光场迷彩（1）

光场迷彩（2）

光场迷彩（3）

光场迷彩（Plenoptic Camouflage）技术解析

1. 核心定义与物理目标

光场迷彩不同于传统的二维投影伪装，其核心目标是重构全光函数（The Plenoptic Function）。系统不仅要复制光线的颜色（Color）和强度（Intensity），更重要的是复制光线的方向（Direction）。

1.1 目标函数

在几何光学近似下，任何时刻通过迷彩表面的光场可以表示为 4D 函数 $L(u, v, s, t)$：

• $(u, v)$：观察者视平面上的坐标（或角度 $\theta, \phi$）。
• $(s, t)$：迷彩蒙皮表面的参数化坐标。

完美隐身条件：

迷彩表面发出的光场 $L_{out}$ 必须等于若该物体不存在时穿过该空间的光场 $L_{background}$。

2. 第一代：硬质光场迷彩盾 (Rigid Light Field Shield)

适用场景： 静态防御、重装甲板、低速巷战。

核心特征： 乘法调制、数值优化求解。

2.1 硬件架构：堆叠液晶光阀 (Stacked LCD)

• 结构： 采用“三明治”结构。
  • 底层： 超高亮度 LED 背光阵列（提供光能）。
  • 调制层： 3-5 层硬质 LCD 面板，层间由透明介质（如亚克力）隔开以提供物理深度。
• 成像端： 边缘固定的广角阵列相机（已知精确的相对位置）。

2.2 物理原理：张量乘积 (Tensor Product)

光线穿过每一层 LCD 时，其亮度被该点的透射率衰减。这是一个“做减法”的过程。

对于一条穿过 $N$ 层 LCD 的光线，其最终强度 $I$ 为：

• $T_k$：第 $k$ 层 LCD 在光线穿过点 $(x_k, y_k)$ 的透射率（0~1）。

2.3 算法：数值迭代优化 (Iterative Optimization)

由于硬件结构是刚性的，光线传输矩阵是固定的，这构成了一个标准的逆问题。

• 模型： 非负张量分解 (Non-negative Tensor Factorization, NTF)。
• 求解器： 使用 SART 或 Adam 优化器。
• 目标： 最小化重构光场与背景光场的均方误差。
• 局限性： 迭代计算耗时（高延迟），仅适用于静态或准静态场景。背景剧烈变化时会产生计算滞后。

3. 第二代：柔性张量全息斗篷 (Tensor Holography Cloak)

参考文献： Shi, L., et al. "Tensor Holography..." Nature (2021). ¹

适用场景： 标准步兵伪装、中距离交战。

核心特征： 端到端卷积推理、RGB-D 输入。

3.1 算法核心：张量全息 CNN (Tensor Holography CNN)

这一代技术标志着算法从“数值求解”向“深度学习推理”的飞跃。系统不再实时解物理方程，而是通过深度神经网络“背诵”光路传播规律。

• 模型架构： 定制的 CNN 网络，包含一系列可训练张量（Trainable Tensors），通过卷积运算直接模拟菲涅尔衍射等光学过程。
• 数据流 (Pipeline)：
  • Input： RGB-D 张量（颜色 + 深度）。引入深度信息使得网络能理解遮挡关系 (Occlusion)，生成的全息图在边缘处具有正确的物理聚焦感。
  • Output： 多层显示面板的相位/亮度分布图。

3.2 硬件与优势

• 硬件： 堆叠透明 OLED 或相位调制器。
• 优势：
  • 极致实时性： 推理是确定性的前馈过程，无需迭代。速度比第一代提升 3000 倍（毫秒级响应），可在单兵芯片上跑满 60fps，消除动态模糊。
• 局限：
  • 视角限制： 受限于物理光学的空间-角度带宽积 (SBP)，为了保证清晰度，可视角度通常较窄（约 30°-50°）。超出角度，图像会模糊或消失。

4. 第三代：EyeReal 动态光场伪装 (EyeReal Dynamic Camouflage)

参考文献： Ma, W., et al. "Glasses-free 3D display with ultrawide viewing range..." Nature (2025). ²

适用场景： 特种渗透、近距离接触、多维机动。

核心特征： 动态 SBP 优化、超广角全视差。

4.1 物理瓶颈突破：动态 SBP 优化 (Dynamic SBP Optimization)

传统光场显示受限于 空间-带宽积 (SBP) 守恒：想要大视角，分辨率就低；想要高分辨率，视角就窄。EyeReal 技术通过 AI 主动管理信息，打破了这一僵局。

• 核心机制： 按需光场生成 (On-demand Light Field Generation)。
  • 系统不再试图同时为所有可能的角度生成完美图像（那是对算力和带宽的浪费）。
  • 迷彩服通过传感器实时追踪观察者（敌方威胁）的位置。
  • AI 调度： 神经网络将有限的算力和光学带宽，全部集中用于生成当前威胁视角下的最优光场图像。

4.2 硬件架构：OLED + LCD 相位调制复合单元 (Hybrid OLED-LCD Phase Modulation)

• 结构： 复合堆叠架构。
  • 底层： 高密度 OLED / Micro-LED 阵列。作为主动光源，提供高亮度的基础图像与色彩（振幅信息）。解决纯 LCD 方案难以显示高动态范围（HDR）图像的问题。
  • 调制层： 多层液晶相位调制器 (Multi-layer LCD Phase Modulators)。叠加在 OLED 之上，不进行光强衰减，而是调制光波的相位 (Phase)。
  • 机制： 利用 OLED 提供光能，LCD 层通过相位延迟改变光线的波前（Wavefront），配合 AI 调度实现对光线方向的精确偏转。这种“主动发光 + 相位操纵”的组合，比纯 LCD 堆叠的光效更高，且能适应从极夜到烈日的各种战场光照环境。

4.3 性能指标与战术优势

• 超宽视角： 观看角度超过 100°（远超第二代的 40°）。这意味着敌人即使在大范围内快速移动，也无法通过视差变化识破伪装。
• 全视差支持 (Full Parallax)： 完美支持水平、垂直、前后移动以及焦点切换时的视差变化。敌人试图通过“晃动头部”或“改变焦距”来破除隐身将完全无效。
• 高保真 (Photorealistic)： 在特定视角下，图像清晰度达到视网膜级 (1080p+ @ 50Hz)，与真实环境无缝融合。

4.4 战术弱点：多目标算力饱和

• 单挑无敌，群殴吃力： EyeReal 的核心是“集中资源服务特定视角”。
• 饱和攻击风险： 如果士兵同时暴露在多个分散角度的敌人视野中（例如被包围），系统必须将 SBP 带宽撕裂分配给不同方向，导致每个方向的成像质量急剧下降，隐身效果可能瞬间崩溃。

5. 技术演进总结表

特性	第一代 (G1)	第二代 (G2)	第三代 (G3)
技术代号	Rigid Shield	Tensor Cloak	EyeReal Skin
核心算法	数值迭代 (Iterative)	端到端 CNN (Tensor Holography)	动态 SBP 优化 (AI Scheduling)
输入数据	光场阵列	RGB-D (颜色 + 深度)	威胁位置 + 环境光场
视角 (FOV)	窄 (<30°)	中 (30°-50°)	超广角 (>100°)
视差能力	仅水平视差	水平 + 深度遮挡	全视差 (含垂直/焦点)
硬件结构	背光 + 堆叠 LCD (减法)	堆叠透明 OLED (加法)	OLED + 相位 LCD (混合)
致命弱点	延迟高、不能动	视角窄、侧面穿帮	多目标包围时失效