长期以来，在显示技术领域存在着一个公认的物理瓶颈：裸眼3D显示的大尺寸与超宽连续视角难以兼得。
近日，上海人工智能实验室联合复旦大学等机构成功研发了新一代裸眼3D显示系统书生·瞳真EyeReal，攻克这一难题。
新民晚报记者了解到，通过AI深度学习算法进行实时计算，EyeReal将有限的显示资源精确地传递至观看者的双眼，从而实现裸眼3D，并大幅提升观看体验。该技术完全兼容消费级液晶面板，无需复杂的光学元件或特制硬件，首次实现了在桌面级显示尺寸内，超过100度超宽视场角、包含全部视差类型（水平、垂直、径向、连续与焦点）的实时三维显示。
国际顶级学术期刊《自然》（Nature）正刊发表该成果相关论文并评价其为“光学信息运用的全新范式”。
论文《Glasses-free 3D Display with Ultrawide Viewing Range Using Deep Learning》一作为上海AI实验室与复旦大学联合培养博士生
数十年的信息瓶颈，大尺寸与宽视角不可兼得
人类生活在三维世界中，也一直在探索将数字世界三维化。当前，虚拟现实（VR）技术虽能构建立体视觉效果，却需以头部佩戴的物理束缚为代价。
相比之下，更贴合人类感知习惯的技术形态是裸眼3D：无需借助任何外接设备，通过双眼就能从屏幕中获得如“真实窗口”般的沉浸式体验。
要实现这一目标，显示器必须要重构一个物体的完整光场，即模拟其向所有方向发出的光线。但这在现实中几乎不可能实现，因为重构完整光场需要海量光信息作为支撑，其规模堪比天文数字，而现代光学显示系统的信息传输能力，即“信息预算”，却存在着极大的局限性。
在预算有限的情况下，传统技术陷入了“拆东墙补西墙”困境中。代表路线之一的数字全息显示虽然能提供极高的视角和画质，但不得不将显示尺寸极致压缩，往往仅有指甲盖大小；另一种代表路线多视图自动立体显示虽然能做大尺寸，但只能将有限的信息“被动广播”到空间中的预设方向。尽管这些路线的工作不断被优化，但只要遵循“被动光场调制”的传统路径，就无法跳出这一物理定律的制约，这种信息浪费带来了显示尺寸和可视角度之间的严重制约。
如何以有限的物理带宽，构建出人眼感知上无限逼真且大尺寸的3D光场，成为横亘在科学家面前的一座高峰。数十年来，国内外诸多顶尖科研均在提升显示尺寸或可视角度等方面进行探索，并发布相关科研成果。但仍然没有跳脱出传统方法的框架，无法实现两者兼顾、协同提升。
用AI计算“最优光场”，驱动3D显示范式革命
上海AI实验室联合科研团队另辟蹊径，给出了一种全新的解决思路：与其被动浪费信息，不如用AI计算主动管理信息。EyeReal系统采取“光场生成建模+神经网络解码”的融合式技术路线，既遵循客观规律，又结合人工智能高效计算优势，从而实现实时、高质量的三维图像重建。
光场生成建模阶段，EyeReal通过传感器采集到的关键点信息定位观察者眼位，构建“人眼—光场”坐标系，在屏幕与观看者双眼之间建立精确的几何模型；神经网络解码阶段，科研团队设计了专用的轻量化卷积神经网络（CNN），实现在0.02秒内快速计算出如何通过多层液晶屏的像素排列组合，在空间中精准发射出仅针对当前观察者双眼位置的“最优光场”。
这一“最优光场”的筛选过程，若采用传统算法，必然面临计算量指数级激增的技术困境。而AI凭借强大的非线性拟合与智能推理能力，成功将这一高复杂度计算过程提速至实时响应水平。AI算法已不再是简单的图像插值工具，而是成为光学显示系统的“智能大脑”，通过对光线传播路径的主动调度与精准把控，让每一份“信息预算”都实现效能最大化。
值得一提的是，凭借AI强大的分层光场优化能力，EyeReal可以在人类双眼周围构建一个连续、真实的物理光场区域，这跟为追踪精确点位而定制画面的方式有本质区别，从根本上避免了传统3D显示常见的因瞳距失配而产生的眩晕不适感。
桌面尺寸下的革命性体验，让高品质裸眼3D“触手可及”
在物理显示端，EyeReal采用结构极简的三层液晶显示器堆叠架构，整套硬件系统无需额外复杂光学器件，但其性能指标远超传统技术。
EyeReal原型设计示意图
新民晚报记者获悉，EyeReal实现前所未有的100度超宽视场角，观看者可在更广泛的范围内自由移动；提供连续、全视差的3D体验，无论观看者上下、左右、前后移动，都能看到正确的运动视差，并支持人眼自然聚焦反应；实现1920x1080的高分辨率，刷新率超过每秒50帧，画面流畅自然。
上海AI实验室表示：EyeReal首次证明了以计算为中心的方法可以克服显示领域长久以来的物理局限性，打破了领域几十年来大尺寸与宽视角“鱼与熊掌不可兼得”的局面。这一创新，让低成本商品级硬件实现高保真裸眼3D体验成为现实，有望为虚拟现实、协作式3D设计、教育和文化娱乐等领域带来突破性变革。
“当传统硬件升级触及性能天花板、物理资源难以突破时，通过引入AI技术不仅可以充分挖掘出传统硬件系统中被忽视的潜力，还有可能有效攻克传统解析方法无法处理的复杂系统问题，为基础科研中‘硬件瓶颈制约创新’的普遍难题，提供了可复用的技术范式。”研发人员表示。
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