全球算力需求快速攀升的背景下，传统电子芯片逐渐逼近物理极限。凭借高速、低功耗和并行处理等优势，光学计算被认为是突破“后摩尔时代”瓶颈的重要方向。但长期以来，光学计算系统主要受两点制约：其一，依赖复杂的光束相互作用，系统扩展难度大；其二，电光调制环节往往需要大量数模转换器（DAC），带来额外能耗和时延。清华大学黄翊东教授团队历时多年研究，从中国传统计算工具中获得启发，提出并构建了“光子算盘”架构。该系统的核心突破体现在三上：首先，以“光源-探测器对”为基础单元，形成“光子算珠”，实现硬件层面的模块化；其次，提出时空编码量化方案，减少对传统DAC转换环节的依赖；最后，通过动态重组技术，兼顾可编程性与维度扩展能力。研究团队基于64维垂直腔面发射激光器（VCSEL）芯片与碲化钼二维材料探测器，搭建并验证了原型系统。实测结果显示，该系统在随机向量内积运算中精度达到98%，在MNIST手写识别任务中实现88%的分类准确率。更关键的是，其成功求解1024维伊辛问题，刷新了光学模拟退火技术在求解维度上的纪录。该技术具备较好的产业化潜力。相较传统方案，“光子算盘”架构可使芯片面积缩减约40%，能耗降低35%，运算延迟减少50%。北京大学光电研究所专家表示，该成果说明了我国在光电融合计算方向的重要进展，为下一代智能计算芯片提供了新的技术路径。值得关注的是，团队已与深圳高新技术企业开展合作，推进技术转化。国家重点研发计划专项的支持也显示，该技术有望在未来3-5年内在数据中心、边缘计算等场景落地。随着5G/6G通信与人工智能深入融合，这类光电混合计算架构可能对未来算力形态带来深远影响。
从“更快”到“更省”，从“能跑”到“可用”，计算技术的每次跃迁都离不开体系结构与工程实现的合力推进。“光子算盘”以更简化、可扩展的单元组织方式，以及新的时空编码思路，回应了通用线性光计算长期存在的关键矛盾。面向未来，如果能在规模化制造、软硬件协同和应用落地上持续突破，光计算有望在多元化算力供给体系中承担更重要的角色，为提升整体算力效率提供新的支点。