“虚拟光学专家”助力硬科技创新

本报讯（记者 易蓉）上海交通大学“AI for Science”（人工智能赋能科学）又有新突破，昨天发布的光学领域垂直大语言模型——Optics GPT如同一位“虚拟光学专家”，能够深度理解光学原理，为我国光学等硬科技领域的自主研发与智能化升级提供了新的基础设施与创新工具。

当前，通用人工智能模型虽功能强大，却难以深入理解如光学等需要深厚专业知识与精密计算的硬科技领域。上海交通大学“光生未来”项目组研发打造的“光学原生”专业模型，系统学习了光通信、光学设计等领域的核心知识与设计逻辑，可谓从光学专业数据中成长起来的“专家”。

上海交通大学教授义理林介绍，作为完全自研的国产模型，它具备轻部署、高认知、强应用、全可控的特点，规模为8B参数量级，支持端侧与边缘高效部署，在算法生成、系统诊断、仿真设计、实验辅助等核心场景中性能全面领先，从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，可保障产业安全与数据隐私。

为了客观评估Optics GPT在光学专业能力上的实际水平，团队构建了涵盖光物理、光量子、光学设计、非线性光学、光计算与光通信六大方向的光领域专业评测集，并将Optics GPT与多款主流通用大模型和开源大模型进行系统对比测试。结果显示，Optics GPT在所有核心维度上均取得领先成绩，充分验证了其在光学垂直领域中的专业深度与工程认知能力。这标志着一条全新的技术路径已被验证：通过专业化、结构化训练，小模型同样可以在垂直领域超越巨型通用模型。

在应用方面，这一模型作为新一代智能教学工具，能够将抽象的光学理论与复杂公式转化为直观的可视化演示与互动问答，并可自动生成丰富的教学案例与虚拟实验，显著提升教学效率与学习体验；在基础研究与前沿探索中，它可以作为全天候的智能研究助手，帮助科研人员快速梳理文献、启发创新构想、完成复杂模拟计算，辅助设计实验方案，加速从理论到验证的科研进程；在工业设计方面，它将深度赋能光学产业链关键环节。例如，在国产高端仪器领域，可提升仪器使用体验，大幅提高仪器智能化水平；在算力基础设施领域，为数据中心光互连系统的故障智能诊断与运维提供决策支持；在激光制造领域，推动激光器等核心器件向参数自主优化、状态智能预测、故障自动运维的智能化方向升级。