一、光计算的背景
- 政策背景：国家高度重视光计算，将其作为重大科技发展方向予以重点支持。多个部委出台政策支持光计算芯片、光神经网络、硅基光电子等核心技术的研发。地方政府也积极响应，制定相关行动计划，推动光计算产业发展。
- 技术背景：人工智能大模型发展推动智能算力需求爆发式增长，而传统电子芯片面临摩尔定律放缓和高端制程“卡脖子”的双重挑战，能耗问题也日益严峻。光计算凭借其大带宽、低能耗、高并行、抗干扰等优势，成为后摩尔时代突破“算力墙”与“功耗墙”的关键路径。
- 产业情况：海外光计算企业依托顶尖科研院校技术积淀与资本密集投入，加速光计算产业化探索。国内光计算产业也迎来新一轮快速增长，本土化替代潜力巨大。我国高校及科研院所在光计算技术探索方面百花齐放，成为支撑光计算技术创新和产业发展的重要力量。
二、光计算的定义和分类
- 定义：利用光子作为信息载体，基于光的物理特性，通过光学操作实现信息处理的新型计算技术。
- 分类：按照计算原理分为光量子计算和光经典计算；光经典计算按照处理信号类型分为数字光计算和模拟光计算。
- 核心概念：光电混合计算、光神经网络、矩阵向量乘法。
三、光计算技术架构
- 五层架构：材料及器件层、硬件层、基础软件层、模型算法层、应用层。
- 材料及器件层：提供基础光学材料与核心器件，如硅、铌酸锂、III-V族半导体等，以及激光器、光调制器、光计算核心单元、光探测器等。
- 硬件层：将器件集成为完整的光电计算系统或全光计算系统，主流方案为光电混合架构，前沿方案为全光架构。
- 基础软件层：提供编译器、仿真工具、校准与容错模块、性能分析工具等，实现算法模型到光计算硬件的高效映射，并保障系统的可编程性、可靠性和易用性。
- 模型算法层：面向光学物理特性，设计或改造神经网络结构与算法，使其能够高效运行于光计算硬件上。
- 应用层：面向最终用户，提供模型推理、目标识别、图像检测、视频分析等能力，赋能自动驾驶、安防识别、生物医药、金融投资、大语言模型推理等场景。
四、光计算关键技术
- 材料及硬件层：硅光/铌酸锂异质集成、MZI阵列、微环谐振器阵列、相变材料、亚波长衍射结构、光电转换与调制器件。
- 基础软件层：光计算编译器、光学仿真与EDA工具、校准与容错机制、性能分析与调度。
- 模型算法层：光学神经网络结构、推理任务适配与映射、算法-硬件协同设计、光训练架构。
- 应用层：科研验证与原型系统、边缘推理场景适配、大模型推理加速探索、商业化试点。
五、光计算面临的挑战与建议
- 挑战：材料与器件、集成与封装、光电混合系统、软硬件协同。
- 建议：持续加大新型材料研究投入，深化集成工艺创新，加快制定统一标准，加快推动光计算基础软件研发，打造光计算开源软件平台。
六、光计算产业展望
- 发展方向：共同攻关光计算关键技术、共同推动光计算产业成熟、共同推动光计算生态繁荣。
- 策略：以海量AI应用需求为牵引，通过从“边缘推理”到“集中训练”的两步走策略，推动光计算技术与产品逐步成熟。
