上海交大发布国产光学大模型Optics GPT
目前，通用人工智能模型虽功能多样，但在光学这类需要深厚专业知识和精密计算的硬科技领域，往往难以深入理解。上海交通大学“光生未来”项目组经过深入研究，成功打造出这款“光学原生”的专业模型。它并非对通用模型进行简单改造，而是从光学专业数据中“生长”而来，系统学习了光 通信、光学设计等领域的核心知识和设计逻辑。
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对比测试。结果显示，Optics GPT在所有核心维度上均取得领先，充分验证了其在光学垂直领域的专业深度和工程认知能力。这表明，通过专业化、结构化训练，小模型同样能在垂直领域超越巨型通用模型。
作为完全自研的国产模型，Optics GPT具有四大鲜明技术特点：一是轻部署，模型规模达8B参数量级，支持端侧与边缘高效部署，降低光学行业应用门槛；二是高认知，通过系统化、结构化注入光学领域知识，形成深厚的“光学素养”和精准的物理直觉；三是强应用，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；四是全可控，从数据构建、模型训练到部署运行全流程自主可控，保障产业安全与数据隐私。
在应用前景上，Optics GPT将全面赋能教学、科研与产业三大领域。教育教学中，它能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，自动生成丰富教学案例与虚拟实验，变革传统教学模式，突破设备与场地限制，为高质量光学人才培养提供智能基础设施；科研中，该模型可作为全天候智能研究助手，加速科研进程；工业设计领域，以国产高端仪器为例，将提升仪器使用体验，提高智能化水平。
该模型的发布，是上海交通大学在“ AI for Science”战略下的重要实践，为我国光学等硬科技领域的自主研发与智能化升级提供了新的基础设施与创新工具。
