上海交通大學近日宣布，成功研制出光學領域垂直大語言模型Optics GPT，標志著我國在人工智能與硬科技交叉融合領域實現重大突破。這款具備自主知識產權的模型專注于光學專業場景，能夠深度解析光學原理，為科研創新、工程設計和教學應用提供智能化解決方案。
傳統通用人工智能模型在處理光學等硬科技領域時存在明顯局限，其知識體系難以覆蓋光學設計、光通信等細分領域的專業需求。研究團隊通過構建光學原生訓練框架，使模型直接從光學專業數據中學習成長，系統掌握了光物理、光量子、非線性光學等六大方向的核心知識。這種專業化訓練路徑突破了通用模型改造的常規思路，為垂直領域模型開發提供了新范式。
在專業能力驗證環節，研究團隊建立了涵蓋光學全領域的知識評測體系，通過與主流通用模型對比測試顯示，Optics GPT在所有核心指標上均取得領先優勢。特別是在復雜光學系統設計、光通信鏈路優化等工程場景中，模型展現出精準的工程認知能力和高效的問題解決效率，驗證了專業化訓練對垂直領域模型性能提升的關鍵作用。
該模型具備四大顯著優勢：輕量化架構便于快速部署，專業化訓練保障知識深度，場景化適配強化應用能力，全流程可控確保數據安全。這些特性使其既能滿足科研機構對高精度計算的需求，也可支持工業企業實現智能化升級，特別是在高端光學儀器研發、激光制造工藝優化等環節具有重要應用價值。
在教學領域，模型創新性地開發了智能交互系統，可將抽象的光學理論轉化為可視化動態演示，通過智能問答功能即時解答復雜公式推導問題。系統內置的虛擬實驗平臺能自動生成教學案例，支持參數化模擬實驗，有效提升了光學課程的教學效果和學習體驗。這種教學模式變革正在上海交通大學光學相關課程中開展試點應用。
工業應用方面，模型已與多家光學企業開展合作，在光學元件設計、光通信系統優化等環節實現技術賦能。某激光設備制造商通過引入模型輔助設計，將新型激光器研發周期縮短40%，產品性能指標達到國際先進水平。在光通信領域，模型可實時優化光傳輸鏈路參數，顯著提升網絡傳輸效率和穩定性。
研究團隊同步發起光學大模型學術生態聯盟，聯合國內20余家科研機構和企業共同推進模型應用落地。目前已在光學設計軟件集成、智能光學實驗室建設等方面取得實質性進展，相關技術成果正在向航空航天、生物醫療等戰略領域延伸拓展。
