企业委托项目，执行期：2024.12-2025.12，98万

在智能感知发展的新阶段，图像获取不再是“白天才有价值”的单线性需求。公共安全事件经常发生在夜间或光照不足的环境中，夜景摄影、智慧安防、自动驾驶、工业检测等应用场景无一不在呼唤高质量的暗光成像能力。传统基于硬件堆栈的方案——如大光圈镜头、长曝光、多帧 HDR——受到传感器动态范围、成像噪声与能耗的制约，难以在实时性、成本与功耗之间取得平衡。近年来人工智能在视觉增强领域的突破为暗光成像提供了新的技术契机，但现阶段的模型仍面临“极低照度下细节恢复不足、颜色偏移明显、端侧部署困难”等挑战。与此同时，产业链上下游（CMOS 传感器厂商、手机 OEM、云边端 AI 平台）已经形成技术合力，为 AI 暗光增强技术的系统化研究提供了良好的生态基础。

在科学层面，本项目将探索“物理成像+人工智能”的融合范式，为低信噪比图像反演提供可推广的理论模型。在产业层面，在保持端到端实时性的前提下提升图像质量以及提高视觉理解精度，推动智能安防、自动驾驶、移动影像等的技术升级。