英国剑桥微软研究院发布新型模拟光学计算机，引领多领域变革

　　9 月 3 日，英国剑桥微软研究院的科研团队在顶尖学术期刊《自然》上公布了一项具有深远影响的研究成果：他们成功打造出一款基于 Micro LED 光源、光学透镜以及智能手机摄像头传感器的新型模拟光学计算机(Analog Optical Computer，AOC)。这一创新成果有望在金融结算、医疗影像以及人工智能等多个关键领域引发突破性进展，为行业发展注入全新活力。

　　与传统数字计算机依靠二进制运算不同，AOC 另辟蹊径，借助光学物理过程来完成计算任务。在传统电子计算中，信号传输与处理常面临电子迁移、散热等瓶颈问题，而 AOC 通过光信号的传输与调制，巧妙地规避了这些难题。研究数据显示，在处理特定任务时，AOC 展现出惊人的性能优势，其速度与能效相较于传统系统可实现百倍提升，并且能在常温环境下稳定运行，功耗极低，大大降低了运行成本与设备复杂性。

　　当下，AOC 已在金融与医疗领域初露锋芒，展现出巨大的应用潜力。在与巴克莱银行携手开展的合作项目中，AOC 成功对涉及 1800 个参与方、高达 2.8 万笔交易的证券结算优化问题进行模拟运算，精准高效地找到解决方案，其运算速度与准确性远超传统计算方式，为金融机构应对复杂交易场景提供了强大助力。医疗领域方面，借助 AOC 构建的 “数字孪生” 模型来重建 MRI 影像，效果同样显著。从理论层面分析，原本需要耗费 30 分钟的 MRI 扫描时间，利用 AOC 技术可大幅压缩至 5 分钟，这无疑将极大提高医疗资源的利用效率，让更多患者能够及时获得准确的影像诊断。

　　研发团队明确指出，AOC 并非旨在取代通用计算机，而是针对优化问题以及特定 AI 任务设计的专用计算架构。其核心原理在于利用光子通过传感器时产生的强度变化，来实现数学运算中的加法和乘法。目前，AOC 模型参数已从初始的 64 扩展至 256，随着技术的不断迭代，未来通过集成更多 microled 元件，参数规模有望呈指数级增长，达到百万甚至十亿级别。这不仅能进一步支撑更为复杂的运算任务，还将推动设备向微型化方向发展，使其更便于集成到各类终端设备中。

　　在 AI 推理任务板块，AOC 已能够稳定运行简单机器学习模型，尤其在诸如 “状态跟踪” 这类对计算资源消耗极大的应用场景中，展现出卓越的能效优势。经专业估算，其能效约为当前 GPU 的 100 倍，这意味着在执行相同 AI 推理任务时，AOC 能够以更低的能耗完成工作，大幅降低硬件成本与能源消耗。基于这一技术优势，微软制定了长远的发展规划，计划每两年推出一代全新的 AOC 产品，持续不断地提升其规模与性能。

　　从整体发展趋势来看，研究团队坚信，AOC 将在金融交易优化、医学图像加速处理以及 AI 计算等核心领域扮演举足轻重的角色。值得关注的是，微软在 MicroLED 技术应用探索方面早已布局深远。此前，微软基于 Micro LED 成功研发出光互连项目 MOSAIC，该项目借助数百个低速并行 MicroLED 通道，构建起具备高能效、长距离传输、高可靠性以及良好扩展性的 “宽而慢”(WaS)通信架构，为数据通信领域带来了全新思路。如今 AOC 的诞生，更是将 MicroLED 技术在计算领域的应用推向新高度，未来随着相关技术的深度融合与协同发展，有望在更多行业催生创新应用，重塑产业格局。