可持续人工智能：物理神经网络利用光实现更高效的训练

信息来源：
https://techxplore.com/news/2025-09-sustainable-ai-physical-neural-networks.html

全球人工智能产业正面临一个前所未有的矛盾：一方面，社会对AI能力的需求呈指数级增长；另一方面，传统数字计算架构的能耗问题已经逼近临界点。当ChatGPT等大型语言模型的训练成本动辄数百万美元，数据中心的碳排放量直逼传统工业部门时，科学界迫切需要一种全新的计算范式来化解这一危机。米兰理工大学领导的国际研究团队在《自然》杂志发表的最新研究，为这一全球性挑战提供了革命性的解决方案：利用光子进行神经网络训练，实现真正意义上的可持续人工智能。

这项由米兰理工大学、洛桑联邦理工学院、斯坦福大学、剑桥大学和马克斯·普朗克研究所共同完成的研究，其核心突破在于开发出了完全基于光学原理的神经网络训练系统。与传统方法需要将所有信息转换为数字信号不同，这一系统直接利用光的物理特性进行信息处理和学习，从根本上绕过了数字化过程中的巨大能耗。Francesco Morichetti教授在实验室中展示的光子微芯片，仅有几平方毫米大小，却能通过光干涉机制完成复杂的数学运算，其能效比传统芯片高出数个数量级。

当前AI产业面临的能耗挑战已经不容忽视。根据国际研究机构的统计，训练一个大型语言模型所消耗的电力足以供应一个小型城镇数月之用。更令人担忧的是，随着模型规模的持续扩大，这一趋势正在加速恶化。传统的数字计算系统在处理AI任务时存在固有的效率瓶颈：信息需要在内存和处理器之间频繁传输，每次数据转换都伴随着能量损失，而复杂的冷却系统则进一步增加了整体能耗。

物理定律重新定义计算边界

为研究物理神经网络而开发的光子微芯片（下图）以及用于控制的电子芯片（上图黄色部分）。图片来源：米兰理工大学，DEIB——电子、信息与生物工程系

光子神经网络的突破性意义在于它重新回到了计算的物理本质。在数字计算占主导地位的几十年中，人们习惯于将信息抽象为0和1的组合，通过复杂的逻辑门电路进行处理。然而，这种抽象虽然带来了通用性，却也引入了大量的中间转换步骤，造成了能量的浪费。光子计算则直接利用光波的振幅、相位、偏振等物理特性来编码和处理信息，使计算过程与物理过程完美统一。

米兰理工大学开发的集成光子技术将这一理论转化为实际可用的硬件系统。在硅基平台上制造的光波导网络能够精确控制光的传播路径，通过调节光的相位和强度实现复杂的矩阵运算。更重要的是，这种"原位训练"技术能够让神经网络在光域内直接进行学习，无需任何数字化中介过程。Morichetti教授指出，这种方法不仅显著降低了能耗和处理时间，还提高了系统的稳健性和效率。

从技术实现角度看，光子神经网络的成功依赖于多项关键创新的综合突破。首先是超精密的光学器件制造工艺，能够在微米尺度上实现对光路的精确控制。其次是复杂的自适应算法，能够实时调节数百个光学参数以优化网络性能。最后是光电混合架构，巧妙地结合了光子处理的高效性和电子控制的灵活性。

这种技术路线的选择体现了对计算未来发展方向的深刻洞察。随着摩尔定律的逐渐失效，传统的性能提升路径已经遇到物理极限。而光子计算利用的是光速传播和天然并行性等基础物理原理，其性能潜力远超传统电子系统。更重要的是，光信号在传播过程中几乎不产生热量，这为构建大规模、高密度的计算系统奠定了基础。

边缘智能的技术突围

光子神经网络技术的商业价值不仅体现在数据中心的节能减排上，更重要的是它为边缘计算和实时AI应用开辟了全新的可能性。传统的AI推理任务通常需要将数据传输到云端服务器进行处理，然后将结果返回给终端设备，这种架构在延迟、带宽和隐私保护方面都存在明显局限性。

自动驾驶汽车是展示光子神经网络优势的典型场景。车载AI系统需要在毫秒级时间内处理来自激光雷达、摄像头、雷达等多个传感器的海量数据，并实时做出转向、加速、制动等关键决策。传统的数字处理系统不仅计算延迟较高，还需要强大的计算硬件和复杂的散热系统，这些都增加了车辆的重量、成本和能耗。

光子神经网络的超低延迟特性使其成为解决这一难题的理想方案。光速传播确保了信息处理的极致速度，而原位计算能力则消除了数据在不同组件间传输的延迟。更重要的是，光子系统的低功耗特性使得在电池供电的移动设备上部署复杂AI模型成为可能。

米兰理工大学电子、信息与生物工程系（DEIB）教授、光子器件实验室主任 Francesco Morichetti 在他的实验室里。Morichetti 教授与一支国际团队共同参与了这篇关于物理神经网络训练的论文。图片来源：米兰理工大学

在工业互联网领域，光子神经网络同样具有变革性的应用前景。智能制造系统需要对生产过程进行实时监控和优化，传统的集中式计算架构往往无法满足毫秒级响应的严格要求。光子神经网络能够直接集成到传感器和执行器中，实现真正的边缘智能，为工业4.0的愿景提供技术支撑。

医疗设备是另一个受益巨大的应用领域。便携式医疗AI设备需要在功耗受限的条件下提供准确的诊断结果，光子神经网络的高能效特性使得开发电池供电的智能医疗设备成为现实。从实时心电图分析到便携式影像诊断，这些应用都将从光子计算技术中获得重大突破。

产业生态的重构机遇

光子神经网络技术的成熟将对整个AI产业生态产生深远影响，从芯片制造到软件开发，从数据中心运营到终端设备设计，各个环节都将面临重新洗牌的机遇。传统的AI芯片巨头需要重新审视其技术路线图，考虑如何在光子计算领域建立竞争优势。

从制造业角度看，光子器件的生产工艺与传统半导体制造存在显著差异，这为新的产业参与者提供了机会。硅光子技术虽然可以借用部分CMOS制造工艺，但在光学器件的设计、制造和测试方面需要全新的技术能力。这种技术转换为那些在传统半导体竞争中处于劣势的企业和地区提供了弯道超车的可能。

软件生态系统同样面临重大变革。现有的AI开发框架和工具链主要针对数字处理器优化，而光子神经网络需要全新的编程模型和优化算法。这为软件开发商创造了巨大的市场机会，同时也要求整个行业重新思考AI应用的开发方式。

投资和创业生态也将随之调整。光子计算的技术门槛相对较高，需要在光学、电子学、材料科学等多个领域具备深厚积累，这可能会形成新的技术壁垒和竞争格局。同时，光子AI技术的商业化需要大量的研发投入和产业化资金，这为风险投资和产业投资提供了新的方向。

尽管前景广阔，但光子神经网络技术的大规模商业化仍面临诸多挑战。制造成本是首要问题，光子器件的生产工艺复杂度高于传统电子器件，规模化生产的成本控制需要时间来解决。此外，与现有数字基础设施的兼容性和互操作性也需要产业链的协调配合。

然而，随着气候变化压力的增加和可持续发展要求的提高，绿色计算技术的需求将持续增长。光子神经网络作为最有前景的可持续AI技术之一，其发展速度可能会超出预期。米兰理工大学团队的这项突破性研究，不仅为技术发展指明了方向，也为整个AI产业向可持续发展转型提供了现实可行的路径。