一、 【导读】
在能源、医疗健康和智能制造等快速发展领域，对传感器的性能提出了前所未有的要求：亚百分点精度、毫秒级响应、长期稳定性和晶圆级集成，而传统的传感器难以满足这些需求。近年来兴起的等离子体微纳光学传感器有望在原理上支撑这些极限指标，但必须依赖三个长期相互独立的研究方向的深度融合：
- 物理驱动的纳米结构设计 —— 构建高品质因子（High-Q）的混合共振模式；
- 可扩展低成本的制造路线 —— 将设计蓝图转化为大面积、可量产的器件；
- 数据驱动的信号处理与预测 —— 从本质上微弱且漂移敏感的光学读出中提取可靠信息。
二、【成果掠影】
重庆大学微电子与通信工程学院艾斌团队在Chemical Society Reviews在线发表了题为“Closing the loop in next-generation sensing through shadow sphere lithography, plasmonics, and artificial intelligence”的综述性论文，该综述系统性地回顾了2019–2024年上述研究背景中的提到三条研究路线的全链条融合进展。研究团队重点介绍了 “阴影球光刻（Shadow-Sphere Lithography, SSL）”作为一种可扩展的亚50纳米图案化方法，审视了表面等离子体自组装SSL的现状，阐述决定特征形貌的自组装物理原理及后处理策略。将这一结构库映射到光学领域，解释特定几何如何激发局域表面等离子体、晶格或束缚态共振，以及这些模式如何在灵敏度、特异性和光谱带宽方面推动最新进展。系统回顾物理感知的预处理、特征工程、有监督与无监督学习及逆向设计，展示每种技术如何缓解制造相关限制或解锁新的传感模式。最后，我们概述了一个闭环路线，链接SSL、等离子体和人工智能（AI）分析，目标是在毫米范围内实现高折射率分辨率，同时确定图案结构逆向设计和自动化自组装，在线质量分级，自适应信号解释等方面的开放挑战。
三、【核心创新点】
- 多参数协同的“工艺-结构-光学”可编程设计。系统揭示并利用了SSL中球径-角度-周期-蚀刻-沉积等多参数的协同关系，总结了从二维纳米环、三角缝隙到三维螺旋、纳米钩等复杂非对称结构的可编程制造路径。
- “结构-光谱-性能”可预测映射模型。实现了对 SERS、SEF、SEIRAS 等多种等离子体增强光谱技术的高精度定量与分类预测。
- AI闭环信号引擎。系统总结了人工智能在等离子体传感器逆向设计与全光谱智能解析中的突破性作用，重点揭示了AI如何通过闭环优化将传感器研发从“经验驱动”升级为“目标驱动”范式。
四、【数据概览】
图1 SSL的流程模块化及结构分类比较。© 2025 The Royal Society of Chemistry
图2 不同策略下结构特征和感知优势。© 2025 The Royal Society of Chemistry
图3 AI与等离子体传感的结合。© 2025 The Royal Society of Chemistry
五、【成果启示】
本文提出了一个闭环研究路线——将 SSL、大面积低成本制造、等离子体纳米光学、以及 AI 驱动的数据分析有机结合，瞄准在毫米级传感器中实现高折射率分辨率，并指出了未来的重大挑战，包括晶圆级三维图案化的逆向设计、自组装策略、在线质量分级与自适应信号解析。该技术框架的应用意义在于打通了“纳米结构设计-光谱采集-AI解析”的全链条协同，使SSL等离子体传感器从实验室工具升级为具备工业部署潜力的智能诊断平台，不仅能满足复杂环境中高精度化学/生物检测需求，更可能通过逆向设计推动传感元件的按需定制，重新定义下一代智能传感器的性能边界。该研究的系统总结为实现高性能、智能化、可规模落地的光学传感器提供了全景式展望，对推动能源、医疗健康、食品与制药等行业的智能传感与质量检测具有重要意义。
原文详情：
Mingyu Cheng, et al. Closing the Loop in Next-generation Sensing through Shadow Sphere Lithography, Plasmonics, and Artificial Intelligence. Chem. Soc. Rev., 2025. DOI: 10.1039/D5CS00345H
