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。
-
光学精密检测设备选型指南：从技术指标到产线应用的选择逻辑
在精密光学制造中，检测设备的选择直接决定了制造良率和成本的基准线。面对干涉仪、MTF测量仪、中心偏差测量仪、测厚仪等多种设备类型，如何根据产品需求和产线条件做出最优选择？本文从光学元件和系统的检测需求出发，构建一套实用的选型逻辑框架。
2026-06-26
-
高能电子撞上半导体：解锁超快辐射检测新方法
最近斯坦福大学的研究团队有了一项重要突破：用兆电子伏（MeV）级的高能电子照射普通半导体，能在不到10皮秒（1皮秒=万亿分之一秒）的时间里产生极强的光学变化。这个发现有望把辐射检测的时间精度从纳秒级直接提升到皮秒级，给医学成像、辐射监测等领域带来质的飞跃。
2026-06-26
-
晶圆级光学元件检测：当光学测量遇上半导体工艺
在传统光学车间待久了，你对检测的认知大概是这样的：一枚镜片放在定心仪上，调好、读数、下一个。但如果把这枚镜片缩小到头发丝直径的十分之一，在8英寸晶圆上同时做5000个——检测就完全变了味。晶圆级光学元件（Wafer-Level Optics, WLO）已经在智能手机、3D传感、车载摄像和AR/VR里大规模商用。这篇从检测工程师的视角，拆解WLO的三大核心挑战和五条技术路线。
2026-06-26
-
光学薄膜检测：高反射率测量与弱吸收测试技术解析
光学薄膜的性能直接决定了系统级光学效率——激光陀螺需要反射率>99.99%的超高反射镜，激光加工系统需要吸收率<10 ppm的低损耗窗口。这两种极端需求的检测方法代表了光学薄膜计量学的精度前沿。本文系统阐述高反射率测量（腔衰荡法、谐振腔法）和弱吸收测试（光热偏转法、激光量热法）的技术原理、精度边界和应用场景，并探讨在精密光学制造中建立膜层性能全参数评价体系的工程意义。
2026-06-25
-
光学轮廓仪技术：从接触式探针到白光干涉的三维面形检测
光学轮廓仪（Profilometer）是精密表面微观形貌和宏观面形的核心检测工具，广泛应用于光学元件加工后的表面粗糙度评价、非球面面形的二维和三维表征、以及微纳结构（光栅、微透镜阵列）的几何参数测量。本文系统梳理接触式探针轮廓仪、共焦轮廓仪和白光干涉轮廓仪三种主流技术路线的物理原理、精度边界与适用场景，分析各类技术在光学制造不同环节中的差异化定位，并探讨轮廓测量在现代光学制造闭环中的工程价值。
2026-06-25
