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摘要

《Nature》杂志最新发表的一篇研究报告揭示了AI与热物理学的融合，为机器在夜间成像领域带来了重大突破。浙江大学校友Fanglin Bao领衔的研究团队，与普度大学及密歇根州立大学合作，共同研发出了一项名为HADAR的技术，成功攻克了机器夜间识别的难题，加速了第四次工业革命的步伐。

夜间机器感知一直是个挑战，传统的热成像技术虽能重现环境，但成像往往单色且受到大量无关热信号干扰，导致成像质量不佳。Fanglin Bao团队提出的TeX技术，通过有效分离杂乱热信号中的纹理信息，为解决这一问题提供了关键方案。在此基础上，HADAR技术的问世，不仅提升了成像质量，还使机器能够在夜间准确执行复杂识别与测距任务，对自动驾驶、无人机等领域产生了革命性影响。

HADAR技术的关键在于其独特的感知机制，不主动发射信号，而是被动接收环境中的热信号，通过分析大气透射窗口与场景温度，选择合适的波长进行工作。这一技术不仅解决了夜间成像的模糊问题，还能够识别场景中的多种物理属性，显著提高了安全性与科研效率。通过一系列实验验证，HADAR技术展现出卓越的性能，尤其是在夜间测距方面，其准确度甚至超过白天的RGB立体视觉技术。

该研究不仅为未来机器视觉技术开辟了新方向，而且预示着在自动驾驶、无人机等领域的广泛应用前景。业界对此反应积极，普遍看好HADAR技术的潜力，认为其能够与传统成像技术结合，为用户提供更加丰富、全面的场景信息。

Fanglin Bao、Xueji Wang与Liping Yang等研究者在各自领域内贡献卓著，他们的合作成果不仅展现了跨学科研究的威力，也为解决实际问题提供了创新思路。随着HADAR技术的进一步发展与应用，我们期待它在未来能为人类社会带来更多的便利与进步。

关键词：夜间成像，HADAR技术，机器视觉，第四次工业革命，物理属性识别，自动驾驶，无人机，跨学科研究