在现代物理和高端技术领域，激光的多维度控制能力被视为推动科研与应用创新的核心动力。尤其是超强超短激光脉冲，以其极端高强度将电子带入相对论振荡的状态，使得光与物质之间的相互作用达到了前所未有的深度与复杂性。然而，尽管相关激光技术不断跃升至拍瓦（PW）级别，精确、全面地表征这些极端光场的内部结构却一直是科研难题，严重制约了激光科学的进一步发展。传统测量手段往往需要多次扫描，不仅耗时且难以捕捉单次脉冲的瞬态变化，且忽略了光的矢量本质和完全的时空耦合信息。由此，单次拍摄完整测量超强激光脉冲的时空矢量场成为近年来物理学界亟待解决的核心挑战。最新研究成果成功研发了一种名为RAVEN（实时矢量编码神经网络）的创新测量技术，彻底改变了对拍瓦级激光脉冲结构的理解和掌控方式。
该技术利用巧妙设计的光学编码方案，结合先进的深度学习算法，将高维的时空矢量场信息高效编码至二维探测器上，实现了前所未有的单次拍摄完整恢复，并且为结果提供了量化的不确定性评估。这一技术突破的核心在于充分利用了超强激光脉冲聚焦时产生的能量高度集中特性，通过傅里叶光学原理严格计算出近场测量所需的空间及频谱采样分辨率，确保了测量数据能够忠实映射焦点的完整时空结构。同时，借助温纳-亥钦定理提供的自相关函数大尺度长度的物理约束，增强了数据重构的稳定性和准确性。RAVEN光学系统由分束模块、双折射介质、微透镜阵列、衍射光栅及偏振滤光片阵列组成，通过精妙的设计可实现波前、光谱及偏振信息的多维度编码。具体而言，微透镜阵列局部分采样波前并转换位相梯度为焦点位移，衍射光栅则在傅里叶面实现频谱信息的色散编码，偏振滤光片阵列进一步捕捉不同偏振方向上的光强分布。由于测量获得的是复杂、多维、多参数高噪声环境下的信号，研究团队采用深度神经网络进行解码和重构，快速有效剔除噪声并估计重构置信度，实现了次级实时（小于0.1秒）的测量与处理速度，极大提升了实验效率。
该技术不仅在高频率振荡器光源上验证了测量的准确性，更令人瞩目的是在欧洲著名的ATLAS-3000拍瓦级激光系统上成功捕获单次脉冲的完整矢量场结构。测量数据准确还原了超强激光脉冲的时域结构、空间强度分布及偏振态，脉冲宽度、峰值强度及时空光束整形参数均符合系统设计要求，且首次实现了对脉冲发射过程中的瞬态波前与偏振波动的实时监控，揭示了光泵能量调整带来的微小热透镜效应及其对脉冲空间–时间特性的影响，为激光系统稳定性提升提供了宝贵依据。此外，RAVEN还成功应用于更加复杂的光场结构——光涡旋脉冲的单次测量，探明了其具有的轨道角动量及色散相关的偏振态变化，进一步拓宽了结构光在极端条件下的表征能力。相比于以往需要多次扫描、复杂干涉或耗时的方法，该单次拍摄技术极大节省了测量时间，同时能够捕捉因每次脉冲发射差异而带来的细微信息，为高强度激光物理中的实验与仿真建立了新的桥梁。在线实时反馈的优势亦为激光参数的动态调节和自适应优化创造条件，有望推动激光驱动的粒子加速、核聚变点火及高次谐波产生等前沿应用迈向新高度。展望未来，随着RAVEN技术的持续发展，联合机器学习和大数据分析方法，将极大增强对超强激光内部复杂动力学的掌握，推动超快光学和大功率激光科学进入全新阶段。
同时，基于单次测量的高精度矢量场信息，也为设计和实现更加丰富的结构光形态、控制光场与物质相互作用的微观过程以及开展相关基础物理研究奠定坚实基础。总的来说，单次拍摄实现拍瓦级激光时空矢量场全谱测量的技术革命，不仅满足了现代激光物理研究对于快速、准确、全面测量的刚性需求，更重塑了激光科学的实验范式，预示着未来激光技术和其广泛应用将迎来更加辉煌的前景。
