1 月 25 日，上海交通大学正式发布光学领域垂直大语言模型—— Optics GPT（光学大模型），标志着我国在人工智能与硬科技交叉融合领域取得重要突破。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。

图为上海交通大学集成电路学院特聘教授、光子传输与通信全国重点实验室副主任义理林在发布现场进行演讲与演示。

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。上海交通大学 " 光生未来 " 项目组经过潜心研发，成功打造出这款 " 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。

为了客观评估 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。

上海交通大学供图

上海交通大学供图

该光学大模型作为完全自研的国产模型，具有轻部署、高认知、强应用、全可控四大特点。其规模适中，易于部署，并系统内化光学知识，在多个核心应用场景表现领先，且全流程自主可控，有力保障产业与数据安全。

作为新一代智能教学工具，模型能够将抽象的光学理论与复杂公式转化为直观的可视化演示与互动问答，并可自动生成丰富的教学案例与虚拟实验，从而变革传统教学模式，显著提升教学效率与学习体验。

在应用层面，该模型可赋能工业领域，在高端仪器、算力设施和激光制造等产业环节发挥智能化支撑作用，推动行业升级。

通过在上述场景的落地，光学大模型将有力推动我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。

图为活动现场，光学大模型学术生态联盟启动。

该模型的发布，是上海交通大学在 "AI for Science"（人工智能赋能科学）战略下的重要实践，为我国光学等硬科技领域的自主研发与智能化升级提供了新的基础设施与创新工具。