科技日报记者 王春
上海交通大学（以下简称“上海交大”）1月25日正式发布光学领域垂直大语言模型——Optics GPT（光学大模型），该模型如同一位“虚拟光学专家”，能够深度理解光学原理，为科研、设计与教学提供智能化支持。
当前，通用人工智能模型虽功能强大，却难以深入理解如光学等需要深厚专业知识与精密计算的硬科技领域。上海交大“光生未来”项目组经过潜心研发，打造出这款“光学原生”的专业模型。它并非简单改造通用模型，而是从光学专业数据中“成长”而来，系统学习了光通信、光学设计等领域的核心知识与设计逻辑。
通俗来讲，如果说ChatGPT这样的通用大模型是“博学的通才”，那么Optics GPT则是“资深的专才”。它集中精力深度学习一个特定领域的全部知识，从而在该领域内回答更专业、解决更具体的问题，可靠性也更强。这就像培养一位光学专业的博士生，使其成为该领域的AI专家。
为客观评估 Optics GPT在光学专业能力上的实际水平，团队构建了涵盖光物理、光量子、光学设计、非线性光学、光计算与光通信六大方向的光领域专业评测集，并将Optics GPT与多款主流通用大模型和开源大模型进行了系统对比测试。评测结果显示，Optics GPT在所有核心维度上均取得领先成绩，充分验证了其在光学垂直领域中的专业深度与工程认知能力。这标志着一条全新的技术路径已经被验证：通过专业化、结构化训练，小模型同样可以在垂直领域超越巨型通用模型。
作为完全自研的国产模型，Optics GPT具备鲜明的四大技术特点：其一为轻部署，模型规模达8B参数量级，支持端侧与边缘高效部署，显著降低光学行业应用门槛；其二是高认知，通过系统化、结构化注入光学领域知识，形成深厚的“光学素养”和精准的物理直觉；其三是强应用，在算法生成、系统诊断、仿真设计、实验辅助等核心场景中性能全面领先；其四是全可控，从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，有效保障产业安全与数据隐私。
此外，该大模型将全面赋能教学、科研、产业等领域。比如在工业设计领域，模型将深度赋能光学产业链的关键环节：在国产高端仪器领域，提升仪器使用体验，大幅增加高端仪器的智能化水平；在算力基础设施领域，为数据中心光互连系统的故障智能诊断与运维提供决策支持，并对光模块进行快速、精准的出厂标定；在激光制造领域，推动激光器等核心器件向参数自主优化、状态智能预测、故障自动运维的智能化方向升级。
校方表示，此次Optics GPT的发布，是上海交大在“AI for Science”（人工智能赋能科学）战略下的重要实践。该模型的落地应用，将有力推动中国光学产业的设计研发、生产制造与运维服务向智能化全面升级，为中国光学等硬科技领域的自主研发与智能化发展提供全新基础设施与创新工具。
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