当人工智能算法与光子芯片碰撞出量子火花，一场重构光学边界的革命已加速到来。姚建平院士、Ian White院士领衔30余位全球顶尖学者，将于2025年5月武汉光谷搭建顶级学术擂台。无论你是本科生、研究生，还是初探实验室的科研新人，只要手握智能光子领域的创新成果，这里就是你的国际首秀场。
直击九大前沿专题：从智能光电芯片到量子感知计算，覆盖学科最热赛道。
学生专属荣誉：“优秀报告奖”（奖金+证书）助力学术履历镀金。
与院士团队深度对话，抢占SPIE期刊发表先机。
5月6日24:00截稿！扫码即刻提交摘要，让全球看见你的光——
创新无界，光子为桥——期待你在武汉，以科研之火点燃产业未来。
第四届智能光子AI Photonics技术研讨会
01
基本信息
会议专题：
智能光电芯片
光学超构表面
拓扑光子器件
微纳光场调控
量子感知计算
智能全光计算
智能显示与成像
智能光子信号处理
智能光纤系统
02
组织机构
03
报告信息（持续更新...）
姚建平 院士，渥太华大学
报告标题：微波光子学与人工智能：挑战与机遇
报告摘要：微波光子学（MWP）是一个将微波工程与光子技术相相结合的跨学科领域，利用光子的超高速，并行和宽带特性，实现超快信号处理。与此同时，人工智能（AI）在机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域取得了快速进展。然而，传统电子硬件在实时处理和大规模数据分析方面难以满足日益增长的AI计算需求，这促使研究人员探索包括光子计算在内的计算范式。人工智能（AI）与微波光子学（MWP）的融合为新一代智能系统带来了巨大潜力。光子计算平台可以利用光信号的超高速、并行处理能力和低功耗特性，加速AI相关任务的执行。光学神经网络、光子张量处理器以及基于MWP的储备计算（Reservoir Computing）正成为AI加速的有前景解决方案。
本次报告将探讨用于人工智能的微波光子学（MWP）技术，重点介绍其关键应用，并举例说明MWP如何支持AI驱动的计算和信号处理。此外，还将讨论利用光子集成电路（PICs）实现光子辅助AI的方法，分析在开发紧凑、可扩展且高效的光子AI硬件过程中所面临的挑战与机遇。
Ian White，University of Bath, UK
报告标题：AI-optimised Energy-Efficient Photonic Architectures for Composable Data Centers
报告摘要：能源消耗是人工智能技术持续增长面临的主要挑战之一。即使在人工智能技术广泛应用之前，信息与通信技术（ICT）的年流量增长已达到30%到40%，这本身就导致了能源消耗和相关碳排放的显著增长。ICT网络早已占全球碳排放量的2%。然而，随着人工智能的兴起，这一增长趋势预计将进一步加速。有研究表明，到2030年，数据中心的能源消耗可能会占全球电力需求的10%。因此，业界对在数据中心中使用光子技术以降低能耗产生了浓厚兴趣，尤其是在互连能耗变得愈发关键的背景下。
本文将综述多种提高数据中心（DC）、核心网络及可组合数据中心架构能效的方法。这些方法包括更广泛地使用光复用通信技术以及更先进的调度技术。其中一些方案还通过采用光交换和光路由技术来减少能源消耗。文中重点介绍的一种方法，是一种新颖的蜂窝型光互联网络，该网络可实现节能、高可扩展性、高可靠性、低延迟的服务器间通信。该方案通过采用新的蜂窝无源光网络（CPON）架构连接服务器。由于采用了无源网络技术，与当前主流的电子“脊叶”服务器互连结构相比，该方案可实现数据中心内部网络能耗降低80%，同时延迟降低85%。据估计，该项技术在全球范围内的碳排放减少潜力，相当于一个与希腊或比利时规模相当国家所有家庭的碳排放总量。
邀请报告
（按姓氏拼音排序）
04
注册须知
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投稿须知
摘要投稿（截止日期：2025年5月6日）
1、请注册并登录汇同会议系统进行摘要投稿。
2、请准备250字的中文报告摘要。
3、摘要审稿结果将在5月10号前通过邮件通知作者。
全文投稿（截止日期：2025年5月19日）
SPIE将作为TechnicalCosponsor出版会议论文集。在摘要录用后注册并登录SPIE Submission andReview Svstem进行英文全文投稿。通过全文审稿的文章将被SPlE Digital Library收录，并提交EiCompendex，Scopus及Web ofScience Confer-ence Proceedings Citation Index数据库检索。
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