摘要：清华大学研究团队在《先进光子学连接》期刊发表的突破性成果显示，他们成功开发出工作频率达12.5GHz的光学特征提取引擎，单次矩阵-向量乘法运算延迟仅为250.5皮秒，创造了同类光计算系统的最低延迟记录。这一技术突破不仅打破了传统光学计算系统难以超越10GHz工

清华大学研究团队在《先进光子学连接》期刊发表的突破性成果显示，他们成功开发出工作频率达12.5GHz的光学特征提取引擎，单次矩阵-向量乘法运算延迟仅为250.5皮秒，创造了同类光计算系统的最低延迟记录。这一技术突破不仅打破了传统光学计算系统难以超越10GHz工作频率的技术瓶颈，更为高频交易、医疗影像处理和实时AI决策等对延迟极其敏感的应用领域开辟了全新可能。

传统数字处理器正逐渐逼近其物理性能极限，在面对下一代数据密集型应用的海量信息处理需求时显得力不从心。光学计算作为颠覆性的替代技术，利用光的并行处理特性和近乎无限的带宽优势，为突破电子系统的速度和能耗瓶颈提供了理想解决方案。清华大学陈宏伟教授领导的研究团队通过创新的集成片上系统设计，成功解决了高速相干光信号处理中的关键技术难题。

该光学特征提取引擎的核心创新在于其数据准备模块，通过可调功率分配器和精确延迟线的集成设计，有效解决了光纤组件在高速信号传输中引入的相位扰动问题。这种设计使系统能够将输入信号稳定地采样到多个并行分支中，为后续的光学计算提供了可靠的数据基础。同时，可重构的集成相位阵列设计使得系统能够根据不同应用需求进行灵活配置。

衍射光学算子的计算革命

所提出的光计算芯片以前所未有的低延迟实现了量化交易的高速、并行处理，加速了特征提取这一关键而苛刻的步骤。图片来源：H. Chen，清华大学

光学计算的核心在于利用光的物理特性直接执行数学运算，而衍射光学算子技术则是其中最具潜力的实现方式之一。当光波通过精心设计的衍射结构时，其传播过程本身就相当于执行复杂的矩阵运算，这种物理层面的并行计算能力远超传统电子处理器的串行处理模式。

在清华大学团队的系统中，衍射光学算子通过调控并行输入光束的相位分布，使衍射光在输出端形成可控制的聚焦光斑。这些光斑的位置和强度变化直接对应于特征提取的计算结果，从而实现了从光学信号到计算输出的直接转换。这种设计避免了传统光电转换过程中的信号损失和延迟增加，显著提升了系统的整体性能。

更重要的是，这种光学计算方式具有天然的并行处理优势。单一的光束可以同时携带多个数据通道的信息，而衍射算子能够对所有通道同时进行处理，这种并行度是传统电子处理器难以匹敌的。研究团队通过优化衍射结构的设计参数，实现了对不同应用场景的定制化计算功能。

金融交易中的光速优势

OFE2 可以促进灵活分配，以满足场景识别、医疗救助和数字金融等应用的多任务需求。图片来源：R. Sun、Y. Li 等人，doi 10.1117/1.APN.4.5.056012

高频量化交易领域对计算延迟的要求极为苛刻，即使是微秒级的延迟差异也可能影响交易策略的盈利能力。传统电子系统在处理实时市场数据时往往面临计算复杂度和处理速度之间的权衡难题，而光学计算系统则为这一挑战提供了理想的解决方案。

研究团队在量化交易应用测试中，让光学特征提取引擎直接接收时间序列市场数据，通过预先训练的优化配置生成交易信号。整个处理过程以光速执行，系统能够在最小延迟下捕获市场机会并生成盈利交易决策。这种处理速度的提升不仅体现在单次计算的加速，更重要的是系统能够以前所未有的频率持续处理市场数据流。

实验结果显示，基于光学预处理的交易系统在保持稳定盈利能力的同时，所需的电子参数显著减少。这表明光学预处理不仅提升了处理速度，还为构建更轻量、更高效的混合AI系统提供了技术路径。在金融市场日益复杂化和高频化的趋势下，这种技术优势具有重要的商业价值。

此外，光学计算系统的低功耗特性对于大规模部署的交易系统而言也具有重要意义。传统高性能计算服务器的能耗成本已成为量化投资机构的重要考虑因素，而光学计算技术有望显著降低系统运营成本。

医疗影像处理的精度突破

在医疗影像处理应用中，光学特征提取引擎展现出了卓越的性能表现。系统能够从输入医学图像中提取边缘特征，生成互补的"浮雕和雕刻"特征图，这种特征表示方法显著提升了后续图像分类和语义分割任务的准确性。

特别是在计算机断层扫描影像的器官识别任务中，光学预处理显著提高了像素级分割的精确度。这种改进对于精准医疗诊断具有重要价值，尤其是在需要快速准确识别病灶位置和范围的临床应用中。传统的数字图像处理方法往往需要多个处理步骤和大量计算资源，而光学系统能够在单一处理过程中完成复杂的特征提取任务。

研究结果表明，使用光学特征提取引擎的AI网络在保持甚至提升性能的同时，所需的电子处理参数大幅减少。这种优化不仅降低了系统复杂度，还为在资源受限的医疗设备中部署高性能AI算法提供了可能。

技术产业化前景与挑战

光学计算技术的成功突破为多个行业带来了变革性的技术机遇。除了金融交易和医疗影像处理，该技术还可能在自动驾驶、工业质检、科学计算等领域发挥重要作用。任何需要实时处理大量数据并对延迟敏感的应用场景都可能从这种技术中受益。

然而，光学计算技术的产业化仍面临一些技术挑战。系统的稳定性和可靠性需要在更长时间和更复杂环境中得到验证，制造工艺的标准化和成本控制也是商业化推广的关键因素。此外，与现有电子系统的集成兼容性问题也需要妥善解决。

陈宏伟教授表示，团队正积极寻求与有数据密集型计算需求的合作伙伴开展合作，推动这一技术在实际应用中的部署。随着光学器件制造技术的不断进步和成本的持续下降，光学计算系统有望在未来几年内实现大规模商业应用。

从更宏观的角度来看，光学计算技术的突破标志着计算范式的重要转变。它将最计算密集的任务从耗电的电子系统转移到超快、低能耗的光子系统，为构建新一代实时决策AI系统奠定了技术基础。这种转变不仅提升了计算性能，也为应对日益严峻的能源和环境挑战提供了技术解决方案。

来源：人工智能学家