摘要：          9月9日至11日，第27届中国国际光电博览会（CIOE 中国光博会）在深圳国际会展中心（宝安）举行。睿创微电子是睿创微纳探测器及模组品牌（睿创微纳，科创板首批上市企业，股票代码：688002）携旗下制冷......

          9月9日至11日，第27届中国国际光电博览会（CIOE 中国光博会）在深圳国际会展中心（宝安）举行。睿创微电子是睿创微纳探测器及模组品牌（睿创微纳，科创板首批上市企业，股票代码：688002）携旗下制冷系列红外机芯参展，集中展示Photon H615与Photon MS10 两款搭载AI能力的机芯：前者基于T2SL HOT技术路线，同时具备AI超分与AI目标识别能力；后者基于MCT技术路线，以1280×1024大面阵结合AI目标识别，面向周界安防、低空巡检等场景提供“发现即识别、识别即判断”的闭环感知。

          制冷系列双线并进：红外从“输出热图”走向“输出结论”

          红外技术正从成像能力向感知能力演进。行业的智能化路径，从“红外相机→热图→人工看图判断”，转变为“红外相机→成像增强→目标识别→机器自动输出结论”。

          在本次展会上，睿创微电子制冷系列机芯的AI能力沿两条技术主线展开：

          成像增强线，以AI超分为代表。基于深度学习的超分模型对画面细节实时重建，让远距离小目标从模糊状态恢复出清晰轮廓。

          感知理解线，以AI目标识别为代表。检测模型在画面中实时框选目标，并输出目标类别与置信度，使红外由输出热图升级为输出结论。

          两条技术线均在机芯端侧算力平台上实时运行，推理在边缘端完成，无需依赖外部服务器。

          Photon H615：T2SL HOT 路线叠加 AI 超分，让远距离小目标“看得清、认得出”

          Photon H615 是睿创微电子 T2SL HOT 成像系列的中波制冷红外机芯，主打极致 SWaP 与快速启动，主要面向低空巡检、手持观测、智慧安防与周界探测等场景。这些场景的共同痛点是目标远、像素少、细节糊——远处一个目标可能只占数个像素，能够被发现，却难以被辨认。

          AI 超分：让目标“像素变多”

          超分模型对画面细节进行实时重建，在不影响帧率的前提下显著提升画质，让原本糊成一片的远距离小目标“长出”轮廓与细节。这套AI超分基于针对红外图像优化的轻量级深度学习超分网络，它不靠传统插值放大，而是用同一目标大量真实红外图像的低分辨率—高分辨率配对样本进行端到端训练，让网络自行学习从“模糊热图”到“清晰细节”的映射关系；网络结构针对机芯端侧算力做了轻量化裁剪，在保证重建保真度的同时把单帧推理压到实时级别。对640×512原始画面进行单帧实时重建，输出1280×1024分辨率画面，不影响原始的输出帧率。同时，该超分算法内置降噪处理，提升分辨率的同时压制噪声、保住细节，实现“超分+降噪”一体。

          AI 目标识别：从热图到带结论的画面

          识别模型实时框选画面中的人与目标，并给出类别与置信度。该模型基于深度学习目标检测网络，依托睿创微纳红外开源平台上的红外图像数据集训练。

          超分与识别联动

          在处理顺序上，先由超分增强细节，再由识别模型判定目标，远距离小目标由此获得更高的识别率。

上图为光博会实拍效果：左侧为原始成像，右侧为AI超分处理后的画面——人物轮廓与细节更清晰。

          Photon MS10:1K 大面阵＋AI 目标识别，构筑周界安防感知闭环

          Photon MS10 是睿创微电子 MCT 成像系列的中波制冷红外机芯，主打数字化、大面阵与高灵敏度。

          周界安防是本届光博会的热点议题之一，一个完整的感知闭环正在成型：雷达／频谱发现→红外与可见光确认→转台跟踪→AI 识别目标类型→决策处置。在这一闭环中，红外的角色发生变化——它不再只是一台热像仪，而是感知系统中的一个确认环节：雷达告诉系统“哪个方向可能有目标”，红外需要回答的是“到底是什么目标”。

          1K 大面阵，让一帧画面承载更多目标

          1280×1024 分辨率输出配合大视场角镜头，单帧覆盖范围更广，远距离目标所占像素更多，为识别算法提供了更充足的输入。

          AI 目标识别，让系统直接拿到“是什么”

          识别模型在大视场画面中实时框选目标并输出类别与置信度，把“人工在大屏上寻找目标”变为“系统主动上报目标”。1280×1024 画面中单帧可同时检测多个目标，识别结果实时接入跟踪与处置系统，形成“发现即识别、识别即判断”的闭环。

上图为光博会实拍效果：MCT+1K大面阵，画面更细腻；AI目标识别同步框出画面中的每一个人物并给出置信度。

          端侧算力＋开源生态：降低 AI 在红外观测中的落地门槛

          两款机芯的 AI 能力均可在端侧算力平台上实时运行，边缘端完成推理，无需依赖外部服务器。算法能力的可持续供给，则依托睿创微纳红外开源平台。该平台已面向全球开发者开放红外图像数据集与 20 余套实战工具包，覆盖海上船舶检测、航拍人车追踪、车载夜视等场景，并同步开放超分／降噪算法与多光谱融合模型。

睿创微纳开源平台2.0

          从单点算法到全链路：制冷系列持续拓展AI能力

          AI与红外的融合正从单点算法走向全链路。超分与目标识别并非终点，睿创微电子表示，制冷系列产品正在拓展更多AI技术，以提升机器的自主决策能力：在图像优化方面，将持续扩充“图像优化工具箱”，并建立面向红外的多模态理解与大模型体系；在目标识别与场景理解方面同步扩展，让机芯输出的不止是更清晰的图像，更是机器可直接使用的感知结果。

          睿创微电子基于MCT与T2SL HOT两大技术路线，从探测器到机芯全部自研，形成制冷系列红外机芯产品矩阵，为智慧安防与周界探测、低空巡检、手持观测、石油化工与环境监测等场景提供全天候、远距离、清晰稳定的红外感知底座。