戴琼海：看见真实的世界

◎张民宣

更大视场、更高分辨、更强处理

科学必须眼见为实，能够看到的世界才是能被感知、能被经验的世界，才是有意义的世界。科学和知识的边界决定于我们能够看到的范围，即使有时理论能够比观测超前半步，仍然必须等待观测的证实或证伪。而自从伽利略把望远镜指向浩瀚星空，列文虎克把显微镜对准微生物，人类的观测能力就超越了肉眼的局限，转而依靠不断进化的仪器。自1901年诺贝尔奖开始颁发以来，大约1/3的物理学奖和化学奖颁给了观测技术、观测方法和观测仪器方面的杰出贡献。

2009年，戴琼海曾带领研究团队的十六七位博士，在深圳进行了一次为期一个半月、专门的科学文献调研，通过 《Nature》、《Science》、《Cell》等顶级科学刊物，系统研究生命科学的研究前沿和发展瓶颈。调研发现，生命科学，尤其是脑科学，发展的主要瓶颈就是 “看不见”。对器官的观测需要厘米级的视场，而对细胞的观测则需要微米级的分辨率。比如小鼠的大脑大约是1厘米左右的尺度，而神经元是约10微米的尺度。一般显微镜可以进行细胞尺度的观测，但无法同时监测器官的整体运行；磁共振、CT、X光等成像手段可以观测器官的功能，但无法同时看到细胞的活动和功能的实现。兼顾两者，就必须要有快速、高分辨、大视场的新观测手段。

如果有这样的手段，生命科学家无疑将神兵在手，捕捉器官和生物机体运作的全面信息就变得更加可能，无数今天看来复杂到难以获知的生命机理都将变得可观测。即使复杂如大脑的运作，只要系统的观测数据在手，也许工作量巨大，但建模和理解都将成为可能。

然而，既然是神兵利器，那就不可能轻易得到。首先，高分辨和大视场就是成像技术的一对核心矛盾，分辨率高，视场就小；视场放大，分辨率就要牺牲。其次，即使解决了这个矛盾，那也意味着每帧图像都包含巨大的数据量，要实现连续的动态观测，就必须实现极高的数据通量和处理速度。两个层次的难题合起来就成为一个极为艰巨的工程挑战。

戴琼海，民革党员，中国工程院院士，清华大学自动化系教授。2005年获得国家自然科学基金委杰出青年基金，2009年受聘教育部 “长江学者奖励计划”特聘教授，2010年973项目首席科学家，2014年入选国家 “新世纪百千万人才工程”，2017全国创新争先奖获得者。

主要学术方向为人工智能和光学工程。长期致力于该研究领域的理论和关键技术创新，主持承担了国家科技部重大基础研究973项目和国家基金委重大仪器项目，负责研制了立体视频重建与显示和新一代立体视觉理论与关键技术等，分别在2016年获国家科技进步二等奖、2012年获国家技术发明一等奖和2008年获国家技术发明二等奖。

近年来主要从事信息交叉科学的研究——计算摄像学。目前承担国家重大仪器项目：多维多尺度计算摄像仪器，旨在提供从亚细胞、组织到器官的多尺度动态观测工具，希望突破百万级脑神经连接的观测，揭示神经系统结构和功能等脑科学重要规律，为创建新一代神经计算方法 （表达、转换和规则）提供支撑。

一个女孩只要足够美丽，不论多么高冷都不会缺少追求者。同样，一个难题，只要意义足够重大，不论难度多高都不会缺少为之奋斗的科学家。2013年，加州理工学院的科学家研制出了视场10×10mm2、分辨率0.78μm的仪器，但成像速率仅180秒/帧，无法实现连续观测；2014年麻省理工学院的科学家研制出成像速率0.03秒/帧，分辨率1.4μm的仪器，但视场缩小到了0.7×0.7×0.2mm3；2015年，霍华德休斯医学研究所做出了视场 0.8×0.8×0.8mm3， 分辨率 1.1μm， 成像速率0.5秒/帧的仪器；2016年，北卡罗来纳大学医学院做出了视场3.5×3.5mm2，分辨率1.1μm，成像速率10秒/帧的仪器。众多来自顶级科研机构的科学家使用不同的技术路线、不同的原理都做出了卓越的工作，但问题仍然没有得到全面的突破，三个关键指标无论如何权衡都难以同时满足需求。直到2017年，由戴琼海团队主导，联合15个光机工厂、2个电子工厂，历时4年，制造出了具有自主知识产权，视场10×12mm2，分辨率0.8μm，成像速率30帧/秒的大视场高速高分辨光学显微镜，实现了大视场、高分辨的连续动态成像。

这台显微镜，目前就摆在清华大学中央主楼7楼的实验室里，供清华生命科学学院、中国人民解放军总医院等机构的众多生命科学家和医学家进行病理学、脑科学研究使用。而新的机器也已经在建造中，即将被送到更多的科研机构，用作科学家们探索未知的最新武器。

自知和自信的智慧平衡

戴琼海2017年当选为中国工程院院士。被评选为院士，通常并非基于最新的科研成就，而是基于过往的，已经经过时间验证，得到广泛应用，产生重大影响的成就。

现在的网络视频一般都是在线观看，但年纪稍大的人可能还记得，较早期的互联网，通常是先下载后观看。这个转变发生的基础就是流媒体技术，也就是将视频处理，并拆分为一个个连续数据包的技术。戴琼海最初的研究领域是视频处理，研究成果 “基于融合网络的流媒体新技术”，被授予了国家科技发明二等奖。

如果您已经在一个领域做出了杰出成就，完成了主要挑战，成为了领域内的权威，您将继续在这个领域深耕，精益求精，还是选择离开这个领域，寻求新的挑战？戴琼海的选择是后者。2000年左右，他离开了自己熟悉精通、成就卓越、但已经没有了重大挑战的视频处理领域，转向了立体视频的研究。当时，立体视频刚刚兴起，但内容还很少。要提供更多的立体视频内容，或者通过对原有的二维视频转置，或者通过拍摄更多新的内容。开发立体视频技术需要计算机图形学的研究能力，这在当时是一个新兴学科，需要研究者同时在微分几何和计算机编程上都有深厚的功底，而戴琼海的专业背景正是数学和信息学，同时在做视频编码技术时，已经对二维视频的数据结构和特点有了深入的研究。在这一领域，他的研究成果 “立体视频重建与显示技术及装置”后来获得了2012年度国家技术发明一等奖。原来制作电影特效时，由演员身上贴着白点在蓝幕前表演，采集动作的拍摄方式已经成为历史，在戴琼海和他的团队搭建的技术平台上，已经直接实现多台摄影机同时进行数据采集和立体图像的融合重建，这些的技术现在已经广泛应用到了电影作品拍摄之中。

戴琼海实验室门外的专利墙，每一块展示页都是一项专利。

传统的拍摄都是三维物体投影到二维的成像平面上，所有的照片都是二维的。三维视频则是通过算法对二维图像进行处理的结果。其实照相机采集到的光本来就是包含三维信息的，只是成像被投影为二维图像，那么如果把图像编码过程前置到成像阶段，在成像时是否就可以直接将光所包含的三维信息进行编码呢？这就是计算摄像学。戴琼海和他的团队在三维视频重建技术之后，就转向计算摄像学的研究。从算法研究转向了算法和仪器的同步推进，其最新的成果就是前文所述的大视场高速高分辨光学显微镜。

事实上，戴琼海的实验室和研究团队的研究领域一直在不断演进。当前，他们的显微镜已经走到了世界领先的位置上，除了继续改进、强化这一技术，他们的研究已经处在下一轮转向中。首先是脑科学研究。当前美国、欧盟、日本和我国都已经相继推出了各自的脑科学计划，不仅将是生命科学的新高峰，还将为未来的人工智能技术奠定科学基础。而对大脑不同脑区，神经回路功能性连接的研究，最重要的研究工具之一就是戴琼海团队的大视场高速高分辨光学显微镜技术，凭借研究工具的领先，戴琼海的团队和与之合作的我国脑科学家已经占据了先机。另外一个研究方向是光电计算。今天的电子计算机运算速度提升已经逐步走入瓶颈，运算速度的提升，将会带来能耗的上升，而在密集的集成电路上高能耗带来的散热问题是难以克服的。要呈数量级地降低能耗，提升速度，就必须引入新的原理，其中一个重要的潜在方向就是光电计算机，以光子取代电子作为未来计算机的运行基础。

科研工作者者研究领域的转向有点像普通人改变自己的职业。敢于主动转换职业的人，尤其是在原有职业中已经有不菲的成就和积累还会主动转换职业的人，一定有强烈的进取心和强大的自信心。而在新的职业中能否继续杰出成就则会考验他对自己知识能力的自知和对新职业需求的把握。当代的科学研究已经是一个复杂庞大的协作网络，在每一个普通人闻所未闻的研究领域中，都有一大批杰出的科学家在协同工作。每一位科学家都处在细分的研究领域中，切换研究领域则经常意味着从大神变回新手。戴琼海不仅多次主动转换研究领域，而且还都是在原有领域已经取得重大成就之后，又在新的领域做出更大成就。在戴琼海的学生吴嘉敏博士看来，这不仅意味着不断迈向未知领域的勇气和自信，更重要的对自身知识结构和研究禀赋的准确把握，和对未来学术前沿和重心的精准预见， “这是一种高超的智慧”。

严格的教育者，温情的老师

杰出的成就当然不只来自智慧的选择，还需要非凡的勤奋。在戴琼海的实验室里，哪怕是节假日，也一直有博士、博士后在通宵达旦地工作。但在乔晖博士眼中，其中最勤奋的人无疑就是戴琼海自己。他印象中的戴老师几乎总处在一种忘我、无我的工作状态中，尤其在仪器攻关阶段， “连续一个多月，戴老师就住在实验室里，所有学生见到他，他都在工作。我们不在实验室时，还经常在后半夜接到戴老师的信息。我们给戴老师发信息，无论什么时间，几乎都会马上得到回复。所以我们完全不知道戴老师到底在什么时间休息，他好像完全不休息。”

戴琼海实验室所研制的大视场、高速、高分辨显微摄像仪器。

学生眼中的老师和老师眼中的学生，有时是一个有趣的组合。在学生眼中，来自戴老师的指导和要求是至关重要的，他如同雁阵的头雁，既提供方向的指引，又提供飞翔的助力。他会经常性的检查每一个学生的研究进展，研讨工作中遭遇的问题和困难，提供方向和思路的指引。他对不同阶段的学生，会提出不同的要求。对低年级的博士研究生，他会提出全面加强物理学、化学、生命科学的理学素养的学习计划。对高年级的学生，他要求他们必须到国外顶尖科研机构交换学习一到两年。这些要求都是严格的、硬性的，既要强基础，重素养，又必须广泛交流，建立前沿视野。他极为注重在团队中营造和鼓励广泛交流和合作的气氛，他还经常邀请国际一流的研究者来到实验室交流访问，为学生提供最好的研究条件。

在老师眼中，他的学生个个都优秀，严格要求只是激发他们既有的卓越才智，而以他们的才智和勤奋，取得出色的成就是必然的。在研究中，他的理念是 “理学思维、工科实践”。他提倡的是学生的自由思考和自由组合，因为在研究的前沿，面向的是未知的世界，是没有既成的路可走的，前进是一个不断试错、迭代的过程，研究成果来自自由的探索，而非权威的指令。他的学生，要提出重要的问题，别人想不到的问题，然后提出自己的思路，再把这个思路像讲故事一样讲给老师，讲给需要的合作者，建立起研究团队。在戴琼海的眼中，从问题出发才是创新，自己的学生必须是立足于创新的，任何对别人的跟随都只能是一种训练，而不是真正的工作。所以他在和学生长时间的讨论之后，给出否定的意见最可能的原因就是学生的问题还没有对准关键，所作的工作可能是仅是对别人的跟随。

笔者在采访中还观察到了一个细节，戴琼海在讲述自己的研究工作时几乎不太使用形容词，一直保持理性、平实的语言风格。而在介绍学生时，则明显增加了感情色彩，不仅对学生们的成就如数家珍，叙述中也带上了诸如优秀、出色、重要等形容词，流露出满满的自豪。

笔者在采访中，还曾经问介绍实验室工作的谢浩博士，他认为戴老师最重要的成就应该是哪一个。他不假思索， “肯定是下一个”。

期待戴琼海的下一个科研成就。