好望角科学沙龙（第十四期）剑桥大学专场活动现场
今年5月，英伟达CEO黄仁勋公开表示，下一代人工智能基础设施将需要大量光学连接，铜线已难以满足迅速增长的计算需求。
在更早的2016年，AlphaGo战胜李世石后，中科创星创始合伙人米磊就提出“光是人工智能基础设施”的判断。彼时他注意到，数据流量每年增长超过50%，而光通信硬件基础设施年增长率仅约20%，这个“剪刀差”意味着以集成光路为核心的光通信硬件蕴藏巨大潜力和价值。
十年过去，这一判断与产业变革逐渐合流。近日在沪举行的好望角科学沙龙上，英国皇家工程院院士、剑桥大学副校长理查德·彭迪表示，“从人工智能数据中心到可穿戴健康监测，光的作用正从信息传输拓展至精密感知与高速计算，光子集成技术正迎来新的发展机遇。”
AI算力加速“光进铜退”
“光进铜退”在光通信行业内不算新词。米磊表示，过去光通信主要用于解决长距离、大容量信息传输问题，以光替代部分电子传输环节。如今，随着AI算力持续攀升，计算系统从单张GPU卡延伸至服务器、机柜乃至更大规模集群，处理器之间需要交换的数据量急剧增长，对互联带宽、效率和功耗的要求随之提高，光连接由此加速向计算侧靠近。
英国皇家工程院院士、剑桥大学副校长理查德·彭迪在沙龙上演讲
彭迪介绍，在AI数据中心中，训练和推理等不同工作负载，对存储器、处理器和交换设备之间的连接方式有着不同需求。通过光交换机重新配置网络拓扑，根据不同任务灵活调整计算单元之间的连接关系，可减少部分电子交换环节，为缓解处理器等待数据、提升互联效率提供新的技术路径。
这一思路在国际产业界已有实践。Google的Jupiter数据中心网络引入光电路交换技术，通过动态重构光路调整网络连接；英伟达也在推进将硅光子集成到网络交换设备中。
在剑桥大学副教授、光引科技创始人程祺翔看来，随着混合专家模型发展和超节点向跨机柜扩展，人工智能集群在追求高带宽传输的同时，更需要灵活、快速的动态连接。无论训练还是推理，越靠近计算侧，通信与连接重构所需的适配时间窗口就越短。围绕这一需求，团队研发了高速电光交换芯片、16×16电光OCS模组及整机产品，以纳秒级光路切换缩短连接重构期间的等待，为提升GPU利用率和推理响应效率提供支持。
从光互联走向感知与计算
“光子集成技术将原本庞大的光学系统浓缩到微小芯片之中，并借助半导体制造工艺，为高带宽、低功耗、可规模化制造的光电子系统开辟道路。”除了光交换，彭迪认为，光传感和光计算也是光子集成技术的重要发展方向。
在光传感领域，芯片级光谱仪正推动光谱分析从实验室仪器走向便携式、可穿戴设备，通过分子光谱“指纹”识别物质、测量成分，相关技术已在材料识别、液体浓度检测以及包括血糖在内的人体生物标志物无创检测研究中取得进展。
彭迪介绍，团队最新研发的卷积光谱仪系统仅厘米级，重约15克。如果实现大规模生产，成本有望降至10美元以下。相关实验中，该系统对样品的分类准确率接近100%，对溶液浓度检测精度可达0.01%。
剑桥大学副教授、光引科技创始人程祺翔在沙龙上分享
程祺翔展示了将片上光谱技术集成于手持设备的皮肤检测产品“肌光仪”，它主要针对人体皮肤水分、胶原蛋白等指标进行检测、分析。他表示，希望利用芯片化方案，将传统约40万元的专业皮肤检测设备价格降至万元。
在光计算领域，彭迪表示，目前研究人员正在探索利用光的传播与干涉完成数学运算，以加速人工智能任务，并探索兼具计算与交换功能的光子芯片。
光计算具有较大带宽潜力，也有望降低计算能耗。但在彭迪看来，其距离大规模应用仍有很长一段路。光学计算容易受到噪声、芯片制造误差和器件参数波动影响，相比成熟的数字计算，在计算精度方面仍存在局限，误差累积等问题有待解决。
一块芯片走向规模化应用
从光互联、光传感到光计算，光子技术正处在从实验室走向规模化应用的关键窗口期。但不同技术成熟度各异，从器件性能验证，到真正做成芯片、封装成产品，还要解决成本、制造、封装以及不同材料集成等问题。
在米磊看来，光芯片产能提升是产业发展需要突破的重要环节。先进光子芯片的流片能力、先进光电封装以及异质集成尤为关键。以异质集成为例，如何把不同材料、不同器件整合起来，决定了实验室里的光子技术能走多远。
彭迪提出，磷化铟能够产生光，可用于制造激光器和光放大器；硅光子器件则能够实现紧凑、高密度的光子电路。那么，能否以硅光子技术构建芯片主体，仅在需要产生光或提供增益的位置引入磷化铟器件，从而结合两种材料的优势？他表示，如果能以足够低的成本，把两种甚至更多种不同材料体系集成到同一块芯片上，同时保持优异性能，集成光子技术拥有极大发展空间。
“如果说20世纪是电的世纪，那么21世纪就是光的世纪。”米磊表示，“今天，越来越多的人看到了光子技术的价值，但我仍然认为，人们当下对光子技术的认知，低估了它十年后的发展前景。站在更长的时间维度看，今天的光子产业发展还只是‘小荷才露尖尖角’。”
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