光子芯片研究进展及展望：面向未来的计算系统 ，光计算具有天然优势

光信号以光速传输，使速度得到巨大提升；

光具有天然的并行处理能力以及成熟的波分复用技术，从而使数据处理能力和容量及带宽大幅度提升；

光计算功耗有望低至10~18 J/bit，相同功耗下，光子器件比电子器件快数百倍。 

 

从空间光计算到光子芯片

 

 

一是随着摩尔定律的逐步失效，以及大数据时代对计算系统功耗和速度要求的不断提高，光计算技术高速和低功耗的特点越来越受到人们的重视；                                                                                                                  

二是光计算技术的并行性运算特点，以及光学神经网络等算法和硬件架构的发展，为图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术对算力的需求提供了最有潜力的解决方案。

光计算可以分为模拟光计算和数字光计算。模拟光计算最典型的一个例子就是傅立叶运算，在图像处理等领域需要运用傅立叶变换相关的计算，如卷积计算。用传统计算机来计算傅立叶变换是非常消耗计算量的，而光通过透镜的过程，本身就是一次傅立叶变换的过程，这个过程几乎完全不需要时间。数字光计算是利用光和光学器件组合形成经典的逻辑门，构建类似传统数字电子计算原理的计算系统，通过复杂的逻辑门组合操作实现计算。

 

光子芯片

 

应用前景

 

大数据时代人们对电子计算机处理系统的算力和速度等要求越来越高，摩尔定律的失效使电子芯片在计算速度和功耗方面遇到了极大的挑战，光子计算芯片以光子为信息的载体具有高速并行、低功耗的优势，因此被认为是未来高速、大数据量、人工智能计算处理的最具有前景的方案。

例如，人工智能光子芯片是一种光计算架构与人工智能算法高度匹配的芯片设计，有潜力广泛应用于自动驾驶、安防监控、语音识别、图像识别、医疗诊断、游戏、虚拟现实、工业物联网、企业级服务器和数据中心等关键人工智能领域。

人脑由数百亿神经元高度互联构成，具有强大的处理能力，实验显示，生物大脑1秒钟处理的计算量，超级计算机需要处理40分钟才能完成。类脑光子芯片模拟人脑的计算，通过光子携带信息在模拟大脑的神经网络构架下处理数据，使芯片达到像人脑一样高速并行且低功耗的计算。以微纳光子集成为基础的光子芯片结合基于光学计算的神经网络数据处理系统是应对未来低功耗、高速度、宽带宽、大数据量信息处理能力的关键。

从国家战略安全和战略需求的角度，光子芯片可以解决很多在数据处理时间长、无法实时处理、功耗高等应用领域的关键问题。

例如，在远距离、高速运动目标的测距、测速和高分辨成像激光雷达中，在生物医药、纳米器件等的内部结构实现高分辨无损检测的新型计算显微关联成像装备中，光子芯片均可以发挥其高速并行、低功耗、微型化的优势。

空间激光通信是解决目前空间传输速率瓶颈的主要技术手段，是构建天地一体化信息网络的重要手段；水下激光通信是解决目前水下信号传输受环境影响的主要技术手段，是构建水下通信一体化的重要手段。另外还有星间互联网、6G通信、智能遥感测绘等国家战略安全和战略需求领域，而这些都是需要对大数据进行高速、低功耗、实时处理的。 光子芯片在这些国家战略领域将起到非常重要的支撑作用。

当前新一轮科技革命和产业变革正在迅速深入发展，科技创新已成为推动社会经济发展的核心动力，面向“十四五”我国科技自立自强的伟大目标，我们应当紧紧抓住光子芯片蓬勃发展的历史机遇期，力争实现关键核心技术的重大突破，助力将我国早日建设成为先进的创新型国家。

-本文选自《世界科学》杂志2020年第12期“大家·科技前沿”栏目-