多光谱传感器采集的光谱，是目标物质、环境光、反光、阴影、噪声叠加后的混合光谱，直接识别会产生大量误差。光谱解混（Spectral Unmixing），即通过 AI 算法剥离干扰信号，提取目标纯净物质的标准光谱指纹，是多光谱硬件实现材质识别的 “软件大脑”。
主流商用采用线性光谱解混模型（Linear Spectral Unmixing, LSU），核心分为三步：第一，端元提取（Endmember Extraction），建立标准材质光谱库，录入塑料、金属、皮肤、血液、路面、植被等纯净光谱；第二，线性解混计算，将混合光谱拆解为各标准材质的占比；第三，噪声与异常值过滤，剔除环境光、反光、动态干扰，输出精准材质分类结果。
针对不同场景算法优化方向：工业质检侧重缺陷端元精准提取，识别微小锈蚀、杂质；消费电子侧重生物光谱解混，区分皮肤、血液、活体组织，实现防伪与健康检测；车载感知侧重动态光谱实时解混，适配雨雾、强光、逆光动态环境。
目前，索尼、Imec、特斯拉均配套自研光谱解混算法，硬件 + 算法协同，是多光谱技术规模化商用的完整解决方案。
