上海交通大学近日宣布，成功研制出光学领域垂直大语言模型Optics GPT，标志着我国在人工智能与硬科技交叉融合领域实现重大突破。这款具备自主知识产权的模型专注于光学专业场景，能够深度解析光学原理，为科研创新、工程设计和教学应用提供智能化解决方案。
传统通用人工智能模型在处理光学等硬科技领域时存在明显局限，其知识体系难以覆盖光学设计、光通信等细分领域的专业需求。研究团队通过构建光学原生训练框架，使模型直接从光学专业数据中学习成长，系统掌握了光物理、光量子、非线性光学等六大方向的核心知识。这种专业化训练路径突破了通用模型改造的常规思路，为垂直领域模型开发提供了新范式。
在专业能力验证环节，研究团队建立了涵盖光学全领域的知识评测体系，通过与主流通用模型对比测试显示，Optics GPT在所有核心指标上均取得领先优势。特别是在复杂光学系统设计、光通信链路优化等工程场景中，模型展现出精准的工程认知能力和高效的问题解决效率，验证了专业化训练对垂直领域模型性能提升的关键作用。
该模型具备四大显著优势：轻量化架构便于快速部署，专业化训练保障知识深度，场景化适配强化应用能力，全流程可控确保数据安全。这些特性使其既能满足科研机构对高精度计算的需求，也可支持工业企业实现智能化升级，特别是在高端光学仪器研发、激光制造工艺优化等环节具有重要应用价值。
在教学领域，模型创新性地开发了智能交互系统，可将抽象的光学理论转化为可视化动态演示，通过智能问答功能即时解答复杂公式推导问题。系统内置的虚拟实验平台能自动生成教学案例，支持参数化模拟实验，有效提升了光学课程的教学效果和学习体验。这种教学模式变革正在上海交通大学光学相关课程中开展试点应用。
工业应用方面，模型已与多家光学企业开展合作，在光学元件设计、光通信系统优化等环节实现技术赋能。某激光设备制造商通过引入模型辅助设计，将新型激光器研发周期缩短40%，产品性能指标达到国际先进水平。在光通信领域，模型可实时优化光传输链路参数，显著提升网络传输效率和稳定性。
研究团队同步发起光学大模型学术生态联盟，联合国内20余家科研机构和企业共同推进模型应用落地。目前已在光学设计软件集成、智能光学实验室建设等方面取得实质性进展，相关技术成果正在向航空航天、生物医疗等战略领域延伸拓展。
