香港中文大学和中国科学院物理研究所开发超速激光神经元，开启人工智能新纪元
香港，2025年1月3日—在人工智能和先进计算领域，提升计算速度和效率一直是科研人员追求的目标。近日，香港中文大学和中国科学院物理研究所的研究人员宣布，他们成功开发了一种基于激光的人工神经元，这种神经元不仅能够完全模拟生物分级神经元的功能，而且在信号处理速度上达到了惊人的10GBaud，比生物神经元快十亿倍。
一、技术突破：模拟生物神经元，速度提升十亿倍
这种新型激光分级神经元的开发，标志着在模仿生物神经元的动态响应和信息处理方面取得了重大突破。传统的光子脉冲神经元由于其工作原理，存在速度限制，而新型激光神经元通过电注入量子点激光器，成功克服了这一限制。研究人员通过将射频信号注入量子点激光器的可饱和吸收区，避免了传统方法中的延迟问题，实现了更快、更简单、更节能的系统。
二、实际应用：模式识别和序列预测能力显著提升
在实际应用中，这种激光神经元展现了其卓越的性能。研究人员在实验中展示了其在一秒钟内处理1亿次心跳数据和3470万张手写数字图像的能力。此外，激光神经元在心律失常检测和手写数字分类等任务中表现出色，准确率分别达到了98.4%和92.3%。这些成果不仅展示了激光神经元在模式识别和序列预测能力上的显著提升，也为人工智能领域带来了新的可能。
三、未来展望：集成到边缘计算设备，促进更快、更智能的AI系统
黄超然教授表示，这项技术可以在不牺牲准确性的情况下提高时间关键型应用中的人工智能决策速度。她的团队计划将激光神经元集成到边缘计算设备中，以促进更快、更智能的人工智能系统，同时降低能耗。随着多个激光神经元的级联，预计计算能力将得到更大的提升，为人工智能的未来开辟新的道路。
这项突破性的研究发表在Optica杂志上，不仅为光通讯系统提供了智能、节能且高速的信号处理方式，也为新一代光通讯系统的发展提供了强有力的支持。
-
玻璃基材视角下AR眼镜光波导技术的双重技术路径的制造挑战与发展展望
光波导作为增强现实（AR）眼镜的核心光学系统中的关键核心组件，其性能直接决定设备的成像清晰度、视场角（FOV）范围、产品外观形态及综合成本控制。当前行业主流的几何阵列光波导与衍射光波导两大技术路径，虽均以玻璃为核心基材，却形成了截然不同的制造体系，分别面临“工序复杂化”与“精度极致化”的核心挑战。二者在材料规格、工艺标准、洁净室等级、设备投资及工艺窗口等维度的显著差异，深刻影响着AR光波导技术的路线选择、成本结构与供应链布局。
2025-12-12
-
双独立光源为何无法产生稳定光干涉现象
在日常照明场景中，多盏光源共同工作时，光线通常呈现均匀叠加的效果，并未出现物理意义上稳定的明暗强度分布——这与光作为电磁波应具备波的干涉特性看似存在矛盾。实际上，这一现象的本质的是普通光源的发光特性与光干涉的严苛条件之间存在固有矛盾，其内在机理可从干涉现象的本质要求、光源发光机制及相干光获取方式三方面展开分析。
2025-12-12
-
超快激光焊接解读，材料连接领域的创新性技术范式
材料连接技术的精度、兼容性及可靠性直接影响产品的性能上限与应用范围。超短脉冲激光（Ultra-ShortPulseLaser,USPL）焊接技术依托其超短脉冲宽度与极高峰值功率的核心特性，突破了传统焊接技术在材料适配、加工精度等方面的诸多限制，构建起材料连接的创新性技术范式，为透明材料、异种材料的精密连接提供了全新技术路径，在精密加工、微细制造及生物医学工程等领域具有重要的应用价值与发展潜力。
2025-12-12
-
什么是光隔离器？一文了解现代光学系统的单向传输核心器件
在光纤通信、激光技术、光传感及量子信息等现代光学领域，光隔离器作为关键无源器件，承担着保障光路单向传输、抑制反向光干扰的核心功能，其性能直接影响光学系统的稳定性、可靠性与工作效率，是各类高精度光学设备不可或缺的组成部分。
2025-12-11
