随着激光技术的飞速发展，拍瓦级超强激光脉冲成为物理学和工程领域的重点研究对象，其在高场物理、粒子加速、激光驱动聚变等方面展现出巨大潜力。然而，尽管我们能够产生这些极端强度的超短激光脉冲，对其精准的时空结构和偏振状态的捕捉与测量却始终存在瓶颈。激光脉冲的复杂内部结构包括时空耦合与电磁场的矢量特性，这些因素决定了激光聚焦后的强度分布和与物质的相互作用效果。因此，获得激光脉冲的完整时空矢量场，对于优化激光性能和深化物理理解至关重要。传统的激光测量手段往往需要多次重复测量，难以捕捉单次脉冲的复杂变动，且忽视了偏振的矢量性质，导致对激光脉冲的全面表征存在缺陷。面对这一挑战，清华大学与德国慕尼黑的研究团队联合开发了一种名为RAVEN的创新测量技术，实现了拍瓦级超强激光脉冲的单次完整时空矢量场测量。
该技术根植于四维光场的物理特性，巧妙地将高维度的矢量信息映射编码到二维探测器上，并结合基于神经网络的实时解码，保证在极短时间内恢复激光脉冲的空间幅值、波前相位、频谱及偏振状态，同时附带精确的不确定度估计。RAVEN技术的核心在于其智能的物理编码器设计。研究者利用抖动透镜阵列和偏振滤波阵列相结合，使得激光脉冲的空间和频谱成分通过衍射光栅产生独特的光斑分布，偏振状态则通过预先校准的双折射介质与偏振阵列捕获。这种设计遵循奈奎斯特采样定理，充分考虑激光脉冲在远场的聚焦体积，确保所采集的近场数据覆盖预期的聚焦特征。通过对这些编码信号的快速数据分析，深度神经网络能够解算出波前的局部导数以及不同偏振态的幅值分布，最终重构出激光脉冲的完整矢量电场。他们还结合了维纳-辛钦定理中脉冲自相关的连续性特点，有效降低了高维数据采集的复杂度，使单次测量变得可能。
该方法不仅满足了超强激光实时诊断的需求，也显著缩短了测量周期，为实验装置的优化和反馈调节提供了强有力的支持。在德国Garching的ATLAS-3000多拍瓦激光系统现场，RAVEN技术得到了成功验证。该系统能产生能量约35焦耳、脉冲宽度近30飞秒的超短激光脉冲。利用RAVEN，研究团队首次实现了单次脉冲的时空矢量场测量，捕捉到了激光电场的时空分布，准确测定了焦斑处的瞬时场强和空间剖面。测量结果揭示了脉冲的脉冲前倾和脉冲前曲等时空耦合效应，以及随激光泵浦能量变化引发的复杂动态，这些细节对提升激光聚焦性能和实验稳定性意义重大。值得一提的是，该技术还成功测定了激光光学涡旋结构的时空矢量场，为复杂光场携带轨道角动量的研究开辟了新途径。
传统光学测量难以单次获取的涡旋态偏振与波前信息，RAVEN利用其深度学习算法高效还原，显示出对结构光的强大解析能力。这一突破使得高强度光学涡旋在粒子加速、高次谐波产生等前沿应用中的潜力得以充分挖掘。RAVEN不仅为超强激光脉冲的诊断树立了新标杆，其实现实时、全矢量、多维信息测量的能力还为未来人工智能辅助激光控制与优化奠定基础。通过深度学习网络的快速推断，系统可即时反馈激光参数的波动，支持动态调节和自适应控制，这将极大提升激光系统的性能稳定性和应用效率。此外，该技术对激光-物质相互作用模拟提供了精准的实验数据，缩小理论与实验间的差距，促进激光驱动实验方案的创新。未来，RAVEN有望助力实现激光聚变、超快电子运动成像、高场量子电动力学等领域的研究突破，同时推动拍瓦及更高能量级激光设施的设计和运行优化。
通过精密测量和实时反馈，科学家们能够更精准地操控光脉冲的空间、时间及偏振属性，实现光场的结构化设计，开拓激光科学的新天地。综上所述，RAVEN技术的问世标志着超强激光脉冲测量进入了全新的时代。单次时空矢量场测量不仅解锁了以往难以捕捉的瞬态与复杂结构，也赋予研究者实时控制超强激光的能力。借助这一强大工具，全球激光物理学界将迈向更加深刻的光–物质相互作用探索，为基础科学和技术应用揭示更多潜力与可能。
