深秋的武汉，东湖畔的“中国光谷”在金黄银杏的映衬下格外鲜亮。这里不仅是光电子产业的策源地，也是无数科研梦想的孵化地。麓邦团队此行的目的地——华中科技大学科技园，正是这所学府最大的双创苗圃之一。这里孕育了诸多科研团队的产业创新成果，其中就有华中科技大学费鹏教授团队孵化的慧观生物。

我们在此见到了费鹏教授，以一场午餐会的形式与老师进行了交流，回顾了他的生物成像科研之路，从实验室起源的科研成果转化历程，并见证了前沿的智能光片显微成像技术。

 

从纳米材料到生物光学成像

麓邦：费老师您好，感谢您接受我们的采访。我们知道费老师您的主要研究方向是生物光学成像，但大家也对您的早期科研经历很好奇。比如您在硕博阶段的专业方向是材料科学，那么您是从何时开始转向生物成像相关的研究的呢？

费鹏：没错，我在硕士、博士阶段做的是材料学相关的研究，期间去美国交流了两年，主要做一些纳米材料相关的研究。这个方向的研究虽然发文相对容易，但因为纳米材料生长不可控，纳米器件本身的落地还是很困难的。

当时我就面临着两个选择，一个是跟着在美国的导师继续研究纳米材料，另一个就是跟着国内的导师，做微流控相关的研究。权衡之下我选择了后者，因为我能明显感觉到它的应用价值更高一些，那时候的研究就开始深入接触光学检测和成像。

博士毕业后，我去了美国UCLA（加州大学洛杉矶分校）做博士后研究，第一期去了机械系，进一步研究生物成像中的微流控技术，让成像和样本操控变得更快。这期间我对系统有了更深入的概念，比如评估一个光路系统的综合性能，包括震动和热管理等。

 

图1 费鹏老师指导实验室工作 / 麓邦拍摄

 

而我还是想从事应用场景更清晰的生物成像研究，所以联系到了UCLA在光片显微成像领域做的最好的一个教授，他是专门研究心肌细胞力讯号传导和心脏发育光片成像的，一半时间在医院给人看病，一半时间做科研。之后就在这个老师的实验室做了一年多的研究，进一步帮我理解了光片显微镜的应用场景。

当时的研究方向就是血液动力学，比如临床上有很多心肌病患者，需要研究他们的心肌和血流之间的关系。但这种研究没法直接在人身上开展，所以用斑马鱼做载体，并借助先进的光片显微镜来观察胚胎在早期发育的时候的血液动力。

通过这些科研经历，我对生物、仪器和光学都有了透彻的了解，也清楚了应用场景，回国之后就着手光片显微镜3D成像的研究了。

麓邦：您在国外深造了数年，最终为什么回国任教，并选择了华中科技大学呢？

费鹏：当时选择回国是由多方面因素促成的，从个人情怀和理想来说，我更想在国内做出有意义的贡献。其次，国外留给自己的发挥空间不大，国外设备几十年的沉淀都在那，反倒是回国能拥有更大的自由度，能亲手把技术落地。最后就是个人因素了，我不太习惯国外的饮食，还是喜欢吃中国菜。

回国后我收到了几个Offer，有北京的，有杭州的，但出于两方面考量，我还是选择了华中科技大学。一是家庭因素，武汉离家近，方便照顾家人。二是因为华中科技大学的光电学院实力本身很强，尤其是在光学仪器方面。

我本科就是在武汉读的，我知道武汉作为科创高地，不仅拥有中国光谷这样的产业基地，而且高校资源丰富，可以招到优秀的学生，所以就选择了华中科技大学。

生物医学信息链条的全智能覆盖

麓邦：老师您现在课题组的研究进展如何，比如团队现在做的光片显微镜时空分辨率水平如何？成像速度做到了何种程度？

费鹏：我们实验室十年磨一剑，围绕细胞生物学，神经科学，病理学等重点场景，致力于持续打破显微光学成像的带宽积限制，实现高时空分辨的光片三维成像，目前针对活细胞，我们可以实现视频速率的亚细胞水平3D动态成像，清晰观测细胞器、蛋白、分子的时空互作。在组织器官尺度，我们可以以单细胞分辨率秒扫厘米尺度小动物的全脑，通量比传统三维显微镜高至少两个数量级，实现极高通量的三维生理和病理成像。

麓邦：据了解，此前光片显微镜主要优势是成像速度快，可适用于活体成像，但分辨率相对较低。从您的课题组近期发布的文章来看，通过AI可以为显微成像补强，您能给我们介绍一下光片显微镜与AI的结合吗？

费鹏：我们为了进一步扩展光片显微镜的能力，引入了人工智能的手段。我们对于AI的应用主要分布在三个环节中，一是硬件端让仪器变成自动化的智能机器人；二是成像端让最终的成像变得更清晰；三是在图像感知端，对成像有更智能化的理解。

 

图2 智费鹏课题组封面文章《人工智能驱动的光片荧光显微成像技术》 / 中国激光[2]

 

首先是硬件端，比如医生在检查的时候，既要用到低倍镜又要用到高倍镜，还要调整各种显微镜参数。AI在此处的应用，就是学习人类的经验，接手这一过程，也就是我们常说的Human in the loop（人机回圈）。

AI可以通过自动调整参数来实现高效的数据收集，过去可能要拍1TB的数据，现在只需要拍1GB就够了，极大地节省了数据量。

其次就是在图像恢复上，AI的最大优势在于，它可以高效解决非线性问题。比如我们光学成像中复杂的图像退化问题，就很适合用AI来做，通过基于深度学习的恢复技术来提高分辨率。

最后，AI在理解成像结果上同样具备优势，我们通过光片显微镜采集到的海量图像数据，过去需要传统的手动分析。而AI可以通过自动化数据解读，快速提取出其中有意义的生物学信息。

 

图3 智能光片显微镜 / 慧观生物

 

AI在生物成像中的本质目的，就是让生物医学信息从成像到传递的链条变得更加高效、自动化。而且AI的能力是大量并行化的，所以我们每个人都应该积极拥抱这一技术。

以我们在做的光片病理成像为例，实现目标智能化检测并不是为了抢走医生的饭碗，而是把他们某些繁杂的工作或者做不了的工作给解决了。

病理学这种依赖成像的场景，借助AI不仅可以让工作变得更加舒适，提高效率的同时还可以让业务量更多。最终出报告还是医生自己出，但是仪器已经帮你写好了，谁又会不喜欢这样一个左膀右臂呢？

科研成果的产业化之路

麓邦：除了在光片显微成像上的智能化创新外，我们也了解您相当注重科研成果的产业转化。比如我们今天采访所在的慧观生物，就是孵化自您团队的高新技术企业，专注于做光片显微镜。您能给我们说说实验室和公司在技术研究上的一些差异吗？

费鹏：我们在实验室的课题虽然同样是生物显微成像方向，但更加偏向于探索，公司主要是做可以量产的产品。相比之下，实验室更像是做远景开发，公司则是做近景开发。

我们在实验室里做的显微镜可能绝对性能更好，所以在器件的选择上，对成本的考虑没有那么多，以性能为第一要求，有的时候甚至不用特别考虑稳定性。比如我们在2022年发布在Nature Methods上的论文，那个时候我们把时间分辨率和空间分辨率都推到了系统极限。

 

图4 费鹏老师课题组获中国光学十大进展提名奖 / 中国激光杂志社

 

但这样一个技术，要如何落地做一个普及性的展开，也就是量产，这就是公司层面需要考虑的问题了。我们在慧观生物做的就是把一个好的技术变成一个稳定易用的产品，最终推向用户。

 

麓邦：提到产品，公司目前已经落地应用的光片显微镜产品具备哪些优势呢？

费鹏：我们采用了多级无衍射调控的光片显微技术，生成了最薄450nm的“光刀”对细胞进行“虚拟切片”，从而实现跨尺度、多场景、高通量三维荧光显微成像。传统显微镜大部分只能做到2D成像，我们的光片显微镜可以做到快速高分辨率的3D成像，分辨率比同类产品要高出两倍以上，极大地提高了病理诊断的准确率。

 

图5 智能光片显微镜图像采集效果图 / 慧观生物

 

与此同时，我们还对光片显微进行了应用场景的扩展，从原来的专注于做活细胞，扩展到类器官、全器官等场景的全面覆盖。

 

麓邦：作为这样一家公司的首席科学家，您能和我们分享一下从科研成果到应用转化的成功经验吗？

费鹏：我的经验就是找人、找投资和找方向，其中我觉得找人是最重要的。比如慧观生物的两个赵博士，我们16年就认识了，在学校的时候一直指导他们做实验。

首先他们出身一线科研，懂技术、有激情又不怕困难。原本他们都可以在大企业里找到一份优质的工作，但他们还是选择了风险更高的创业。

我也经常和他们说，要做硬科技，固然需要营销、市场和管理，但终究产品还是要有硬实力，也就是维持技术领先。这样不打价格战，不靠地推，一样可以做到高竞争力。

所以我们通过不停地把实验室的技术往公司做落地转化，并把路径做短，加快产品研发的同时，维持我们的硬科技属性，在这个基础上再去寻找资源，就会容易很多。

麓邦：刚才参观慧观生物的研发实验室时，也看到了不少我们麓邦光机件和光学平台，您起初是如何接触到麓邦产品的呢？

费鹏：我是2019到2020年左右接触到麓邦的，最早是北京大学的施可彬教授向我推荐了你们的产品，我当时只是抱着支持国产的心态，但没想到麓邦品质和价格能做到这么好。

因为我以前在学生时代也用过不少国产光机件，但都苦于品质较差。现如今无论是实验室还是公司里，我们都会优先选择麓邦的光机件。

而且作为需求方，我们也见证了麓邦的产品线，慢慢地从基础元件，往高附加值的管透镜、扫描透镜等产品拓展覆盖，给到了我们更多的选择。

跳出科研舒适圈

麓邦：随着课题组团队也在持续壮大，既有新研究生的加入，也在持续招募博士后，您对于学校实验室团队成员的个人能力会有何要求？

费鹏：对于学生来说，我觉得学习能力还是最主要的，尤其是对于我们这种实验科学来说。比如学生一开始进组的时候，可能他的知识量并不大，但他应该愿意花时间去学习，去思考问题，这是我觉得当下研究生应该具备的一个特质。

对于博士后而言，除了具备独立开展科研的能力外，还要有适当的管理和带队的能力，这样自己提升的同时，也能带动身边的人。另外作为一个交叉研究团队，我们既有研究生物的也有研究光学的，所以一定要具备足够的沟通能力。

 

图6 费鹏老师团队成员合影/ Fei-Lab

 

麓邦：那么对于我们现在的光学学子，或是同样在做交叉研究的科研人，如果他们想要在这条道路上继续往前走的话，您对他们有何建议吗？

费鹏：首先，对于我们光学工程的科研人来说，首先就是要做真正有价值的事情，并保持一个积极的学习态度，跳出舒适圈。在舒适圈里做研究的时候，因为有了以前所学知识的沉淀，做事效率高，也容易得到肯定。

但在这个知识信息爆炸的时代，我们必须去突破这个边界，因为在AI工具的辅助下，突破边界的成本或者说需要花的时间越来越少了。

第二，就是要积极拥抱学科的交叉融合，以我们的研究方向为例，既要懂光学还要懂生物。在单一学科的发展遇到瓶颈的时候，还愿意花更多的时间深入钻研，并善用工具提高效率，是一定不会愁产出的。