经长期联合攻关，由清华大学信息科学技术学院院长戴琼海院士领衔的研究团队突破传统芯片的物理瓶颈，创造性提出光电融合的全新计算框架，并研制出国际首个全模拟光电智能计算芯片(ACCEL)。该成果近日发表在《自然》杂志上。

据团队介绍，实测结果显示，该芯片在智能视觉目标识别任务方面的算力可超过目前高性能商用芯片3000倍，为超高性能芯片的研发开辟全新路径。

除了算力之外，在智能视觉目标识别任务和无人系统(如自动驾驶)等场景计算中，ACCEL的系统级能效经实测是现有高性能芯片的400万余倍，系统级能效指的是单位能量可进行的运算数。

另据介绍，ACCEL光学部分的加工最小线宽为百纳米级。研究团队表示，实验结果表明，仅采用百纳米级工艺精度，就可取得比先进制程芯片大幅提升的性能。这意味着这种芯片的生产制造有望摆脱对传统先进半导体制造所需的光刻机的依赖。

近年来，如何构建新的计算架构，发展新型人工智能计算芯片，是国际关注的前沿热点。利用光波作为载体进行信息处理的光计算，因高速度、低功耗等优点成为科学界研究热点。然而，计算载体从电变为光，还要替代现有电子器件实现系统级应用，面临诸多难题。

戴琼海院士团队结合光计算、纯模拟电子计算等技术，突破传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，提出一种全新的计算框架，有望解决大规模计算单元集成、光计算与电子信号计算的高效接口等国际性难题。

戴琼海表示，ACCEL未来有望在无人系统、工业检测和人工智能大模型等方面实现应用。但目前团队仅研制出特定计算功能的光电融合原理样片，这说明这种芯片还只是一个原型，尚无法投入使用，亟需进一步开展具备通用功能的智能视觉计算芯片研发，以便在实际中大范围应用。

一位芯片行业资深人士对第一财经记者表示：“这项研究成果有望推动光计算芯片替代目前的电芯片，在某些场景下，光计算性能远强于电计算。”

他补充道，现在中国前沿布局光芯片期望代替电芯片，有望通过不同的技术路径实现“弯道超车”。“而且从光计算芯片的制造工艺来看，也可以摆脱对光刻机的依赖。”