据中国激光杂志社网，于2025年08月14日报道，封面具象化地诠释了光子神经网络的核心概念。主体是一颗高速运行的光子芯片，它代表了光子神经网络（PNN）的硬件基础与集成平台。芯片上密布的互连光路与发光节点，构成了神经网络的拓扑结构，象征着信息以光子为载体的高速、并行处理过程。芯片周围环绕着代表不同功能模块的球体，整体视觉设计传递了光子技术与人工智能深度融合的核心思想，预示着由光子驱动的高性能计算新范式的到来。
研究背景
以深度学习为代表的人工智能技术，正引领着新一轮深刻的科技与产业变革。从驱动AIGC的巨型语言模型，到加速新药研发和材料设计的科学计算，现代AI应用对硬件算力的需求正以指数级速度攀升，其模型参数规模已从数十亿迅速扩展至万亿级别。
然而，作为算力核心的传统电子计算架构，其性能增长正面临严峻的物理瓶颈。摩尔定律的放缓使得晶体管集成度的提升速度已无法匹配AI模型规模的增长。更为关键的是，在处理神经网络这类数据密集型任务时，传统冯·诺依曼架构固有的“内存墙”问题被急剧放大。在现有体系中，数据需要在存储单元和计算单元之间进行大规模、高频率的往复搬运，其过程消耗的时间与能量甚至已远超有效的数学运算本身，成为制约系统整体性能与能效的核心障碍。由此引发的“功耗墙”问题，也使得大规模计算集群的散热与能耗管理成为不可逾越的挑战。
在此背景下，计算硬件的性能难以满足AI发展的算力需求。因此，探索和发展能够突破传统电子计算限制、摆脱其架构束缚的新型计算范式，不仅是工程技术上的重大挑战，更已成为亟待解决的关键科学问题。
工作详述
针对传统电子计算面临的根本性瓶颈，课题组对PNN这一具备潜力的解决方案，进行了系统性的梳理与深入分析。PNN的核心理念在于，利用光子作为信息处理的基本载体，在光域内直接执行神经网络的核心运算。这种计算范式能够从物理层根本性地减少数据搬运，从而为突破现有算力瓶颈提供了全新的技术路径。
团队对当前PNN领域的物理实现方案进行了全面的归纳与评述，重点阐述了四种主流架构：
1.基于衍射光学的架构。
该架构利用光场在自由空间或片上波导中通过多层衍射平面传播的物理过程，以无源方式实现大规模、高并行的线性运算，如图1(a)所示。其技术演进已从早期的静态、3D打印衍射网络，发展到基于可调谐光学元件的可重构衍射处理单元，并通过引入波分、偏振等多维复用技术显著提升了计算通量。近年来，研究重点已转向片上集成，以克服自由空间系统体积大、对准精度要求高等固有局限。该架构的显著优势在于其极高的并行度和以光速完成推理的潜力。
2.基于马赫-曾德尔干涉仪(MZI)阵列的架构。
作为可编程集成光子学的代表，该架构以MZI为基本干涉单元，通过精确控制各单元的相移，在MZI网络中实现矩阵变换，如图1(b)所示。其理论基础源于Reck与Clements等提出的矩阵分解方案，并与成熟的CMOS工艺高度兼容。技术前沿已从原理验证发展到包含数万个光学器件的大规模集成，并涌现出旨在提升计算效率与扩展性的菱形拓扑、复值神经网络等新型架构，其核心优势在于精确的可重构性和通用编程能力。
3.基于波分复用的架构。
该架构通过将独立的计算通道映射至不同波长，以实现高度并行的数据处理。该技术路径可通过多种光子器件实现，其中最具代表性的方案之一是利用微环谐振器(MRR)阵列。通过结合MRR的波长选择特性，在单条波导中实现高通量的并行加权与求和。其典型的“广播-加权”范式，已从基础的权重库控制演进为能够执行大规模矩阵运算的光子张量核心与高速光学卷积加速器，如图2(a)所示。通过对波长、时间、空间等多维光场的协同调控，该架构具备极高的集成度，在计算密度指标上表现突出。
4.基于级联调制器的架构。
该架构通过直接串联多个高速电光调制器，对光载波进行调制，以实现乘法运算，如图2(b)所示。其架构相对简洁，在特定任务中展现了极低的单位操作能耗。近年来通过引入相干探测技术，将运算从实数域扩展至复数域，构建了可支持更复杂运算的相干线性光子神经元。
在深入剖析上述实现线性计算的架构之外，团队还特别聚焦了光学非线性激活函数的实现。团队系统归纳了当前的两大技术路径：其一是光电混合方案，其技术相对成熟，但受限于光电转换的延迟和功耗；其二是全光方案，它直接利用材料的本征光学非线性效应，是实现全光神经网络的关键，也是当前的研究热点。
后续工作展望
尽管PNN已展现出巨大潜力，但其走向大规模应用仍需克服诸多挑战。当前，PNN在器件集成规模、工艺均一性、有源器件能效、系统计算精度与鲁棒性等方面，相较于成熟的CMOS技术体系尚有差距。未来的发展必然是材料、器件、架构与算法等多层面协同创新的过程。团队认为，关键研究方向将包括：探索新型高性能光电材料与非易失性光子器件；发展面向PNN物理特性的网络模型与训练算法；并持续推进大规模光子集成技术的演进，以期最终实现光子计算的系统级优势。
作者简介
王兴军，北京大学博雅特聘教授、电子学院副院长、国务院学科评议组成员、教育部长江学者特聘教授、美国光学学会会士、中国通信学会会士、中国光学工程学会会士、光子传输与通信全国重点实验室副主任、科技部重点研发计划项目首席、《光学学报》编委，国家自然科学基金重大仪器、重点项目负责人（2次）。长期致力于光电子芯片与信息系统方面研究。第一/通讯作者在Nature、Nature Photonics 等期刊发表论文200余篇。代表性成果入选中国十大科技创新奖、中国光学十大进展、中国信息通信领域十大科技进展（2次）、中国光学十大社会影响力事件（2次）与中国芯片科学十大进展等奖项，第一完成人获得2024年北京市自然科学一等奖。
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上海交通大学戴庆、国家纳米科学中心胡海联合团队：揭示纳米光子器件信号耦合新策略
据中国激光杂志社网，于2025年08月15日报道，近日，上海交通大学戴庆教授、国家纳米科学中心胡海副研究员团队联合美国纽约城市大学Andrea Alù教授、华中科技大学李培宁教授，在纳米光子器件互联领域取得重要突破，相关研究成果以Flatland wakes based on leaky hyperbolic polaritons为题发表在Nature Materials上。
在纳米光子学领域，在片上实现跨结构、高效的光信号传输是制约器件集成度提升的关键难题之一。极化激元是由物质中光的集体振荡形成的独特界面电磁波，能够在纳米尺度上实现强场增强。因其具有显著的光场压缩、低损耗和极端各向异性等特性，在片上集成等方面具有重要的应用前景。然而，极化激元倏逝场性质限制了其跨界面传输，阻碍了进一步开发可实际应用的片上光子器件。在另一个领域，漏波是沿着传输线或波导等引导结构传播并将能量泄漏到周围介质的电磁波，通常用于高效远场辐射。这种操控远场光波在不同结构之间泄露的方式，为解决上述近场下极化激元跨结构传输挑战提供了新思路。
研究团队巧妙地将双曲极化激元的强场局域性与漏波的定向辐射能力相结合，在一维和二维混合维度范德华异质结中实现了新型平面极化激元尾流。该模式利用泄漏“极化激元尾流”来平衡其倏逝场，从而有效解决极化激元的跨界面、跨结构传输问题，反过来，高度压缩的极化激元也可以将泄漏模式转向平面化和小型化。研究人员以双曲材料α-MoO?上构建的极化激元波导天线为激发源，激发高速传输的极化激元。这些极化激元从波导向下泄漏至背景材料，通过干涉形成具有方向性的“极化激元尾流”，其形态类似于水面上的船尾波。研究显示，这种平面“尾流”不仅能够实现跨结构传输，而且其泄漏方向、对称性和速度可通过调控异质结转角和厚度灵活调制。
该研究将极化激元的纳米尺度约束与漏波的定向远场发射特性相结合，展示了泄漏型“极化激元尾流”的物理现象，解决了极化激元跨结构传输挑战，并进一步将其推向可控、集成的器件层面，在实现极化激元之间远程互联、波束引导、方向性调控等方面展现出巨大潜力，助力极化激元在集成纳米光子回路中的应用。
上海交通大学戴庆教授、国家纳米科学中心胡海副研究员、美国纽约城市大学Andrea Alù教授为该文章的共同通讯作者；国家纳米科学中心博士后陈娜，上海交通大学博士后滕汉超是共同第一作者。华中科技大学李培宁教授对论文提供了宝贵见解。上述研究工作获得了国家重点研发计划纳米科技重点专项、国家自然科学基金、中国博士后科学基金等项目的支持。
