光子技术作为一门涉及光的产生、传输、检测和处理的技术，在通信、计算、医疗、能源等众多领域发挥着关键作用。经统计研究，人工智能则以其强大的数据分析和决策能力，正在改变着人类生活和工作方式。近年来，这两个领域的交叉融合逐渐成为研究和产业发展的热点，为未来的科技进步带来了无限可能。
11月3日，《光子技术前沿蓝皮书》由深圳东壁科技数据公司联合中国科学院西安光学精密机械研究所、中科创星在2024硬科技创新大会光子产业峰会上发布。这份报告研究发现，光子技术与人工智能交叉领域的研究成为科研的朝阳领域，相关研究数逐年增长，学界关注度不断提高。
《光子技术前沿蓝皮书》
光子与AI相辅相成
光子技术为人工智能的发展提供了强大的硬件支持。2022年以来，以ChatGPT为代表的大模型产品把人工智能技术推向了爆发期。随着国内外公司纷纷推出人工智能大模型产品，算力和能源储备越发捉襟见肘。不仅厂商生产芯片的速度跟不上算力需求增长的速度，而且维持大量现有的硅基芯片运行也要消耗巨量的电力能源。未来，AI产品纷纷走向通用人工智能，全社会对算力的需求还会持续、快速增长。而光子芯片因延迟更小、带宽更高、抗电磁干扰能力更强等特性，被业界视为突破摩尔定律，以及实现高性能、低功耗计算的关键。可以说，在计算领域，光子是解决“算力需求增长”“全球电力短缺”“摩尔定律失效”之间“不可能三角”的答案之一。
《蓝皮书》中举例，2017 年沈亦晨博士提出使用马赫曾德干涉仪组成的光学芯片代替 GPU 进行神经网络计算的方案，理论上只要使用 100nm 的制程，就可以利用光计算将主频提升到 100GHz，并且功耗只有传统电子芯片的十万分之一。这种光子计算技术的出现，为人工智能的深度学习算法提供了更高效的计算平台，有望加速人工智能模型的训练和推理过程。
同时，人工智能也为光子技术的应用带来了新的机遇。在光子产业的各个环节，如光子器件的设计、制造和测试，以及光子系统的优化和控制等方面，人工智能技术都可以发挥重要作用。通过机器学习算法，可以对光子器件的性能进行预测和优化，提高制造过程的效率和质量。在光子系统的运行过程中，人工智能可以实时监测系统的状态，及时发现和解决潜在的问题，提高系统的可靠性和稳定性。
光子+AI相关论文数量逐年增加
科研论文作为学术界知识传播和交流的重要载体，可体现研究前沿和发展趋势，通过分析论文的发表频率和引用次数，也可识别出研究热点的变化与趋势。
《蓝皮书》根据自有数据进行期刊学术影响力计算，结合领域专家意见，综合遴选光子技术领域83种重要期刊，从中采集2014年至2023年的25.6万篇科研论文，进行深度的分析与挖掘，研判该领域的研究前沿和发展趋势，并从中发现学界对于光子产业和人工智能交叉领域研究的热度不断攀升。
在科研论文方面，2014 - 2023 年光子技术与人工智能技术相关论文数量呈现逐年增加的趋势，尤其在 2020 年后增长更为明显，表明随着 AI 技术的快速发展，光子技术在 AI 应用中的重要性不断提升，二者的融合正在驱动着新型光子计算和信息处理技术的进步。
此外，《蓝皮书》通过对前述25.6万篇研究论文的关键词和主题词词云分析，同样印证了“光子产业和人工智能交叉领域研究热度攀升”这一观点。例如， 近几年，特别是 2022 年和 2023 年，“深度学习”在光子相关论文中的出现频率有显著的增长。其他如 “硅光子学”“光学性质” 等关键词也表现出波动但总体上升的趋势，反映出相关领域的研究活跃程度不断增加。
同时，为更准确地分析光子技术有关论文主题分布和演化趋势，《蓝皮书》对光子领域科研论文标题、摘要和作者关键词数据进行处理，从而挖掘并展示该领域中40个主题，并进行词云图可视化，结合领域专家知识确定各主题的具体名称，其中“光学图像处理与机器学习” 这一主题凸显了光子技术与人工智能的紧密结合，二者的交叉领域成为了热点方向。
学界对于光子技术与人工智能交叉领域的研究不仅会受到产业发展的影响，也反过来成为推动产业发展的动力。近年来，人工智能技术得到了广泛应用，尤其是深度学习技术的进展，为光学技术在图像识别、图像重建和图像分析等方面带来了革命性的进步。此外在医学图像分析、自动驾驶车辆的目标检测、以及工业检测等领域，机器学习与光学图像处理的结合也纷纷展现出巨大的潜力和活力。
企业加大“光子+AI”的研究与开发投入
《蓝皮书》显示，光子技术与人工智能的紧密结合，无论是在学术研究推动技术进步方面，还是在企业战略布局促进产业发展方面，都具有重要意义。在企业层面，众多企业已经意识到光子技术与人工智能融合的巨大潜力，并纷纷加大了在光子技术领域的研究和开发投入。
其中蔡司资助光子领域论文数量最多，达297 篇；华为次之，190 篇。此外，长飞光纤123 篇、思科119 篇、英特尔107 篇、谷歌102 篇、高意78 篇、英伟达76 篇、中兴通讯75 篇、IBM64 篇。在进行技术储备，完善产业链的同时，加速科研进展，促进跨学科融合。
芯片公司如英特尔和英伟达对于光子技术的资助，集中在提高计算效率、开发新型光子芯片等方面，对于 “光学图像处理与机器学习” 这一主题的资助数量较多。这些公司希望通过光子技术与人工智能的融合，开发出更高效的芯片产品，以满足人工智能应用对计算性能的高要求。
通讯技术公司如华为、中兴通讯等资助光子技术的科学研究，与自身在 5G 通信、数据中心等技术的发展密切相关，对于 “光束传输与光通信” 这一主题的资助较多，同时也关注光子技术与人工智能在通信领域的融合应用。例如，在 5G 网络的优化和智能管理方面，利用人工智能技术可以提高网络的性能和效率，而光子技术则为高速、大容量的数据传输提供了保障。
互联网科技公司如思科、谷歌、IBM 等资助光子技术的科学研究，资助主题集中在 “光束传输与光通信”“光学图像处理与机器学习” 等消费向领域。这与企业在人工智能、量子计算等领域的长远布局有关，这些公司希望通过光子技术与人工智能的融合，开发出更先进的产品和服务，满足用户对智能化、高效化的需求。
专业光学技术公司如蔡司、长飞光纤、高意等，对于光子技术研究上的资助更偏向于 “光波动力学与偏振特性”“光纤传感与温度检测”“激光脉冲与频率调控” 等基础研究，但也逐渐关注到光子技术与人工智能的融合发展趋势，借此在自身的专业领域基础上，结合人工智能技术，开发出更具创新性的产品和解决方案。
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