上海交通大学在人工智能与硬科技交叉领域取得关键进展，正式推出光学领域垂直大语言模型Optics GPT。这款专为光学学科设计的智能系统，通过深度整合专业领域知识，为教学、科研及产业应用提供智能化解决方案，标志着我国在“AI for Science”战略实施中迈出重要一步。
与传统通用型人工智能模型不同，Optics GPT采用垂直领域专业化训练路径。研发团队基于光通信、光学设计等核心方向构建专业语料库，使模型系统掌握从基础光物理到前沿光计算的完整知识体系。这种“专才式”训练模式，使其在处理光学专业问题时展现出显著优势，能够精准解析复杂公式、模拟光学系统运行，并提供符合物理规律的解决方案。
为验证模型专业性能，研究团队建立包含六大光学子领域的评测体系，覆盖光量子效应、非线性光学等前沿方向。对比测试显示，该模型在专业问题解答准确率、设计方案可行性等核心指标上均优于通用型模型。特别在需要精密计算的光学设计场景中，其生成的解决方案通过率较主流模型提升37%，验证了垂直领域专业化训练的技术可行性。
作为完全自主开发的国产模型，Optics GPT具备四大技术特性：80亿参数量的轻量化架构支持边缘设备部署；结构化知识注入形成专业物理直觉；在算法生成、故障诊断等场景实现性能突破；全流程自主可控确保产业安全。这些特性使其能够灵活适配不同应用场景，既可部署于教学终端进行实时互动，也能嵌入工业系统实现智能运维。
在教育领域，该模型已开发出可视化教学模块，可将麦克斯韦方程组等抽象理论转化为动态光路演示。通过智能问答系统，学生可实时获得公式推导指导，教师则能借助自动生成的虚拟实验案例优化课程设计。测试显示，使用该模型辅助教学的班级，学生在光学概念理解测试中的平均得分提升21%。
科研应用方面，模型构建了包含200万篇文献的智能检索系统，能够快速定位关键研究进展并生成文献综述。在超构表面设计等前沿领域，其自动生成的优化方案使研发周期缩短60%。更值得关注的是，模型具备跨模态计算能力，可将光学实验数据直接转化为可执行的仿真代码，显著提升科研效率。
产业端应用已覆盖光学制造全链条。在高端仪器生产环节，模型通过实时分析光路参数实现自动校准，使某型号激光器的出厂合格率提升至99.2%。数据中心运维场景中，其光模块故障预测准确率达98.7%，较传统方法提高42个百分点。在光子芯片设计领域，自动生成的版图方案通过国际标准验证，标志着我国在该领域实现智能化突破。
