比一粒盐还小，AI光子芯片为何能破解光纤解码难题
数据中心算力需求快速增长，光纤传输“跑得快”、末端解码“跟不上”的问题，正成为光互连技术升级的一道关口。近日，在“2026国际光学大会”开幕式上，上海理工大学智能科技学院顾敏院士、张启明教授团队完成的“比一粒盐还小的人工智能芯片实现光纤数据解码”入选“2025中国光学十大社会影响力事件”。
芯片尺寸仅相当于一粒盐，是现有同功能光学芯片的百万分之一，却可以实现光学神经元高密度排布，并以光速完成实时光学信息处理，团队将微型光学衍射神经网络与多模光纤集成，利用3D双光子纳米光刻技术，在直径不足0.1毫米的多模光纤端面制造出多层微型光学衍射神经网络。
传统光纤数据处理通常需要经历“光-电-算”转换，这一路径在高带宽场景下容易受到功耗、延迟和集成密度限制。该团队的方案则直接利用光物理的干涉原理处理光纤传递的信息，实现多模光纤内光信号的全光学智能处理，能耗仅为传统AI处理技术的千分之几，数据处理速度达到万亿分之一秒级别。
多模光纤具有更高的信息承载潜力，但也更容易受到模式耦合和弯折干扰，造成信号失真。张启明把这一问题比作“透过毛玻璃看世界”。他表示，团队研发的微型光学衍射神经网络，相当于在光纤末端安装一台“智能显微镜”，可以实时纠正畸变，还原清晰信息流。
据悉，研究目前已在测试中实现全光实时图像传输，可面向光互连、精准医疗、新一代通信等领域探索应用。尤其在光互连方向，该微型光子芯片可直接集成于光纤终端与光电封装模块，有望服务高密度、轻量化光互连组网。“当前大数据AI模型的规模化部署，正在推动数据中心向超高算力、超高带宽方向演进。”张启明表示，传统电互连技术在功耗、延迟和带宽密度上的瓶颈日益凸显，这项工作为多模光纤全光互连提供了新的技术思路。
该成果已发表于《自然·光子学》（Nature Photonics），论文第一作者为蔚浩义特聘副教授。