你或许已经满足于最新一代智能手机上的相机技术，因为其能够识别你的面部，并且以超高分辨率拍慢镜头视频。但事实上，这些技术只是一场更大革命的开始。

最新的相机研究正在从增加分辨率转向融合相机数据和计算处理。映维网不是在指Photoshop般的处理，并不只是单纯地把风格和滤镜添加至图片，而是说一种更为激进的新方法，其中传入的数据可能看上去根本就不像一张图像。只有经过一系列的计算步骤，经过涉及复杂计算和建模光线如何通过场景或相机的一系列步骤后才会生成最终的图像。

这个额外的计算处理层能够神奇地使我们摆脱传统成像技术的束缚。在未来某一天，我们甚至可以不再需要传统意义上的相机。相反，我们只需使用在数年前淡出我们视野的用于成像的光线检测器。它们将可以实现一系列神奇的事情，比如说“看穿”迷雾，人体，甚至是墙后。

1. 单像素相机

一个极端的例子是单像素相机，它依赖于一个非常简单的原理。传统的相机使用大量像素(微小的传感器元件)来捕捉可能只是由单个光源照亮的场景。但你也可以反其道而行之，用单个像素来捕获来自许多光源的信息。

要做到这一点，你需要一个受控光源(如一个简单的数据投影仪)，然后一次照亮一个场景或者以一系列不同的模式照亮一个场景。对于每个照明点或模式，你接下来需要测量反射的光量并且将所有内容相加，从而创建最终的图像。

这样做的缺点是，你必须提供大量照明点或模式才能生成一张图像(对此，常规相机只需拍摄一张照片即可)。但这种成像方式可以让你创造出不可能的相机，例如能够支持超过可见光谱的光波长(因为你无法把优秀的检测仪集成至相机)。

这种相机可以拍摄迷雾或大雪中的图片。又或者是它们可以模拟一些动物的眼睛，根据场景中的内容自动增加图像分辨率(捕捉的细节数量)。

它们甚至有可能从光粒子(从来不会与我们希望拍摄的对象相交)中捕捉图像。这可以利用一种名为“量子纠缠”的概念，亦即两个粒子可以以一种特殊的方式连接：即便两者相隔万里，一个粒子发生了什么事情，另一个粒子也会发生什么事情。这能够带来一种有趣的可能性，我们可以看到照亮时属性可能会发生改变的对象，比如说眼睛。例如，视网膜在黑暗中和在光线下是否一模一样呢?

2. 多传感器影像

对于即将到来的相机技术中，单像素成像仅仅只是最简单的创新之一，而且这项技术乍看起来依赖于成像的传统概念。但对于这种能够使用大量信息而传统技术又只能采集少量信息的系统而言，我们已经看到市场出现了大量的兴趣。

这时我们可以采用涉及令一系列不同检测仪指向同一场景的多传感器技术。哈勃望远镜就是这方面的一个开创性例子，这款设备生成的图像是由在不同波长下拍摄的许多不同图像所组合而成。但现在你已经可以购买这种技术的商业版本，比如说Lytro相机。Lytro相机能够收集关于同一传感器上的光强度和方向信息，然后产生在拍摄图像之后可以重新聚焦的图像。

下一代的相机可能就像是Light L16相机。这款产品包含了基于十多种不同传感器的突破性技术，而它们的数据能够通过计算机结合在一起，从而提供一张可重新调焦和可重新定位的50MB专业质量图像。此外，相机本身看起来就像是一个疯狂相机摄像头的毕加索式解读。

然而，这些仅仅只是迈向下一代能够改变我们思考和拍摄图像方式的相机的第一步。研究人员也正在努力研究“看穿”迷雾，墙后，甚至是人体和大脑深处影像时所遇到的问题。所有这些技术都依靠于结合图像和解释光线如何通过或围绕不同物质的模型。

另一个有意义的方法是依靠人工智能来“学习”如何中数据中识别对象。这些受到人脑学习过程启发的技术有可能在未来的成像系统中发挥重要作用。

单个光子成像和量子成像技术也正在成熟，而它们能够以令人难以置信的低光照水平拍摄照片，并且以令人难以置信的速度拍摄视频(达到每秒兆亿帧)。这足以甚至捕捉光线本身穿过场景的图像。

其中一些技术可能需要一定的时间才能真正开发成功，但我们现在已经确信，我们可以通过巧妙组合新技术和计算来解决一系列的问题。