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光速特徵抽取：從電子瓶頸到光學加速的突破

 

利創智能圖靈學院
科楠老師
2025-11-4

 

一、研究背景與動機

 

    在人工智慧與大量資料處理時代，特徵抽取（feature extraction）成為系統效能瓶頸之一。研究團隊指出，傳統電子元件在高頻、低延遲的應用場景，如高頻交易、即時影像識別、自主駕駛感知系統，已開始遭遇物理極限。為突破電子瓶頸，研究人員採用光學運算方式，將光的並行與高速特性導入「光學特徵抽取引擎」（optical feature extraction engine, 簡稱 OFE²）中。研究主旨為：設計可在千兆赫以上頻率、皮秒級延遲的裝置，實現高速、低延遲的特徵抽取。對於台灣而言，在 AI 加速器、智慧製造、邊緣運算應用中，「時間就是金錢、能耗就是競爭力」，此研究具有前瞻意義。若能將光學加速技術融合台灣積體光電或光晶片製程平台，產業可能爬上一段新的高度。

二、系統設計架構

 

    研究團隊由 北京清華大學（Tsinghua University）主導，提出名為 OFE² 的系統，關鍵模組包括：資料準備模組（data preparation）、光學衍射運算模組（diffraction operator）、多通道延遲與相位控制。

 

1. 資料準備模組：將輸入的高速序列數據轉化為多條同步的光通道。研究指出，傳統光纖功率分束或延遲線會引入相位漂移，難以維持高頻運作。研究團隊改為整合在片（on-chip）可調功率分束器與精密延遲線，並且配備可調相位陣列。此設計提升通道同步性與相位穩定性。

 

2. 衍射運算模組：光學波經過設計的衍射元件（diffraction operator），在空間中進行類似矩陣-向量乘法（MVM, matrix‐vector multiplication）的運算。當光從輸入通道經過時，透過相位控制引導光強度集中於特定輸出端口，即對應抽取的特徵。論文指出，這種方式可視為「輸入光場 × 衍射算子 = 輸出光場」，輸出強度變化即為特徵。

 

3. 多通道同步與波長分復用（WDM）：為提升吞吐量，研究使用多通道並行處理與波長分復用技術。此方式使得多條頻道能同時處理數據，加快整體處理速率。

 

此架構有兩個亮點：一是將「前處理（資料準備）」移至光學通道並同步多通道，突破了傳統光學運算中通道不穩或延遲過大問題；二是利用衍射元件完成特徵抽取，而非電子電路執行，提供本質上的速度提升。

三、性能成果亮點

 

    根據報導與研究摘要，這項工作達成了幾項突破性指標：

 

• 時鐘頻率達 12.5 GHz。
• 單次 MVM 延遲低於 250.5 皮秒（ps）。
• 吞吐量高達 250 GOPS（或更高，部分報導數字為 2.06 TOPS/W 效率）。
• 實驗應用範圍包括影像邊緣特徵抽取、數位交易時間序列特徵處理。

 

在台灣製造 ICT 元件與 AI 雲邊緣整合應用中，這樣的速度與低延遲指標意味著：從感測器輸入到特徵輸出可接近「光速」級別。對於邊緣 AI、即時工業監控、智慧製造與資安快速判斷系統，有重大潛在價值。

四、應用案例與產業意涵

 

    研究團隊為驗證通用性，展示了數個具體應用場景：

 

• 影像處理：OFE² 用於抽取輸入影像的邊緣特徵，生成類似「浮雕」（relief）與「刻紋」（engraving）效果的特徵圖。這些特徵輸出再交由電子 AI 模型進行分類或語義分割（semantic segmentation）時，模型所需電子參數量減少、準確率提升。
• 時間序列與金融交易：在數位交易場景中，OFE² 處理實時價格訊號，輸出可直接轉換成買／賣決策。由於處理延遲極低，交易系統可搶先於市場做反應。

 

對於台灣而言，這代表以下可能性：

 

• 智慧製造線上的即時缺陷偵測，可搭配這類光學引擎快速抽取特徵，再由電子 AI 判斷；
• 金融交易／高頻演算法交易系統中，可將部分特徵抽取移至光學硬體，以降低延遲、提升反應速度；
• 邊緣運算節點（如智慧攝影機、監控感測器）可搭配光學前處理模組，減少電子迴路負荷與功耗。

 

從產業鏈角度，若台灣能在光晶片、積體光學延遲線、可調裝置、衍射元件等環節具備技術積累，便可能承接此類新型加速器的部分設計製造。這對於提升台灣在「光電＋AI硬體」產業的國際競爭力具啟示意義。

五、技術挑戰與侷限反思

 

    細讀完這篇研究後，有以下幾點提醒與思考：

 

1. 整合與製程成熟度：雖然研究報導显示為 on-chip 解決方案，但光学元件（如功率分束器、延遲線、相位陣列、衍射元件）仍有微製程與封裝挑戰。光學元件的穩定性（如溫漂、相位漂移、耦合損耗）在大規模量產中是隱憂。

 

2. 可重構性與通用性：文中強調可調相位、可重構通道的能力，但實際支持多任務（例如不同類型特徵抽取：圖像、語音、時間序列）仍待更廣範驗證。對於台灣產業界而言，專用光學加速器若缺乏靈活性，可能被電子通用加速器（如 GPU/FPGA）繼續壓制。

 

3. 系統整合、上下游瓶頸：即便抽取模塊速度飛躍，整體系統還需考慮輸入感測、資料轉化（光／電介面）、後端電子 AI 模型、資料輸出延遲等。光學加速器若孤立，整體效益可能受限。台灣若要導入，必須思考整體解決方案，而不只單一元件。

 

4. 功耗與成本效益：報導提及效率（如 TOPS/W）提升，但光學模組的製造成本、光耦合損失、封裝調校成本尚未公開大量商用數據。產業推動時需驗證其經濟性。台灣企業在導入前要做成本／效益分析。

 

5. 應用場景範圍：研究展示了兩個應用場景，但並未大量展示標準大規模 AI 任務（如大型卷積神經網路或生成模型）中整系統優勢。如需進入台灣 AI 產業生態，還需更多「端到端」案例。

六、對台灣研究與實務的建議

 

    以科楠老師角度，對台灣產學界有以下建議：

 

• 台灣內部可建立「光學加速器＋AI 特徵抽取」的研究團隊，優先聚焦具體工業場景（如製造檢測、機械視覺、邊緣感測）做原型驗證，降低應用門檻。
• 與半導體／光電製造業鏈協作，例如光子晶片製造、延遲線設計、功率分束器製程，共同開發適用於台灣量產的光學模組。
• 在系統整合層面，提出「光抽取模組＋電子 AI 模型」的混合架構設計，並針對功耗、延遲、經濟性三指標進行量化比較。
• 產業應關注此類技術落地門檻（如封裝、耦合、校準與可靠性）而非僅稱為「光速」噱頭。務實評估從實驗室到產線的轉化成本與時間。
• 政策／資金層面，建議政府與產業基金設立針對「光電＋AI加速器」的專項計畫，鼓勵跨校、跨產業合作，從系統原型走向產業導入。

七、總結

 

    本篇研究以光學方式重新思考特徵抽取這一 AI 系統中的關鍵步驟，並取得令人矚目的速度與低延遲突破。對台灣來說，它提供了製造、硬體、AI 整合三大領域的參考。但切記：從「突破指標」到「產業落地」仍有長路。唯有從可量產性、經濟性、系統化整合能力著手，才可能將這類前沿技術轉化為台灣在全球 AI 加速器與光電硬體競賽中的一張王牌。

 

 

參考資料

1. ScienceDaily "Breakthrough optical processor lets AI compute at the speed of light"
 

 

2.SPIE Digital Library "High-speed and low-latency optical feature extraction engine based on diffraction operators"