“别人用算法造 AI，我们想用光解锁下一代 AI 算力。”英国牛津大学副教授何超对 DeepTech 表示。作为一名 90 后青年 PI，他带领一支成员平均年龄不到 27 岁的团队，有望重新定义光计算的底层逻辑。

在近期发表于 Nature Photonics 的一项研究中，该团队开创了一种全新的高维光操控框架：信息的基本载体不再是二进制的 0 和 1，而是理论上可取任意整数的拓扑荷。具体而言，他们利用光的一种特殊拓扑结构——光学斯格明子（Optical skyrmion），使光“直接像数字信号那样”实现了抗扰动、高信息密度的逻辑运算。

（牛津大学工程系）

现阶段，大多数光芯片仍处于模拟范式，易受噪声干扰且信息维度受限。研究人员创新性地将斯格明子的拓扑特性与数字计算直接关联，利用其将信息离散化为拓扑整数的特性，在具备强抗噪声能力的同时显著提升了可操作信息密度。此外，他们还验证了斯格明子数字化光计算的可行性，并在理论与实验上展示了其在极端噪声条件下仍保持信息鲁棒性与高维并行处理能力。

该技术不仅可应用于光计算，也有望拓展至光通信、光互连乃至生物成像等领域，具有为下一代光操作带来范式颠覆的潜力，进而成为 AI 算力的新引擎。审稿人也对该研究给予了极高评价：“基于这项技术的芯片，将成为光计算、光互连与光通信领域的颠覆性技术，为激增的算力需求开辟出一条高维光操控的新通路。”

·光计算/通信/互连：该研究成果涉及的光操控具有普适性，既可应用于自由空间，也可集成于芯片系统。其通过提出一套系统化的解决方案，具有颠覆现有二进制计算范式的潜力。该技术基于光的拓扑特性，具备极强的抗噪声能力——这是当前光计算、光通信与光互连领域亟需的关键能力。

此外，单位体积内的信息操作密度在理论上可极高，极大拓宽了高维光操控的边界，从而使并行的高通量光计算成为可能。由于光学斯格明子本质上依托于光的偏振信息，因此该体系天然具备兼容与复用其他光参量的能力：相当于这项技术能够同时整合当下最尖端的相位、波长与光强调控手段（包括时间域与空间域）。

·周边应用，如生物医学成像：该技术也可延伸至其他领域。例如，将其引入生物医学领域的病理分析中，可将拓扑信息用于数字分阶，有望作为无标记探针用于癌症早筛、分级与分型等定量表征，从而助力精准医疗诊断。此外，从广义上讲，这套拓扑方法论在磁场、晶体场以及水波场等物理体系中同样具有应用潜力。

近日，相关论文以《光学斯格明子实现抗干扰整数运算》（Perturbation-resilient integer arithmetic using optical skyrmions）为题发表在 Nature Photonics [1]。牛津大学本科生 An Aloysius Wang 是第一作者，何超教授担任尾作（项目负责人）。

图丨相关论文（Nature Photonics）

二进制的尽头，可能是光的“拓扑”

光的传输主要涉及两类媒介：一类是自由空间，如空气；另一类是受限介质，如芯片上的波导结构。这两类媒介既可用于信号传输，自然也可用于计算与互连等任务。

与光传输密切相关的参量——光强、波长、相位、偏振、时间和空间——已被当前光计算领域的研究者通过多种技术加以复用（注：模式复用主要结合光强与空间，角动量/OAM 复用则结合相位与空间）。然而，其中偏振由于正交性较弱，始终难以实现高维操作，因此尚未在光计算领域真正展现其潜力。而光学斯格明子的出现，以全新的结构为基于偏振操控的计算开辟了新的可能。

（Nature Photonics）

该研究源于何超教授与 An Aloysius Wang 的一次讨论：能否利用复杂偏振光的拓扑性质，开辟一个全新的光计算方向？尽管这一想法充满挑战，但考虑到“光斯托克斯偏振斯格明子”的概念在约五年前被提出并逐渐受到关注，何超教授最终决定——不妨一试。

光学斯托克斯斯格明子是一种偏振在空间中按特定规律分布的光场模式，具有明确的拓扑性质。我们可以用球和甜甜圈的例子来理解拓扑：球无论怎样拉伸（只要不撕裂），始终没有洞，其拓扑数为 0；而甜甜圈无论如何变形（只要不断开），始终保留一个洞，其拓扑数为 1。

所谓“拓扑保护”，就是在变化中寻找不变——在连续变形中保持不变的离散属性。就像球和甜甜圈的洞数（0 或 1），无论如何扭曲、拉伸，这个数值始终恒定不变。“这意味着，这种特殊的光场本身具有抗噪声特性，并且斯格明子在可编辑任意整数信息方面具有高信息密度的优势。”何超告诉 DeepTech。

图丨加法器模块与实验结果（Nature Photonics）

研究团队基于斯格明子的拓扑数，设计了一类特殊的结构化物质，实现了重要的基础逻辑单元——加法器（注：本文中“加法器”泛指加、减、乘、除等运算单元），以及给出了更复杂的逻辑运算方案，为后续基于斯格明子的光芯片设计铺平了道路。

特别值得关注的是，由于光与物质之间的对偶性，光学斯格明子加法器对工业制造要求极低，只需把特定边界处引入物质端即可保证计算的稳定性。并且，即使在材料属性存在显著波动的情况下，该体系仍能可靠地执行预定的运算任务。

何超解释道：“它就像物质的指纹——无论你怎样扰动，执行精准逻辑运算所需的信息都不会丢失。”

图丨广义斯格明子加法器（Nature Photonics）

为进一步强化系统在拓扑保护与信息密度方面的优势，研究人员创新性地提出了“广义斯格明子”的概念——基于一种全新的数学构建。与传统斯格明子仅携带一个整数拓扑数不同，一个广义斯格明子可同时携带多个独立的拓扑数，相当于在同一个光场中实现了信息鲁棒性与信息密度的数量级提升。

“这应该是我们迄今最具分量的一个科研突破。”何超补充道，“从历史的角度来看，每一个新的拓扑数的提出，往往都会对多学科的发展产生深远影响。我们期待广义斯格明子数也能展现出同样的潜力与作用。”

复活“气宗”：用光直接进行数字计算

计算机的一切，本质上都建立在包括 0 和 1 在内的二进制之上。然而，随着 AI 的快速发展和摩尔定律的逐渐失效，算力正面临瓶颈。于是，科学家们开始将目光转向光计算——这种计算方式具有速度快、能耗低、空间算力密度高等优势，为在更小体积内实现更强算力带来了新的希望。

例如，今年 4 月，曦智科技团队在 Nature 报道了一项重要工作：工程化地实现了一个超大规模光子矩阵计算系统，将器件性能推向极限（DeepTech 此前报道：中国团队首度公开光电混合计算架构，已完成从概念验证到产品交付的关键跨越）。

但不容忽视的是，当前的光计算技术正面临一个核心瓶颈——源于其模拟特性的弱抗噪性。受限于这一弱抗噪性，为实现一定精度的计算，光计算系统往往需要追求超高光功率和超低光学损耗以提升信噪比，并依赖极高性能的数模（DAC，digital-to-analog conversion）与模数转换（ADC，analogue-to-digital conversion）模块，从而限制了系统的可扩展性和能效。

为突破这一瓶颈，光计算目前主要聚焦于优化光计算架构以提升光子利用率，开发新的专用电芯片和光电融合接口，以提高数模、模数转换效率并降低能耗。然而，这一方案本质上仍依托光的模拟特性进行计算，从长远来看依然受制于弱抗噪性的瓶颈。

能否让光直接执行数字计算，从而绕过其模拟特性所带来的根本限制？这一问题早在上世纪 60 年代就已引起众多学者的研究关注。然而，由于光的玻色子特性导致光-光相互作用极弱，光学逻辑门难以在低能耗条件下实现，从而限制了光数字计算的进一步发展。如今，随着对光这一宇宙最基本粒子的更深入理解，尤其是对其偏振特性的最新认知，光数字计算正值得被重新审视。

“光模拟计算和光数字计算就像华山派的‘剑宗’和‘气宗’。近年来，领域内绝大多数都在做‘剑宗’的事情；而我们现在做的，不是靠能量堆出来的蛮力，而是以数学拓扑这一全新的非线性‘心法’，从光的角度同时解决能耗与抗噪两大问题。我们不仅让光的偏振属性——这个在光计算中长期处于边缘的最后一个‘算子’——重新回到聚光灯下，也让‘气宗’焕发了新的生机。”何超说。

图丨广义斯格明子加法器的实验结果（Nature Photonics）

从更长远的视角来看，该研究有望解锁下一代 AI 算力，而 AI 也将反过来促进该技术的发展。在光芯片制造层面，如前所述，由于光与物质之间的对偶性，物理场同样具备抗噪声优势，使制造过程的误差容忍度显著提升。未来，研究人员可借助 AI 与大数据反馈来简化设计流程——AI 能够提供最优方案，例如通过机器学习优化与拓扑结构参数相关的边界条件，或利用大数据迭代筛选出最优工艺路线，从而让器件的生成过程更加简单、高效且低成本，实现从“光助 AI”到“AI 促光”的正向循环。

一群平均年龄不到 27 岁的“追光”青年

“这篇 Nature Photonics 的 8 名作者都来自 VOP，平均年龄不到 27 岁。最高的职称就是我（副教授）。”何超表示。

（VOP 主页）

何超带领着一支充满活力的年轻团队。在 VOP 课题组的主页上，有一个红绿相间的眼睛形状的队徽——它既代表光，也包含 VOP 的字母。其配色灵感源自“悟空的眼睛”，寓意着希望课题组的每一位成员，都能像孙悟空一样勇敢无畏、披荆斩棘，完成心中所想。

（VOP 主页）

“大船”上的团队成员各具风采：

有智商爆表、被称为“卷毛小天才”的牛津大学工程系本科生——该系建系以来唯一一位连续四年专业第一（断档第一）的学生；

有一骑绝尘、匈牙利全国奥林匹克物理竞赛冠军（断档第一）的物理鬼才，仅仅因为觉得何超教授的课有趣便加入团队；

有从小就能手绘电路板的“超级极客”，面对百万年薪的优厚邀请依然岿然不动，选择在课题组继续做博后；

有已成功创业、家境优渥的“科技二代”，依旧坚定要学到最顶尖的硬核技术，再度投身创新事业；

还有远在新加坡的光芯片专家等热血荣誉成员，携手科研、勇往直前，共同组成了 VOP 的“大舰队”……

他们选择与 VOP 同行，很大程度上是因为这位年轻 PI 鲜明而充满活力的个性。何超教授分别在清华大学与英国帝国理工学院获得工程和生物两个硕士学位，仅用两年时间便在牛津大学工程科学系完成博士学位，并在成为讲师约一年后晋升为副教授，目前已累计超过三百万英镑独立科研经费。凭借超过百篇的高水平学术成果（DeepTech 此前报道：打破现有光束校正格局：科学家提出矢量自适应光学概念，解析更精准的医学成像信息），何超教授入选了 2025 年度 《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”（MIT Technology Review Innovators Under 35，TR35）亚太区名单。更令人意外的是，他还是一位原创歌手，已发表两张原创专辑——词、曲、演唱与设计和出品皆由他一人包揽。

此外，他总是不按常理出牌。“我们团队的氛围非常轻松活泼。除了做实验会一起奋战到深夜，我们也经常一起去旅游、喝酒、唱歌。我特别爱讲段子，开组会并不‘严肃’。也正因为这样，小组成员经常在自由讨论中碰撞出创新的科研思路。”何超笑着说。

据悉后续研究早已启动，团队正进一步探索拓扑高维光场的广泛应用——他们计划制备首个基于光学斯格明子的片上嵌入式光子系统，同时推进基于超表面光斯格明子发生器的自由空间光通信与光互连研究。

这一全新体系仍拥有极为广阔的发展潜力。研究人员正致力于让它更完善、更广义，从而开辟出更多未知的科研方向。部分成员已创立初创公司，并计划进一步孵化企业，推动技术的设备化落地，拓展其衍生应用场景。

或许下一次算力革命，不是来自硅的芯片，而是来自光的拓扑。在光与数交织的海面上，VOP 的大船已扬帆起航，驶向新的计算纪元。

参考资料：

1.Wang, A.A., Ma, Y., Zhang, Y. et al. Perturbation-resilient integer arithmetic using optical skyrmions. Nat. Photon. (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01779-x

2. 何超课题组主页 https://voplab.com/

排版：刘雅坤