研究人员开创光学生成模型，开启可持续生成人工智能的新时代

抖音快讯 2025年09月01日 21:06 1 admin

信息来源：https://phys.org/news/2025-08-optical-generative-ushering-era-sustainable.html

人工智能正面临一场物理学革命。加州大学洛杉矶分校的研究团队开发出世界首个光学生成模型，利用光的物理特性而非传统电子计算来创建图像，在瞬间完成通常需要数千次迭代的复杂生成过程。这项发表在《自然》杂志上的突破性研究，不仅为生成式AI提供了全新的技术路径，更有望彻底解决当前AI发展面临的能耗危机和可持续性挑战。

当前的生成式AI模型，包括DALL-E、Midjourney等图像生成工具以及ChatGPT等大语言模型，虽然能够创造出令人印象深刻的内容，但其背后隐藏着巨大的能源成本。据统计，训练一个大型AI模型的电力消耗相当于数百户美国家庭一年的用电量，而全球AI计算需求正以每年超过50%的速度增长。面对这一挑战，UCLA团队提出了一个根本性的解决方案：让光子而不是电子来承担计算任务。

从数字迭代到光学瞬发

传统的数字扩散模型需要通过数百甚至数千个迭代步骤来逐步将随机噪声转换为有意义的图像。这个过程虽然能产生高质量的结果，但需要大量的计算资源和时间。UCLA团队的光学生成模型则完全颠覆了这一范式，利用光的固有并行性和光速传播特性，在单次光学传输中就能完成整个生成过程。

光学生成模型。图片来源：Ozcan Lab / UCLA。

这一系统的核心在于将数字编码与光学解码的巧妙结合。研究团队首先使用浅层数字编码器将随机噪声处理成"光学生成种子"，然后将这些种子投射到空间光调制器上。当激光照射这些调制器时，光线穿过预先优化的静态衍射解码器，直接生成符合目标数据分布的图像。整个过程除了初始的数字编码外，不需要任何额外的数字计算。

艾多根·奥兹坎教授在接受采访时表示："我们的研究表明，光学技术可以大规模地执行生成性人工智能任务。通过消除推理过程中繁重、迭代的数字计算需求，光学生成模型为能够改变日常技术的快照、节能AI系统打开了大门。"

实验验证显示，这一系统能够生成各种类型的图像，从手写数字、时尚单品到蝴蝶、人脸，甚至能创作出梵高风格的艺术作品。更重要的是，根据标准图像质量指标，光学生成的结果在统计上与先进的数字扩散模型相当，证明了技术的可行性和实用性。

内置安全机制的创新设计

除了效率优势外，光学生成模型还具备独特的安全特性。研究团队开发的波长多路复用技术可以在同一个随机噪声种子中编码多个不同的图像，每个图像只能通过特定波长的光和相应的衍射解码器来访问。这种物理层面的"钥匙-锁"机制确保了内容的安全性，未经授权的观看者无法重建波长复用的生成内容。

这一特性为安全通信、防伪技术和个性化内容传递开辟了新的可能性。在当前数字安全威胁日益严峻的背景下，这种基于物理原理的安全机制提供了额外的保护层，难以被传统的数字攻击方法破解。

研究团队还开发了两种不同的框架来适应不同的应用需求。快照光学生成模型可以在单次光学传输中生成新图像，适合需要极快响应的应用。迭代光学生成模型则模拟数字扩散过程，在连续步骤中不断优化输出，适合对质量要求更高的场景。这种灵活性使得同一套光学硬件能够执行多种不同的任务，只需要更新编码种子和预训练的衍射解码器即可。

可穿戴设备的新机遇

光学生成模型的紧凑性和低功耗特征为可穿戴和便携式设备带来了革命性的机遇。传统的生成式AI需要强大的GPU和大量的内存，难以在移动设备上实现。而光学系统通过用纳米加工的无源表面或集成光子学技术替代笨重的调制器，可以显著缩小系统体积并降低功耗。

这意味着未来的智能眼镜、AR/VR头显或移动平台都可能集成这种技术，实现真正的实时、随时随地的生成式AI体验。用户不再需要依赖云端计算或高性能设备，就能在本地生成高质量的图像和内容。

在生物医学成像领域，这一技术同样具有广阔的应用前景。医疗诊断往往需要快速处理大量的图像数据，传统的数字处理方法可能无法满足实时性要求。光学生成模型的瞬时处理能力可以显著提升医疗影像的处理效率，为疾病的早期诊断和治疗提供支持。

可持续AI发展的新路径

从更宏观的角度来看，光学生成模型为AI的可持续发展提供了全新的解决方案。当前AI行业面临的最大挑战之一就是不断增长的能源需求。据预测，到2030年，全球AI计算的能耗可能占到总电力消耗的10-20%。这种趋势如果不加以控制，将严重影响全球的可持续发展目标。

光学计算的能耗主要来自激光器和光调制器，而光的传播和处理过程本身几乎不消耗能量。与需要大量晶体管开关操作的数字计算相比，光学计算在大规模并行处理方面具有天然优势。更重要的是，光学系统的能耗不会随着处理复杂度的增加而线性增长，这为构建大规模、高效的AI系统提供了可能。

环境影响方面，光学生成模型也展现出明显优势。传统的AI训练和推理过程需要大量的服务器集群，这些设备不仅消耗大量电力，还产生巨大的碳足迹。光学系统的低功耗特性和更长的使用寿命可以显著减少这些环境影响。

技术挑战与产业化前景

尽管光学生成模型展现出巨大潜力，但从实验室概念到商业化产品仍面临诸多挑战。首先是制造精度问题。光学系统对元器件的精度要求极高，特别是衍射光学元件需要纳米级的加工精度。目前的制造技术虽然能够满足实验室需求，但大规模生产的成本和良品率仍需进一步优化。

其次是系统集成的复杂性。光学生成模型需要精确的光路对准和稳定的光学环境，这对系统的机械稳定性和环境适应性提出了很高要求。如何在保持光学性能的同时实现系统的小型化和商业化，是技术团队需要解决的关键问题。

材料科学的进步为这些挑战的解决提供了支持。新型光子晶体、超材料和集成光子学器件的发展正在推动光学计算技术的快速进步。同时，人工智能技术本身也在帮助优化光学系统的设计，形成了技术发展的正反馈循环。

产业界对这一技术表现出浓厚兴趣。多家科技巨头和创业公司正在投资光计算技术，认为这是下一代计算技术的重要发展方向。随着技术的不断成熟和成本的逐步降低，光学生成模型有望在未来5-10年内实现商业化应用。

UCLA团队的这项突破性研究标志着AI技术发展的一个重要转折点。通过将光学原理与人工智能相结合，他们不仅解决了当前AI发展面临的能耗问题，还为未来的可持续计算开辟了新的道路。这种融合物理学和计算机科学的跨学科创新方法，可能会成为21世纪技术发展的重要特征。

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