光计算发展总结与建议分析

行业处于发展初期，产业化链条有待完善。

1.光计算多领域应用前景广阔

光计算速度的提升有望在一定程度上解决各个领域中对大数据 处理的急切需求，在未来万物互联的智能社会中，光计算可以在人工 智能、气象监测、金融投资、生物医药等诸多领域发挥重要作用。 人工智能领域。神经网络计算中，90%左右的时间和能耗用于进 行矩阵乘法运算，驱动经典计算机的深度学习算法需要使用嵌套循环 进行乘法运算，而光学技术十分适合用于以完全并行的方式进行矩阵 乘法运算。此外，使用光学的硬件以光速运行，延迟只受到光学系统的飞行时间的限制，而且能量耗散非常少，结合光的自然并行性和速 度已经产生了强大的计算能力。未来随着硬件的发展以及人工智能技 术的完善，这两个领域的交叉结合可能会在真正实用化应用方面产生 突破，突破方向可能包括处理庞大的数据量、建立更优秀的模型、研 究更准确的算法以及使用更多数据集等。

气象监测领域。气象模型非常复杂，需要强大的算力设备，随着 全球气候变化加剧，通过强化算力以提升气候监测水平，成为越来越 多国家的共识。2022 年，法国量子计算公司 PASQAL 宣布与化学公 司巴斯夫就天气预测等应用展开合作，目的为探索如何将量子计算用 于预测天气。 金融投资领域。随着多样化金融服务的普及，金融行业的经营模 式、基础框架与产业模式也在经历重大变革，对于算力的要求也越来 越高，目前已有多家光量子计算企业与研究机构以及金融机构均开始 探索量子计算应用。但由于目前可使用的光量子系统规模较小，大部 分基于已有成果是实验性的，何时应用能够落地尚需观察，光量子计 算对于金融领域产生真正影响可能仍需时日。

生物医药领域。光经典计算已可用于基因序列比对，Optalysys 光 协同处理技术在基因测序方面具有很高的灵敏度，于 2017 年展示了 其首款商用产品，该产品的数据处理能力相比于现有的电子计算能力 有较大提升。传统药物研发流程过程极为缓慢且费用极高。光量子计 算能够用于模拟候选药物与体内靶点之间的相互作用，其与人工智能 的相互配合，利用人工智能的自动化使数据收集的成本更低且更可靠，有选择地评估药物特性,从而快速筛选大量药物。光计算对于生物医 药领域的潜在影响主要体现在提高设计效率、提升现有材料性能、缩 短上市时间以及节约研发成本等方面。目前这些方面已有一些初期研 究结果，但依旧受限于系统硬件技术，目前的阶段性成果主要停留在 实验验证阶段。未来随着技术的逐渐成熟，光计算在未来几十年的时 间里可能对生物医药领域产生深远影响，长期潜力较大。

2.光计算仍处发展的初级阶段

光经典计算与光量子计算均基于传统光器件技术与产业基础，具 备一定的共用性，但当前发展尚不成熟，光计算在发挥巨大潜力的进 程中，仍然面临着许多挑战： 关键技术尚未完全成熟，诸多方案有待验证。当前光计算尚未经 历大规模应用验证，需要底层硬件和软件算法等多方面技术共同推进。 硬件层面包括设计成熟度低、集成难度大、系统规模小以及容错光量 子逻辑门的构建等问题。软件算法层面包括适合特定算法、光电融合、 混合精度以及软件系统尚不成熟等问题。学术界与产业界需持续推进 研究，进行的诸多技术探索方案有待进一步验证。

行业处于发展初期，产业化链条有待完善。当前光计算产业仍处 起步阶段，市场与产品尚未定型，技术路线众多导致财政资金与资本 市场难以同时支持多条技术路线产业化。产业配套服务尚不完善，从 事光计算研发的机构多为初创公司或创业团队，产线向此类流片量少、 订单不稳定、个性化强的订单开放动力不足。另外此赛道内公司与人 才数量短缺，影响产业快速发展。

计算领域渗透率不足，新应用场景有待挖掘。鉴于光计算技术与 产业发展尚不成熟的现状，用户存在成本和可靠性等较多顾虑，还未 开始大量部署。光计算目前主要应用于在数据中心、高性能计算中心 等场景，但渗透率明显不足。同时，工业制造、安全生产、医疗、金 融等行业的数据计算与处理的大量需求还需要进一步深耕，大量的新 场景等待开发。

3.光计算预计将分三阶段推进

当前及未来算力需求远超实际算力供给能力，光计算采用光作为 信息处理的基本载体，突破现有电子计算瓶颈，成为未来探索的重要 方向。 光经典计算方面，光电混合光计算是当前主流计算框架，“结构 即功能”的专用模拟计算近年来成为发展热点。预计发展路线将按照 三步走计划，从初步落地到拓展应用场景再到更为大众的市场中去。 当前产业链整体成熟度偏低，产品种类偏少且产量有限，但全球范围 内的研究与投资热情增长。

光量子计算方面，分层式架构为主流，计算平台的发展路线预计 将按照三步走计划，从光量子计算优越性验证到含噪声的中规模光量 子计算，而通用容错型光量子计算机是光量子计算发展的终极目标。 现阶段光量子计算仍处于实验室研发的初级阶段，核心参与者不多， 科研与市场活跃度呈现增长趋势。

4.技术攻关协同产业应用发展

针对光计算面临的问题，本报告从技术、产业、应用三个方面给出我国光计算的发展建议。 攻克关键技术难题，促进核心技术产业化。加强光计算关键技术 研发和产业化方面的人员、设备、资金等方面的投入力度，聚集优势 资源集中攻坚，促进光电芯片的仿真、设计、验证等 EDA 流程优化、 芯片加工工艺以及三维集成封装等光经典计算与光量子计算共性技 术发展，推动解决集成度低、集成难度大、系统规模小、容错性逻辑 门构建等问题，促进核心技术产业化落地。

推动全产业链建设，优化企业扶持政策。加强产学研结合，推动 产业链的上下游联动。把光计算芯片纳入国家发展战略之中，推动半 导体材料、光芯片器件等光经典计算与光量子计算共性产业支撑基础 发展，进一步完善产业配套服务。充分发挥资本和地方投资对新型产 业和技术的激励作用，设立专项基金支持产业发展，针对优秀企业给 予优惠政策和奖励措施。 开展新应用试点，助推商业化落地。推动扩大光计算在数据中心、 高性能计算中心等场景的应用范围，深入挖掘新型商业落地模式，落 地一批应用示范。探索其在消费、教育、智能制造等业务领域的拓展 能力，形成企业可持续发展的良好商业模式。