Page 231 - 高校教学管理发展创新与实践

第九章 光电智能感知研究

（四）光储存
光储存是人工智能的重要基石。人工智能应用必须依靠海量数据，爆炸式增
长的数据，对承载数据的基础设施性能及能耗等提出了更高的要求，依靠磁硬盘

驱动器的传统存储难以满足之一需求，新一代光存储技术由此“大显神通”。
光存储的原理就是利用光子与物质的作用，将图像、语言、文字以及相关数
据等各种信息记录下来，应用时再读出。光学存储芯片不发热，硬盘设备功耗低。
当前，大数据和云存储技术已经支撑人工智能在安防领域应用。全息光存储具有

超大存储容量、超高的存储密度和越快的存取速度，成为研发重点。贝尔实验室
的衍生公司 Inphase 公司已经在这一领域取得突破。

三、光电技术在人工智能领域应用趋势预见

进入人工智能时代，现代科学技术也进入了爆发期。光电技术的智能化、集
成化、网络化、多功能化趋势日益显现，在人工智能领域应用呈现出如下特点。
（一）交叉引领，融合应用
人工智能领域与光电技术交叉渗透、融合发展是基本趋势。诸多人工智能需

要解决的问题，也正在是光电技术的发展需要解决的问题。
美国斯坦福大学研究直接在光学芯片上训练人工神经网络，让光学电路实现
基于电子的人工神经网络的关键功能，从而实现成本更低、速度更快、能耗更低

地执行任务。
科学家正在研究应用机器学习改善传统的光学和光电技术。通过将机器学习、
神经网络引入视觉技术中形成人工智能视觉技术，显着提升数据处理量和速度。
医学成像引入人工智能通过胸部X光检查诊断肺炎，精度比人类放射科医生更好。
我国科学家发明的基于激光成像技术和人工智能的监控系统，可在 45 公里远处

实施目标识别。
（二）集成微型，高效低耗
诸多技术集成是人工智能技术的显着特点，设备或器件微型化、多功能化、

集成化和低能耗是人工智能领域光电技术发展趋势。
光芯片集成化和微型化已经实现突破。IBM 研发整合光路到硅基板上，实
现“口袋一样小的装置能拥有自动驾驶车 - 样的运算能力”。中国信科研制的
100G 硅光收发芯片，在不到 30 平方毫米的硅芯片集成近 60 个光器件。

·219·