虛擬光學專家來了！上海交大發布光領域垂直大模型 Optics GPT

上海交通大學今天（1月25日）正式發佈光學領域垂直大語言模型——Optics GPT（光學大模型），標誌着我國在人工智能與硬科技交叉融合領域取得重要突破。該模型如同一位“虛擬光學專家”，能夠深度理解光學原理，爲教學、科研和工業設計提供智能化支持。

Optics GPT的發佈，也是上海交大在“AI for Science”（人工智能賦能科學）戰略下的重要實踐，爲我國光學等硬科技領域的自主研發與智能化升級提供了新的基礎設施與創新工具。

當前，通用人工智能模型雖功能強大，卻難以深入理解如光學等需要深厚專業知識與精密計算的硬科技領域。這款“光學原生”的專業模型正是在光學專業數據中“土生土長”，系統學習了光通信、光學設計等領域的核心知識與設計邏輯。

通俗來講，如果說ChatGPT這樣的通用大模型是“博學的通才”，那麼Optics GPT則是“資深的專才”。它集中精力深度學習一個特定領域的全部知識，從而在該領域內回答更專業、解決更具體的問題，可靠性也更強。這就像培養一位光學專業的博士生，使其成爲該領域的AI專家。

爲客觀評估 Optics GPT 在光學專業能力上的實際水平，上海交大的大模型團隊構建了涵蓋光物理、光量子、光學設計、非線性光學、光計算與光通信六大方向的光領域專業評測集，並將 Optics GPT 與多款主流通用大模型和開源大模型進行了系統對比測試。

評測結果顯示，Optics GPT 在所有核心維度上均取得領先成績，充分驗證了其在光學垂直領域中的專業深度與工程認知能力。這其實驗證了一條全新的技術路徑：通過專業化、結構化訓練，小模型同樣可以在垂直領域超越巨型通用模型。

作爲完全自研的國產模型，光學大模型具備鮮明的“四大特點”：輕部署：模型規模爲 8B 參數量級，支持端側與邊緣高效部署，顯著降低光學行業應用門檻；高認知：通過系統化、結構化注入光學領域知識，形成深厚的“光學素養”和精準的物理直覺；強應用：在算法生成、系統診斷、仿真設計、實驗輔助等核心場景中性能全面領先；全可控：從數據構建、模型訓練到部署運行全流程自主可控，保障產業安全與數據隱私。

據團隊負責人介紹，該模型用於教學中，可以將抽象的光學理論與複雜公式轉化爲直觀的可視化演示與互動問答，並可自動生成豐富的教學案例與虛擬實驗，從而變革傳統教學模式，顯著提升教學效率與學習體驗。

在科學研究方面，Optics GPT可在基礎研究和前沿探索方面作爲科研人員的全天候智能研究助手，幫助科研人員快速梳理文獻、啓發創新構想、完成複雜模擬計算，並輔助設計實驗方案，從而加速從理論到驗證的科研進程。

同時，模型還能用於工業設計，深度賦能光學產業鏈的關鍵環節，增加高端光學儀器的智能化水平，提升其使用體驗；爲數據中心光互連繫統的故障智能診斷與運維提供決策支持，並對光模塊進行快速、精準的出廠標定；同時推動激光器等核心器件向參數自主優化、狀態智能預測、故障自動運維的智能化方向升級。