这个小众的大模型，为什么要做？

摘要：不久前，南智光电发布了国内首个面向光子行业开发的专用人工智能大模型“OptoChat Al”。这段时间里，有不少业内朋友前来接洽，也有不少疑问传来——你们怎么想到要做这样一个大模型？（详情可点：00后“偷偷”搞的大模型，今天在新区发布）

不久前，南智光电发布了国内首个面向光子行业开发的专用人工智能大模型“OptoChat Al”。这段时间里，有不少业内朋友前来接洽，也有不少疑问传来——你们怎么想到要做这样一个大模型？（详情可点：00后“偷偷”搞的大模型，今天在新区发布）

你也许能感受到，近两年，人工智能的技术演进和产业化落地速度远超预期，大模型与实体制造的融合正在成为培育新质生产力的关键方向。站在这一浪潮的交汇点上，人们的目光常常聚焦于算法的边界、模型的参数、语料的扩容。但在这片炽热的讨论之外，还有一个问题值得思考：若要人工智能真正服务产业，它将依赖什么样的物理支撑？它能否走进“芯片制造”“材料设计”“工艺工程”“封装测试”这些灰度地带？

答案正在逐渐清晰。人工智能的发展，始终离不开对信息传输速度、能耗效率、计算密度的极致追求，而这三者的临界点，都指向一个技术核心——先进光子产业。尤其是光子芯片，它在数据通信、算力传输等核心环节中的价值正不断凸显，成为AI能否“快、稳、省”的底层决定因素。

但人工智能与光子产业的融合绝非易事，这场协同，不是“把模型塞进去”那么简单，“懂工程”的AI比“会聊天”的AI更难。

例如，在大模型的开发过程中，我们面临三大难点：一是让AI能理解光子产业的专业知识、工艺逻辑；二是将光子产业链中设计、制造、封装等各环节的数据梳理重构，让AI有真实可用的数据来“学习”；三是让AI更“有用”，不仅是回答问题、搜索资料，还要能给出工艺改进、参数建议。只有这样，大模型才能在制造环节形成有效工程辅助，推动研发效率与产业协同能力双提升。

为了解决这些难点，我们开始思考：什么经验可以被提炼为规则？什么操作可以被反复验证？什么数据值得积累与优化？数据是光子产业研发、生产的关键，在这一进程中，贴近生产现场、掌握真实数据、拥有跨学科能力的产业技术平台，是不可替代的关键角色。

南智光电就是这样一个产业技术平台。自成立之初，我们就致力于光子技术的创新与产业应用，为许多初创团队提供支持，也建设并运行了光子芯片量产中试线。奔赴在产业的最前沿，我们有能力将大模型从“通识性回答者”训练为“工程级协作者”，我们也希望助推整个光子产业迈向AI时代。因此，开发OptoChat Al，是筹备已久，也是“水到渠成”。