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這個小眾的大模型,為什么要做?

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作者 | 尹志軍

南智先進光電集成技術研究院董事長

不久前,南智光電發布了國內首個面向光子行業開發的專用人工智能大模型“OptoChat Al”。這段時間里,有不少業內朋友前來接洽,也有不少疑問傳來——你們怎么想到要做這樣一個大模型?(詳情可點:)

你也許能感受到,近兩年,人工智能的技術演進和產業化落地速度遠超預期,大模型與實體制造的融合正在成為培育新質生產力的關鍵方向。站在這一浪潮的交匯點上,人們的目光常常聚焦于算法的邊界、模型的參數、語料的擴容。但在這片熾熱的討論之外,還有一個問題值得思考:若要人工智能真正服務產業,它將依賴什么樣的物理支撐?它能否走進“芯片制造”“材料設計”“工藝工程”“封裝測試”這些灰度地帶?


答案正在逐漸清晰。人工智能的發展,始終離不開對信息傳輸速度、能耗效率、計算密度的極致追求,而這三者的臨界點,都指向一個技術核心——先進光子產業。尤其是光子芯片,它在數據通信、算力傳輸等核心環節中的價值正不斷凸顯,成為AI能否“快、穩、省”的底層決定因素。

但人工智能與光子產業的融合絕非易事,這場協同,不是“把模型塞進去”那么簡單,“懂工程”的AI比“會聊天”的AI更難。


例如,在大模型的開發過程中,我們面臨三大難點:一是讓AI能理解光子產業的專業知識、工藝邏輯;二是將光子產業鏈中設計、制造、封裝等各環節的數據梳理重構,讓AI有真實可用的數據來“學習”;三是讓AI更“有用”,不僅是回答問題、搜索資料,還要能給出工藝改進、參數建議。只有這樣,大模型才能在制造環節形成有效工程輔助,推動研發效率與產業協同能力雙提升。

為了解決這些難點,我們開始思考:什么經驗可以被提煉為規則?什么操作可以被反復驗證?什么數據值得積累與優化?數據是光子產業研發、生產的關鍵,在這一進程中,貼近生產現場、掌握真實數據、擁有跨學科能力的產業技術平臺,是不可替代的關鍵角色。

南智光電就是這樣一個產業技術平臺。自成立之初,我們就致力于光子技術的創新與產業應用,為許多初創團隊提供支持,也建設并運行了光子芯片量產中試線。奔赴在產業的最前沿,我們有能力將大模型從“通識性回答者”訓練為“工程級協作者”,我們也希望助推整個光子產業邁向AI時代。因此,開發OptoChat Al,是籌備已久,也是“水到渠成”。


當下,人工智能正處于從通用感知邁向專業認知的十字路口。光子產業不應只是人工智能的觀眾,而是人工智能可持續演化的重要底座。這個底座需要光電人靜水深流,用一絲不茍的工藝、一遍遍的調試、一個個準確的判斷,把“大模型的可能”轉化為“產業的現實”。

未來不會在喧嘩聲中到來,它屬于那些沉得住氣、動得了手,也看得清方向的人。扎根新區,以OptoChat Al為新起點,我們還將繼續前行。

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