有一天，许多现代智能手机中支持人脸识别的先进技术可以升级为高科技，这听起来-看起来-令人惊讶的低技术。

这扇通向未来的窗户是一块玻璃。威斯康星大学麦迪逊分校的工程师设计了一种制造“智能”玻璃板的方法，这种玻璃板可以在没有任何传感器、电路或电源的情况下识别图像。

从左到右，俞宗福、陈昂和埃夫拉姆克拉姆开发了一种“智能”玻璃的概念，这种玻璃可以在没有任何外部电源或电路的情况下识别图像。

“我们正在使用一种光学系统，将相机、传感器和深度神经网络的正常设置压缩到一片薄玻璃中，”威斯康星大学麦迪逊分校电气和计算机工程教授宗福宇说。

于和他的同事今天在《光子学研究》杂志上发表了他们的概念验证研究的细节。

将人工智能嵌入惰性物体是一个概念。乍一看，好像是科幻小说里的东西。然而，这是一个可以开辟低功耗电子产品新领域的进步。

穿过“智能”玻璃的光线以特定的模式弯曲，这取决于场景、图像或(在这种情况下)面向玻璃的书写数字。如果光线符合预期的模式，玻璃就会“识别”它看到的东西。图片来源：宗馥郁

现在，每当你浏览手机用face ID解锁时，AI都会占用大量计算资源(和电池寿命)。在未来，一块玻璃可以不借助任何力量识别你的脸。

“这与典型的机器视觉路径完全不同，”于说。

他想象玻璃碎片看起来像半透明的正方形。镶嵌玻璃中巧妙放置的气泡和杂质会使光线弯曲，以特定的方式区分不同的图像。那就是人工智能。

为了证明他们的概念，工程师们设计了一种方法，让玻璃片识别手写数字。从数字图像发出的光进入玻璃的一端，然后聚焦在另一端的九个特定点中的一个上，每个点对应一个数字。

玻璃足够动态，可以实时检测笔迹3变8。

“我们可以得到这样一个简单的结构，这种复杂的行为实际上是真实的，”重庆实验室的研究生Erfane Khoram说。

设计玻璃识别数字类似于机器学习训练过程，只不过工程师“训练”的是模拟材料，而不是数字代码。具体来说，工程师们在玻璃的特定位置放置了不同大小和形状的气泡和小块的光吸收材料，如石墨烯。

“我们习惯于数字计算，但这拓宽了我们的视野，”于说。“光传播的波动力学提供了一种执行模拟人工神经计算的新方法”

一个这样的优点是，计算是完全被动的，是材料固有的，这意味着一块图像识别玻璃可以使用几十万次。

“我们可以用玻璃作为生物识别锁，它只能识别一个人的脸”，于说。“一旦建成，它将在没有电或互联网的情况下永远存在，这意味着即使在几千年后，它也能保证你的安全。”

此外，它以光速工作，因为玻璃通过扭曲光波来区分不同的图像。

尽管预训练过程可能耗时且计算量大，但玻璃本身制造简单且便宜。

未来，研究人员计划确定他们的方法是否适用于更复杂的任务，如面部识别。

“这项技术的真正力量在于它可以在瞬间处理更复杂的分类任务，而没有任何能量消耗能力，”哥伦比亚大学统计学教授明源说，他是一名研究人员和合著者。“这些任务是创造人工智能的关键：教会无人驾驶汽车识别交通信号，在消费设备中实施语音控制，以及许多其他例子。”

与人类的视觉不同，智能眼镜在识别无数不同的物体方面具有令人难以置信的通用性，它在特定的应用中可以有很好的表现——例如，一个用于识别数字，一个用于识别字母，一个用于识别字母，等等。

“我们一直在思考如何为未来的机器提供愿景，并想象应用特定的、任务驱动的技术。”于说。“这几乎改变了我们设计机器视觉的一切。”