 SSIM 0.7853（均>0.6）。[1]

署名与资助

南京大学物理学院为第一单位；刘京京、梁彬、程建春与马德里高等材料研究所 Johan Christensen 为共同通讯作者。工作获教育部基础学科和交叉学科突破计划、国家重点研发计划、国家自然科学基金等资助。[1] 论文 DOI：https://doi.org/10.1002/adfm.76440 。[1]

这是实验室成像机制与指标进展，不等于已有便携医疗或工业产品上市。

说明：据南京大学校方稿概括；勿夸大成已量产设备或临床替代方案。

来源

[1] 成果｜梁彬和程建春课题组实现单信号声学成像（南京大学），2026年10月12日。

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