人工智能与高性能计算需求快速增长的背景下，传统电子芯片正遭遇能耗与算力的双重瓶颈；光计算凭借高速与并行优势被认为是重要突破口，但长期受制于两类关键问题：一是现有架构难以同时实现高维扩展与灵活编程；二是电光调制环节高度依赖数模转换器（DAC），使整体能效受到明显拖累。 根据这些痛点，清华大学黄翊东教授团队历时三年研发——从中国传统算盘汲取灵感——提出“光源-探测器对”基础单元设计。每个单元被称为“光子算珠”，通过时空编码直接完成乘加运算，从而绕开传统DAC转换环节。实验结果显示，由64维垂直腔面发射激光器与二维碲化钼探测器搭建的系统，在运算保真度上达到领先水平，并成功求解1024维伊辛问题——这是目前公开报道中维度最高的光学模拟退火计算。 技术突破主要体现在三上：其一，模块化结构可通过复制“算珠”实现维度按需扩展；其二，团队提出的混合编码方案在保留编程灵活性的同时，将电光调制能耗降低90%以上；其三，引入二维材料探测器提升光电转换效率。研究团队负责人冯雪副教授表示，该架构已展示在图像识别、组合优化等任务中的应用潜力，例如在MNIST手写数据集测试中取得88%准确率。 行业专家认为，这项研究有望推动我国光计算从“专用加速”走向“通用计算”的关键一步。与国际同类工作多针对特定场景优化不同，“光子算盘”更强调通用架构与可扩展设计，更贴近未来智能计算基础设施需求。深圳技术大学参与学者透露，团队正与产业界合作推进百倍规模系统集成，目标是在三年内完成数据中心级示范应用。
从算力受限到能效优先，计算范式的演进往往取决于架构创新与工程落地能力；“光子算盘”将复杂计算拆解为可复制的基础单元，并以新的编码方式降低系统成本，为光计算走向通用化提供了可参考的路径。面向未来，只有在基础研究、器件工艺、系统软件与应用场景之间形成协同，才能让“更快、更省、更可扩展”的新型计算从实验室走向实际生产力。