摘要：为推动新一轮科技革命持续深化，本文以光电信息产业与人工智能的深度融合为核心驱动力，从政策、市场、技术三个维度分析了二者融合的背景，系统梳理光电合封、计算成像、量子点发光材料等关键技术进展以及智能制造、智能终端、通信网络、光电计算等发展方向，从长远发展的角度，展望未来光电融合计算、通信感知计算一体化、垂直行业深度定制、全球化竞争与合作的四大趋势，持续推进光电信息产业与人工智能深度融合，重构信息产业底层架构，催生新型计算范式与产业生态。

关键词：光电信息产业；人工智能；产业融合；光电融合计算；算力基础设施

一、引言

随着数字经济快速崛起与科技革命深度演进，光电信息产业与人工智能产业均进入高质量发展的关键阶段，光电硬件可为人工智能提供高性能物理底座，人工智能算法则可支持优化光电系统设计、控制与数据处理，二者融合已成为推动产业转型升级、培育新动能的核心路径。深入分析光电信息产业与人工智能融合发展方向，有助于抢抓产业机遇，破解发展难题，提升产业核心竞争力。 

二、光电信息产业与人工智能融合发展的背景

（一）政策支持

国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》中明确提出，加大6G技术研发支持力度，推动通信、感知、计算融合发展，为光电与AI融合提供政策指引。工信部围绕算力基础设施与中小企业数字化双线布局开展专项行动，在《关于开展城域“毫秒用算”专项行动的通知》中，明确推动全光交换、光电融合组网大规模部署，设定2027年算力终端到服务器时延＜10ms，城域重要站点OCS部署率≥50%硬性指标。地方也纷纷出台配套政策，聚焦光芯屏端网产业集群建设，推动人工智能与光电信息产业深度融合，培育一批领航级智能工厂与创新企业。

（二）市场需求

社会数字化转型的持续推进，促使各行业对智慧化解决方案的需求持续扩张。从算力侧来看，全球大模型训练、自动驾驶、智慧城市等场景对算力的需求每3.5个月翻一番，增长速度远超传统电子芯片的性能上限；从能耗侧来看，国际能源署（IEA）2025年发布数据，2024年全球数据中心电力消耗已占全球发电量的1.5%，传统GPU集群面临散热与碳足迹压力；从传输侧来看，5G/6G、元宇宙等对带宽和延迟提出苛刻要求，电互连技术瓶颈日益凸显。这些现实痛点催生了光电替代电子、光硬件赋能AI的刚需，为光电信息产业与人工智能融合开辟广阔的应用前景。

（三）技术驱动

在光电技术领域，当前光电子组件、光学成像技术、光纤通信等光电信息产业已经取得重大进展，硅光工艺日渐成 熟，300mmCMOS兼容光子制造平台已实现量产，光电设备性能持续提升，光电器件成本大幅下降，为人工智能提供了更高效的硬件载体。

在人工智能领域，深度学习、机器学习、计算机视觉等技术日益成熟，其强大的数据处理、推理决策能力，可有效解决光电产业在工艺控制、数据传输、场景适配等方面的痛点。当前，利用神经网络逆向设计光子结构、自动优化调制器性能、实时补偿光纤非线性损伤等技术已进入工程化阶段，形成光电赋能AI、AI优化光电的双向赋能格局[1]。

三、光电信息产业与人工智能融合发展的纵深推进方向

（一）技术融合层面

1.光子芯片

光子芯片作为光电融合的核心器件，成为突破传统电子计算的关键路径，通过与AI技术的深入结合，优化芯片光路设计，降低传输损耗，提升芯片的算力与能效，同时借助AI大模型可破解光子芯片研发周期长、跨学科协同难等痛点。随着摩尔定律逼近物理极限，硅基光电融合技术展现出巨大潜力，与传统电子方案相比，采用光子芯片的服务器集群能耗效率可提升30倍以上，在深度学习场景中具备每秒1亿亿次浮点运算（10 PFLOPS）的计算能力，为自动驾驶、大模型训练等高负载应用提供全新解决方案。

当前，曦智科技、清华大学等团队相继发布了大规模光子计算芯片原型，并开始探索与电芯片的3D混合集成。中科创星等投资机构已在这一领域布局超过180家企业，涵盖光通信、光传感、光计算等多个细分领域，形成完整的“光+AI”投资矩阵。

2.光电合封技术

光电合封（Co-Packaged Optics，CPO）技术现已成为解决智算中心时延、能耗问题的关键技术，通过将光芯片与电芯片在封装层面深度融合，颠覆传统光模块产品形态，可有效解决AI算力中心在功耗、带宽、集成度和成本等方面的痛点。这一技术涉及光芯片、电芯片、先进封装、无源器件等完整生态链，随着当前产业热度提升、规模化落地推进，需逐步构建完善的产业链生态。

目前，西湖大学光电研究院等机构正致力于打造垂直领域的光电合封平台，推动该技术从实验室走向产业化；台积电、英特尔、博通等公司已在产业链上下游协同创新中推出CPO方案，应用于超大规模数据中心交换机。

3.计算机成像技术

计算机成像技术中融入AI技术可通过时空维度调控拓展AI的视觉能力，单次曝光即可完成多光谱信息采集，实现成像质量与效率的双重提升，突破传统几何光学的景深、分辨率与信噪比的相互制约[2]。根据实验数据，计算机成像技术在复杂环境监测场景中的目标识别准确率可提升至98.7%，同时降低65%的数据传输带宽。通过AI算法对成像数据进行降噪、增强、重构，推动光传感向高精度、智能化、多场景延伸，为医疗诊断、自动驾驶、智慧城市、工业检测、安防监控等领域提供高能效的智能感知方案。

4.量子点发光材料

量子点以其尺寸可调的光致发光特性、高量子效率和窄半峰宽，成为下一代显示与光电探测的核心材料。在光电信息产业与人工智能融合发展的背景下，将量子点发光材料融入AI视觉系统，可有效提升材料的发光效率、稳定性与色域范围，使红外焦平面阵列探测灵敏度提升40%，最低工作温度可降至-50℃以下。

通过量子点光电探测器直接输出处理后的特征信号，借助量子点发光二极管（QLED）配合神经形态电路构建高动态范围的仿生视觉传感器，推动光显示产品向高分辨率、低功耗、柔性化、绿色化方向发展，在智能终端、显示面板、 户外显示等产品中得到广泛应用。预计到2030年，采用智能量子光源的AI视觉系统市场规模将突破120亿美元。

（二）产业应用层面

1.智能制造

作为光电信息科技与人工智能融合发展的标志性应用场景，智能制造领域主要依托激光加工、光学检测等光电技术与机器学习、计算机视觉等人工智能技术的有机结合，推动制造业智能化、自动化发展，并在现阶段获取显著的融合应用成效[3]。

长飞光纤、武汉京东方等企业入选全国首批领航级智能工厂，长飞光纤将AI技术融入产品设计、生产调度等全流程，AI应用场景占比高达80%。武汉京东方落地AI工业缺陷检测、设备预测性维护等项目，推动显示面板生产效率与产品质量提升。河北圣昊光电成功研发基于AI算法的芯片四面自动光学检测（AOI）设备，替代传统人工镜检，检测效率提升300%，后续计划建立人工智能中心，推动机器人应用，打造无人化工厂，全面优化芯片检测生态。

2.智能终端

在智能终端领域，光电信息产业与人工智能融合技术应用更加广泛，在智能手机、平板电脑、头戴设备等终端产品中集成了量子点显示、AI图像识别、光传感等融合技术，实现了面部识别、高清显示、智能拍照等功能，提升用户体验。

从智能终端的发展过程来看，这种融合发展趋势推动了显示技术从按尺寸到按像素的成本逻辑重构，凭借AI Agent使显示设备的像素质量成为核心评价指标，加快Micro LED技术的商业化进程。Micro LED兼具高分辨率、低功耗、高集成度的特性，预计将在2031年前实现14英寸面板的每PPI 价格低于同规格LCD，成为高像素显示时代的主导技术。同时，计算全息技术将三维图像重构时间从分钟级缩短至毫秒级，使AR/VR设备空间分辨率达1200ppi，色彩失真度低于0.3%，加速光场显示的商业化。

3.通信网络

在通信网络领域，光电信息产业与人工智能融合已成为实现网络升级的核心支撑。AI技术全面应用于通信网络规划、建设、维护、优化、运营的全流程，实现通信效率、覆盖范围、智能化水平全方位提升，全面优化网络运行性能。中国电信构建的云网智慧节能平台已纳管百万级4/5G基站，年化节能超8亿度。硅光子技术凭借超高速、低延迟、低功耗的光互联特性，成为破解人工智能无线接入网运算瓶颈的核心方案，通过AI优化资源调度、缓解频谱资源紧张的状况，优化资源利用。结合产业实践来看，应用AI优化的光通信解决方案可使5G上行吞吐量增加30%，延迟降至338μs，五年投资回报率达219%。

4.光电计算

在算力基础设施领域，光计算架构正快速渗透数据中心，逐步打破传统电子计算功耗大、内存多的技术瓶颈，成为AI大模型推理、大规模数据处理的高效算力解决方案[4]。为支撑AI大模型训练需求，高速光模块芯片迭代周期大幅缩短，800Gb/s与1.6Tb/s短距光模块研发加速，预计未来1～2年进入1.6Tb/s速率，2030年开始实现3.2Tb/s的规模化应用。当前，国内已经推出首个相变材料光电融合计算卡，完成在金融垂直类大模型上的部署应用，将计算延迟降低至传统方案的1/10，实现零静态功耗，推动智算中心内部与互联网朝着超大规模、超高带宽、超高稳定性方向发展。

四、光电信息产业与人工智能融合发展展望

（一）光电融合计算

未来，光电融合计算将进一步推动光子技术与电子技术深度协同，一方面创新底层材料，例如，用玻璃替代硅作为衬底研制光计算产品，破解高算力伴随高能耗的问题；另一 方面优化架构设计，深度融合存储单元与计算单元，提升计算效率与扩展性[5]。此外，光电融合计算将向小型化、低功耗、标准化方向发展，适配深度学习与大型AI模型训练的需求，提升深度学习效率，能耗水平仅有常规芯片的1/10，在智算中心、云侧AI推理、太空算力等场景中得到广泛应用，推动算力产业能效革命与架构创新。

（二）感知、计算、通信一体化

以6G技术为驱动，结合AI对感知能力、数据传输带宽和计算速度的高要求，在未来的融合发展中需推动光电系统从单一功能向多功能集成转变，模糊感知、计算、通信三者的界限，实现通感算一体化（ISCC）。依托AI技术，可实现时间、频率、波形设计、硬件资源的协同共享，同时凭借高数据速率通信和高精度传感能力，有效适应时变网络环境与任务需求，解决传统通感一体化系统中处理延迟高、资源调度难等问题。未来，随着通感算一体化在自动驾驶、无人机管理、智慧城市等场景中得到广泛应用，同步完成环境感知、数据传输、智能决策，可实现万物智联的愿景。

（三）垂直行业深度定制

通用人工智能模型难以满足光电领域等硬科技领域的专业需求，垂直行业深度定制将成为光电与AI融合发展的新方向。一方面，将出现更多类似Optics GPT的光学领域垂直大模型，通过系统化、结构化注入光学专业知识，在算法生成、系统诊断、仿真设计等核心场景提供专业化支持，降低行业应用门槛，加速科研成果向产业化落地转化；另一 方面，针对金融、医疗、教育、工业等垂直行业的个性化需求，将打造诸如医疗领域的AI辅助光电诊断系统、工业领域的AI光电检测方案、教育领域的智能光学教学工具等定制化的光电AI融合解决方案，推动融合技术与行业需求深度适配，提升行业智能化水平。

（四）全球化竞争与合作

从全球科技竞争的背景出发，各国将加大核心技术研发投入，聚焦光子芯片、光电合封、通感算一体化等关键领域，争夺技术标准制定权与产业制高点，核心技术的自主可控成为各国竞争的焦点。同时，由于光电AI融合技术的研发难度大、产业链长，单一国家或企业难以实现全面突破，全球化合作将成为必然选择。国家和企业将加强技术交流、人才培养与产业链协同，共同攻克核心技术瓶颈，推动融合技术规模化应用与产业生态体系完善，实现互利共赢。

五、结论

综上所述，光电信息产业与人工智能融合发展，是顺应科技革命与产业变革的必然趋势，也是推动数字经济高质量发展的重要支撑，当前正处于从技术突破向产业落地跨越的关键阶段。基于现阶段双向赋能的良好格局，未来，需聚焦核心技术攻坚、产业协同不足、标准化体系不完善等挑战，加强政府、企业、科研机构协同发力，为数字经济发展注入强大动能。

（作者简介: 孟煜然，吉林省军民融合发展服务中心。）

参考文献

[1]汪勇.光电信息产业与人工智能融合发展现状及趋势分析[J].现代工业经济和信息化,2026,16(1):104-106.

[2]高大菊.人工智能算法在区域预警系统光电图像识别中的应用研究[J].信息与电脑,2025,37(1):20-22.

[3]冯翔慧.创新“光+AI”技术将硬科技转化为新质生产力——中科摇橹船入选“2024新质生产力年度案例”[J].中国科技产业,2025(2):69-70.

[4]王运锋,牛军,郝好山.人工智能赋能光电信息专业建设研究——以应用型本科高校为例[J].教育信息化论坛,2025(26):4-6.

[5]荆淮侨.构建“全栈AI”生态打造中国智能制造新引擎[N].上海证券报,2026-03-04(3).