5月24日，由上海市科委指导、上海颠覆性技术创新中心主办的“DIPA TALK・类脑智能的光子跃迁主题沙龙”在上海杨浦区长阳创谷剧场举行。该活动作为2026类脑智能大会系列活动之一，聚焦光计算与类脑智能的前沿交叉方向，吸引来自高校、科研院所、投资机构、科技企业、银行及政府园区等多方代表参与。乔飞教授在活动中围绕“从感算共融智能感知到光电融合计算集成系统”相关方向，系统分享了光电融合计算方向的研究思路与阶段性成果。

在两场主题演讲中，乔飞教授分享到随着人工智能进入大模型和AGI加速发展的阶段，从云端训练、推理到边缘端智能应用，算力需求和能效要求持续提升。传统电子计算系统在性能、功耗、成本及系统扩展方面正面临更大挑战。尤其在数据中心与大模型推理场景中，如何用更低能耗完成更高效率的信息处理，正在成为下一代智能计算系统必须解决的核心问题。

围绕这一挑战，乔飞教授进一步阐述了光计算与电计算的互补关系。光计算具备天然并行、低功耗和高带宽等优势，但在非线性操作、可重构性、可编程性、存储以及高密度集成方面仍存在现实问题；电计算虽然面临能效瓶颈，但在复杂控制、非线性计算和系统调度方面仍具有不可替代的作用。因此，光电融合不是简单地以光替代电，而是通过系统级协同，让合适的物理载体承担合适的计算任务，在光域和电域之间实现优势互补。

在技术路径方面，乔飞教授重点介绍了空间光计算与光电融合计算集成系统的潜力。空间光计算可通过光在超表面、空间调制器等结构中的传播完成计算，在特定任务中具备维度提升和并行计算优势。当系统承载的数据规模足够大时，空间光计算有望有效分摊光电转换与电光转换带来的接口代价，从而为更大参数量、更高能效的智能计算提供新的实现路径。

乔飞教授还分享了团队在光电融合计算方向的长期积累。相关研究从模拟域近传感存算、模拟域传感内计算、高效光电接口链路技术逐步推进，并进一步探索全模拟光电融合连续处理架构和可扩展光电融合计算环路。通过将传感、计算与光电转换过程深度结合，相关工作尝试减少传统系统中接口转换带来的效率损耗，提升光计算与电计算之间的系统协同能力。

面向未来AI算力场景，乔飞教授表示，光电融合计算系统的发展需要从集成电路和系统架构两个层面协同推进。一方面，需要解决集成工艺、稳定性、精度、封装、算法、算子、仿真器及指令集等关键问题；另一方面，也需要结合Transformer等主流AI模型结构，将线性算子、内积运算、非线性操作及可变权重计算在光域和电域中进行合理分配，逐步构建面向复杂AI任务的通用空间光电融合计算集成系统。

替换词MakeSens认为，光电融合计算作为突破传统电子计算能效瓶颈的重要方向，正在成为人工智能、类脑智能和下一代高性能计算产业链中的关键前沿赛道。未来，替换词MakeSens将持续关注光电融合、智能计算和先进集成系统的发展趋势，加强与高校、科研机构及产业生态伙伴的交流合作，推动前沿技术从基础研究走向工程实现与产业应用，为高能效AI算力基础设施的发展贡献力量。