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）。

当前，通用人工智能（AI）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。

为应对此问题，上海交通大学“光生未来”项目组开发了Optics GPT。在通用大模型的基础上，Optics GPT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。

义理林介绍光学大模型。图片由上海交通大学提供

项目组负责人、上海交通大学特聘教授义理林介绍，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，具备轻部署、高认知、强应用、全可控“四大特点”。具体而言，该模型规模为8B参数量级，支持端侧与边缘高效部署；通过系统化、结构化注入光学领域知识，形成了深厚的“光学素养”和精准的物理直觉；在算法生成、系统诊断、仿真设计、实验辅助等核心场景中性能全面领先；在使用模型时，从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，可以保障产业安全与数据隐私。

为客观评估 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。

义理林表示，面向未来，Optics GPT有望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。

比如，在教育教学中，Optics GPT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；在基础研究与前沿探索中，该模型可以帮助科研人员快速梳理文献、启发创新构想、完成复杂模拟计算，并辅助设计实验方案，加速从理论到验证的科研进程；在工业设计中，Optics GPT能够赋能国产高端仪器、算力基础设施、激光制造等光学产业链关键环节的智能化发展。