行業(yè)報告顯示，到2028年，全球互聯(lián)網(wǎng)流量預計將突破3000艾字節(jié)，爆炸式增長的數(shù)據(jù)對計算能力、傳輸速度和安全性能提出了前所未有的要求。

近日，上海理工大學顧敏院士團隊聯(lián)合上海交通大學蘇翼凱教授團隊、復旦大學遲楠教授團隊，在《自然·通訊》雜志連續(xù)發(fā)表兩項突破性研究成果，實現(xiàn)太比特每秒（Tbps）加密數(shù)據(jù)傳輸與微米級智能光子推理芯片，為未來信息基礎設施打造了“安全盾”與“算力引擎”。

噪聲掩護下的光速加密：把信號藏在眾目睽睽之下

傳統(tǒng)光學加密受限于物理器件的調制速度，難以匹配超高速信號傳輸需求。顧敏院士團隊與遲楠教授團隊合作的論文《基于時空噪聲擾亂的超高速光學加密》（《Ultrahigh-speed optical encryption enabled by spatiotemporal noise chaffing》）打破了這一瓶頸。復旦大學施劍陽副研究員與博士生陳超旭為共同第一作者，上海理工大學顧敏院士、方心遠研究員與復旦大學遲楠教授、張俊文教授擔任論文的通訊作者。

該技術受經典密碼學上“糠與麥（Chaffing & Winnowing）”原理啟發(fā)，將攜帶真實信號的軌道角動量模式（麥粒）與攜帶噪聲的共軛模式（糠秕）混合后共線發(fā)射，只有掌握正確密鑰的接收方，才能提取出干凈信號。

時空噪聲摻雜機制的光學加密原理

    “就像在喧鬧的集市中秘密交談，外人只聽到嘈雜聲，而通信雙方卻能清晰交流?！?智能科技學院方心遠研究員解釋道。研究團隊設計了一套高維模式生成神經網(wǎng)絡，將密鑰空間提升至約100億種可能，比現(xiàn)有光學加密方法高出五個數(shù)量級。團隊進一步搭建8通道波分復用相干光通訊鏈路，安全傳輸速率達到創(chuàng)紀錄的1.25 Tbps。

微米尺度的光學AI：把超算中心微縮到芯片上

同時，瞄準光計算的核心難題——如何在小尺寸上實現(xiàn)高算力。顧敏院士團隊與蘇翼凱教授團隊開展合作，發(fā)表論文《用于機器學習推理的高計算密度納米光子介質》（《High computational density nanophotonic media for machine learning inference》）。上海交通大學博士生趙振宇為第一作者，上海理工大學方心遠研究員與上海交通大學郭旭涵教授為通訊作者。

研究團隊采用制造條件約束的逆向設計方法，在硅基光子上設計出一種由數(shù)千個納米級孔洞構成的光子芯片。這些孔洞的排列和尺寸通過機器學習優(yōu)化，使得光波穿過時就能直接完成分類、識別等推理任務。該芯片僅占64平方微米，相比傳統(tǒng)光學神經網(wǎng)絡縮小了三個數(shù)量級，在鳶尾花數(shù)據(jù)集分類任務中實驗準確率達到86.7%，系統(tǒng)光學輸入功率僅1毫瓦,展現(xiàn)出極高的能效。

制造條件約束的逆向設計光子芯片方法

“這項工作在硅平臺上完整制備并實驗驗證了基于納米光子介質的機器學習推理芯片，為后續(xù)大規(guī)模光電智能集成奠定了基礎。”方心遠表示。

上海方案：協(xié)同創(chuàng)新的力量

兩項突破性成果均依托上海市類腦光子芯片前沿科學研究基地，受到上海市市級科技重大專項等項目的支持。該研究基地由顧敏院士擔任主任，打破了部屬高校與市屬高校之間的壁壘，整合了上海在光學設計、芯片制備、算法開發(fā)、應用驗證等環(huán)節(jié)的優(yōu)勢資源。

“我們形成了從理論設計、芯片制備到系統(tǒng)應用驗證的全鏈條能力，”顧敏院士表示，“這種協(xié)同創(chuàng)新模式大大加速了從學術思想到技術原型的轉化過程?！?/p>

據(jù)了解，該平臺已匯聚了來自上海交通大學、復旦大學、上海理工大學、上?？萍即髮W等多所高校的眾多科研骨干，成為上海打造“光學人工智能技術”創(chuàng)新策源地的重要支點。

【相關】

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-65111-5

          https://www.nature.com/articles/s41467-025-65213-0