10 月 28 日至 29 日，世界科技青年论坛暨《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”（TR35）全球-亚太区线下发布仪式在杭州未来科技城成功举办，本次活动由杭州未来科技城（海创园）管委会指导，DeepTech 主办。
在 TR35 全球-亚太区线下发布仪式现场，曦智科技（Lightelligence）创始人兼 CEO 沈亦晨以 “释放光子计算能量” 为主题进行了分享。
“光” 作为宇宙里速度最快的事物，它在空气中以 30 万公里/秒的速度传播。同时，在过去的 20 年里，全世界因 “光纤” 而连接。
从前我们通过电报、电话将个体连接在一起，随着技术的发展，电子开始兴起，电的计算芯片帮人们逐渐解决了计算的问题。那么，会不会有一天，我们会用 “光” 来做计算呢？
沈亦晨指出，一方面，随着大数据的时代到来，在 2015 年以后，经历了 “算力需求急剧增长” 的时代。根据分析数据，自 2012 年以来，AI 训练对算力的需求每 3-4 个月翻一番。以最近的 AlphaFold 2.0 为例，与 2015 年提出的视觉识别模型相比，变大了 15 万倍。
另一方面，代表电子芯片算力的基准法则——“摩尔定律”，在过去 40 年推动芯片上集成的晶体管数量以每两年翻一倍的速度增长。然而最近 5 年，晶体管尺寸已经慢慢达到了物理的极限，其增长速度也已经逐渐放缓。
传统的技术到达了 “瓶颈”，也就意味着新的技术要进行 “革命”。
用 “光” 代替电解决部分计算，从 “灵感” 到发布全球首款光子芯片原型板卡
那么，怎么来应对算力的需求的急剧增长和算力能力提供的逐步放缓的尖锐矛盾呢？
沈亦晨表示，“从 2015 年到现在，电子芯片的面积急剧地变大、功耗急剧上升，主要的原因在于晶体管已经没有办法做得更小。因此，只能通过增大面积、增大功耗来做更多的计算。”
图 | 曦智科技创始人兼 CEO 沈亦晨
沈亦晨在麻省理工学院（MIT）物理系攻读博士时期，便产生了这样的灵感——能否通过 “光” 代替电以解决一部分计算的内容。 博士毕业后，他于 2017 年成立了曦智科技。
2019 年 4 月，曦智科技正式发布了全球首款光子芯片原型板卡，并用光子芯片运行了 Google TensorFlow 自带的卷积神经网络模型来处理 MNIST 数据集，整个模型超过 95% 的运算是在光子芯片上完成。 其光子芯片处理的准确率已经接近电子芯片（97% 以上）。 另外，光子芯片完成矩阵乘法所用的时间是最先进的电子芯片的 1% 以内。
光计算：意味着更强的算力、更低的功耗、更多的保障
光计算意味着更强的算力，该技术如果发展成熟，会有怎样的结果呢？
沈亦晨认为，首先，更强的算力意味着更低的功耗。 早在 2016 年，全国所有数据中心一年的总用电量已超过了当年三峡大坝的总发电量。 “我相信这个趋势正在变得越来越明显，随着算力的需求越来越大，数据中心的计算功耗现在面临着严峻的考验，包括碳排放等各方面问题难以解决的问题。 如果单个芯片的算力更高，代表着我们可以在计算上节约更多的能源。 ”他说。
图 | 曦智科技原型板卡（来源：曦智科技）
其次，更强的算力在某一些应用场景里，意味着给社会和人类带来更多的保障。 现在，自动驾驶正在成为热门的研究方向，那么，如何让车能更快速地对于外界环境的变化的刺激做出反应呢？ 其 “核心奥秘” 就取决于车的计算芯片。
沈亦晨认为，“更强的算力能够有效提高车的安全性，为驾驶提供更高的保障。 ”
最后，沈亦晨分享了自己成为 《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”（TR35）全球入选者的故事。 4 年前，曦智科技刚刚提出光计算的概念，他以 “远见者” 的身份入选了中国区榜单。 如今，技术的持续创新让沈亦晨从 “远见者” 走向了 “发明家”。
为此，他表达了对青年科学家的鼓励和对 “35 岁以下科技创新 35 人” 的认可。 他 表示，相信的在座的很多科学家都有很好的技术或创新，是未来的 “远见者”。 那么，如何将它真正地落地，成为 “发明家” 或者成为 “实干家”，“35 岁以下科技创新 35 人” 这一平台可以给大家提供更好的发展机会。