加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员制造了一面刻意歪曲反射图像的镜子。这面“说谎的镜子”是一种经过工程设计的表面，能将反射的任意图像转化为另一种看似无害的图案，从而隐藏原始信息。它不使用任何电子元件、计算机或活动部件。相关研究发表在《自然·通讯》上。
该装置由加州大学洛杉矶分校艾多根·奥兹坎（Aydogan Ozcan）团队研制，是一个基于结构化衍射表面的全光学系统，这一概念与该实验室开创的衍射神经网络密切相关。该表面通过计算优化进行训练，可将输入图像转化为看起来平平无奇的输出图案，从而伪装底层数据。
这一成果相当于加密技术的无源模拟版本。观察者从反射图案中看到的只是普通寻常的内容；只有知晓变换方式或持有配套解码器的人才能还原原始图像。由于该系统纯粹依赖光学原理，它以光速运行，不消耗电力，也没有可供攻破的软件。
实验实现采用了一种结构化微镜阵列，其中的微型镜面元件具有精确变化的特性。团队在480、550和600纳米波长下演示了这一效果，覆盖了彩色图像的蓝、绿、红通道，并构建了一个在连续光谱范围内工作的宽带版本，使这种伪装在真实光照条件下依然可靠。
这些变换在随机图像噪声、未知旋转、平移以及输入特征的缩放面前依然有效，这一点对于输入无法控制的现实应用至关重要。
潜在应用包括国防与安全领域，在这些场景中，隐蔽标记和防篡改标签具有重要意义；也包括娱乐领域，可根据观看者不同而改变含义的图像可用于显示技术。作者将这项工作定位为对结构化衍射表面在视觉信息处理方面能力的展示，而非已部署的产品。
这项工作拓展了奥兹坎团队此前开发的衍射神经网络：由微观结构分层构成的表面，经过训练后仅通过光散射即可完成图像分类、目标检测等机器学习任务。说谎的镜子将这一思路从计算转向隐匿：表面不再识别所见内容，而是将反射的图像转化为无法辨认的东西。训练过程是计算性的，但训练完成的表面是一个静态的物理实体，能瞬时发挥功能，除光的传播时间外没有任何能耗和延迟。
该系统存在局限性。每面镜子只针对一种特定的变换进行训练，因此改变功能需要重新设计表面。演示使用的是图像数据；视频或任意输入则需要额外的工程处理。装置一经制造便固定不变，不具备数字系统那样的可重构性；其鲁棒性也仅针对所测试的具体变换得到验证，并未被证明具有普适性。
安全影响是一把双刃剑。从防御角度看，将信息隐藏在普通外观图案中的表面可以保护敏感的视觉数据、为产品添加防伪标记，或打造难以伪造的认证特征，因为这些特征是物理制造而非数字存储的。从攻击角度看，同样的能力可以躲避监控的探查，或在成像系统中植入欺骗性信号。隐匿技术的军民两用属性是该领域固有的，与数字世界中的加密或隐写术并无本质区别。
这项工作表明，计算与光学之间的界限正在继续消融。一块经过训练即可变换、隐藏和解码视觉信息、同时以光速无源运行的表面，无需晶体管就能处理信息。
婷 翻译
Sources: Li, Y., Chen, S., Bai, B. & Ozcan, A. Lying mirror using structured surfaces. Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-76488-2.