随着人工智能的不断发展，科研和产业界对垂直领域的大模型提出更高需求。

　　1月25日下午，上海交通大学正式发布光学领域垂直大语言模型——Optics GPT（光学大模型），标志着我国在人工智能与硬科技交叉融合领域取得重要突破。

　　该模型如同一位“虚拟光学专家”，能够深度理解光学原理，为科研、设计与教学提供智能化支持。

　　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”项目组打造的这款“光学原生”的专业模型，并非简单改造通用模型，而是从光学专业数据中“成长”而来，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。

　　通俗来讲，如果说ChatGPT这样的通用大模型是“博学的通才”，那么Optics GPT则是“资深的专才”。它集中精力深度学习一个特定领域的全部知识，从而在该领域内回答更专业、解决更具体的问题，可靠性也更强。这就像培养一位光学专业的博士生，使其成为该领域的AI专家。

　　作为完全自研的国产模型，光学大模型具备鲜明的“四大特点”：轻部署、高认知、强应用、全可控。

　　该模型应用前景包括赋能教学、科研、与产业。比如在教学方面，模型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，从而变革传统教学模式，显著提升教学效率与学习体验。

　　在基础研究与前沿探索中，该模型可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，并辅助设计实验方案，从而加速从理论到验证的科研进程。最后在工业设计方面，该模型也可以运用于光学产业链的关键环节。

　　比如在国产高端仪器领域，该模型可提升仪器使用体验，增加高端仪器的智能化水平；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，并对光模块进行快速、精准的出厂标定；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。

　　上海交通大学集成电路学院特聘教授，光子传输与通信全国重点实验室副主任义理林25日下午在发布会上解释，现在所有的GPU（图形处理器）互联都是用光模块，而光模块出厂最大的限制就是测试。

　　“因为每一个光模块都有差别，就要调试很多底层代码让它达到出厂标准，现在没有实现一个全自动化或者一个标准的代码去做，因此花费的时间非常长，那么这个测试就限制了出厂的数量，因为需求太大了，所以我们希望通过大模型理解这个数据自动测试、自动标定，大幅缩短测试时间。”义理林说。

　　除了该模型发布，会上还成立了“光学大模型学术生态联盟”和“光学大模型产业生态联盟”，联盟成员代表、中国联通研究院副院长、首席科学家唐雄燕说，目前的信息通信基础设施，实际底层就是光网络，中国如此庞大的网络体系，传统依赖人工经验的模式也存在瓶颈，所以行业迫切需要一种能够贯通设计建设、运维优化全生命周期的智能化能力。在这样的一个背景下，Optics GPT应运而生。大模型可以打通光学电子算法技术壁垒，实现端到端的智能优化，这不仅是单点技术的升级，更是整个光通信产业增长方式的革命。