智能光子深度融合 推進科技創新跨越式發展

◎ 中國工程院院士 金國藩

2023 年10 月31 日-11 月2 日，“Advanced Photonics 論壇：智能光子學”在北京香山成功舉行，兩百多名專家學者圍繞智能光子學方向分享最新研究進展，討論最新熱點問題，預測未來發展趨勢，吸引多家單位對智能光子產業發展的關注。

隨著人工智能和光子技術在理論、實驗及應用層面的深度融合和協同創新，智能光子有望發展成為催生新產業新業態新模式和推動生產生活方式深刻變革的顛覆性技術?？梢灶A見：智能光子在新興的多學科交叉領域有很大可能成為未來幾十年的關鍵使能技術，引領新一輪科技革命和產業變革。

一、智能光子：引領未來的新興戰略性技術

人工智能和光子產業已經發展成為引領未來的新興戰略性技術。在人工智能領域，美國、歐盟、日本不斷升級人工智能戰略，加大對人工智能創新需求的投資。2010-2023 年《麻省理工科技評論》評選的“全球十大突破性技術”中，有37 項技術與人工智能相關?！绷暯娇倳浺捕啻沃赋?，“要深入把握新一代人工智能發展的特點，加強人工智能和產業發展融合，為高質量發展提供新動能。”在先進光子技術領域，歐洲光子學領域技術發布的2023-2030 年光子學戰略研究與創新議程《新視野：通過光子學確保歐洲的戰略自主》中強調了先進光子學技術在歐盟戰略價值鏈和工業生態系統中的重要性。

我國牢牢抓住邁進光子時代的戰略機遇期，2023 年國內首份光子產業白皮書《光子時代：光子產業發展白皮書》發布。中國工程院發布的2023年“中國電子信息工程科技十四大挑戰”涉及了微電子光電子和光學工程領域。此外，我國積極推進光子產業布局，打造中國“光子之城”，并在部分地區形成了光子產業集群，培育孵化一批國內光子領先企業。

二、光子是人工智能新平臺

隨著芯片制造工藝的進步與數據量的與日俱增，以深度學習為代表的人工智能再度成為熱門話題。其中的代表性事件從ImageNet 大規模視覺識別挑戰賽（ILSVRC）中的記錄被持續刷新，到最近以GPT 為代表的大模型進入千家萬戶。國務院在2017年就印發了《新一代人工智能發展規劃》，其中指出，“人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界；第三步戰略目標是使我國到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎?！?/p>

算力一直是人工智能發展的基礎。半個多世紀前，Gordon Moore預測：每隔18-24 個月，芯片的晶體管密度就會增加一倍，即所謂“摩爾定律”。這個預測在半導體產業的中早期持續有效，然而隨著芯片工藝制程逐漸逼近物理極限，摩爾定律呈現放緩趨勢，這是無法逾越的物理極限高墻。此外，現代計算機沿用的馮·諾依曼架構也逐漸暴露了其缺陷：存算分離的設計帶來了大量的數據傳輸需求，導致了大量的能耗損失，即所謂“功耗墻”；通訊帶寬的增長與算力增長相比提高幅度也非常緩慢，限制了運算速度的進一步提高，即所謂的“內存墻”。近10 年間，人工智能訓練算力要求呈現每3-4 個月翻一番的增長趨勢；千億甚至萬億參數的大模型的訓練成本巨大、能耗驚人。算力不足已經逐漸成為了制約人工智能進一步發展的瓶頸。

光子作為計算媒介具有電子無可替代的優勢。第一，光子之間具有良好的空間相容性，具有極強的并行能力；第二，光傳輸速度極高，加之其多物理維度（振幅、相位、偏振、波長、角動量等）使得光子作為信息媒介具有極高的帶寬；第三，光子運算、通訊、儲存能耗低；第四，光子作為存儲媒介存儲密度極大，其最小存儲單元尺度僅為波長量級；第五，光子無電荷，能防電磁干擾，具有保密特性。因此，相比于電子計算，以光子作為信息載體的光子計算架構有望成為高性能人工智能計算的重要驅動力。

光計算已經歷70 年起伏發展，最近迎來了新一輪“復興”。最早的光計算系統可追溯到20 世紀50 年代，人們開始利用透鏡實現傅里葉變換的光學模擬計算。60 年代提出的光學相關器可并行、高通量地執行二維圖像之間的相關運算，從而實現高速目標識別，受到了各國的重點關注。受人工智能啟發，使用體全息光柵搭建光學人工神經網絡的想法也在20 世紀90 年代受到廣泛關注。近年來，以片上光處理器和自由空間衍射光處理器為代表的新一代光計算架構研究正方興未艾。這次光計算的“復興”受益于兩方面，其一是硅基光子學CMOS 工藝相兼容的特性，使它能夠站在半導體產業幾十年發展的肩膀上；其二是深度學習的發展與進步，為新一代計算平臺提出了需求，也提供了思路。

三、人工智能是光學新引擎

光既是重要的能量載體，也是高效的信息傳輸介質。人類文明的發展伴隨著對光的認識深度與調控能力的不斷提升。人們對光本質的認識逐漸深入：從牛頓的光粒子說到惠更斯的光波動說、再到麥克斯韋揭示了光的電磁本質，近一百年又形成了對光子量子本質的解釋。對光的操控與記錄上，3000 年前的埃及人與美索不達米亞人就知道將石英晶體磨光制成透鏡，西周時期也掌握了利用青銅凹面鏡聚焦陽光生火的技術。近代以來，研磨與拋光技藝的發展使得望遠鏡、顯微鏡等成為人類認識世界的有力工具；激光的發明為人類提供了“最快的刀”“最準的尺”“最亮的光”；CCD 的發明建立了光學信號與數字信號的橋梁。光學的發展伴隨著人類對自然世界的理解不斷深入、也伴生了數次新技術與工業的革命性進步。

隨著光電技術的發展，光學模組與系統已在消費電子、工業檢測、生物醫療、航天航空、國防偵察等領域取得了廣泛應用。此外，可穿戴設備、機器人、物聯網、虛擬/增強現實、人機交互等新興的應用場景，對與之相匹配的光學模組提出了更苛刻的要求。傳統光學工程技術面臨利用維度少、調控精度低、感知-存儲-計算-通信功能模塊設計分立等問題，限制了光學模組性能的進一步提高。

人工智能為傳統光學工程的技術極限提供破局思路。將人工智能應用在光學問題的前向建模和逆向設計過程中，是提高光學問題的解決效率和準確性的可行方案。在前向模型中，神經網絡為光學參數和物理響應之間的映射提供了捷徑，顯示出比傳統模擬工具更快的計算速度。在逆向設計中，人工智能可以根據目標性能有效計算出光學參數。最近研究表明，人工智能在光子結構、材料、設備和系統的優化設計及光學數據處理和分析方面具有巨大潛力。因此，人工智能在如提高分辨率、靈敏度和動態范圍及消除噪聲、偽影和像差等應用場景下，提供了突破傳統光學系統性能極限的可能。

人工智能為感-存-算-通一體的新型光電設備提供設計方法，結合人工智能的光成像和傳感技術，被廣泛應用在精確農業、醫療保健、工業制造和空間監測等領域。例如，結合深度學習算法的智能光學顯微鏡可以顯著提高空間分辨率和成像速度，對病理學和生物科學有重要作用。

四、智能光子發展的挑戰與展望

人工智能和光子學之間的相互促進激發了人們對智能光子學的研究興趣。人工智能正在越來越多地融入光子學領域，加速和增強光子學研究，解決光子學面臨的難題，賦能光子技術高速發展。相反，開發神經形態光子處理器，構建用于執行人工智能算法的全光平臺，有望克服計算速度和功耗方面的瓶頸。然而，發展與當今先進電子計算系統相比擬的通用光學計算系統仍然面臨極大的挑戰。開發高性能的光計算架構仍任重道遠，需要繼續努力。

科學技術的發展深刻影響著國家的前途命運和人民生活福祉。智能光子作為第四次科技革命的“基礎設施”之一，具有引發重大產業變革的潛能。全球逐漸掀起對智能光子技術的研究熱潮。我國具有海量數據資源、超大市場規模和豐富應用場景等優勢，使智能光子產業的發展具有巨大潛力。未來，智能光子技術的創新和進一步發展需要各方給予足夠的發展空間和資金支持，并且加強對相關人才培養和基礎研究的重視。期待智能光子技術迎來蓬勃發展，推進我國的科技創新跨越式發展。