牛津团队探索光计算新架构：让光不仅算得快，还要算得稳

一个曾经差点成为职业电竞选手的准00后博士生，正在尝试用一种特殊的结构光，探索下一代计算技术的可能性。

他叫刘若甫，来自英国牛津大学何超副教授团队（VOP Group）。在一项最新研究中，他们尝试将信息生成、转换、传输和运算整合到同一套可编程架构中，并演示了从单通道走向3×3以及10×10通道的并行计算。

这套系统的特别之处，在于利用一种名为“光学斯格明子”（Optical skyrmion）的特殊拓扑结构，将信息编码为整数。与传统光计算依赖光强、相位、波长等连续变化的物理量不同，这些整数有能力能够抵抗噪声干扰，使光学信息处理有望获得更好的稳定性。

图丨实验装置：激光束经过级联空间光调制器的调制，最终生成复杂结构光。（来源：课题组提供）

尽管尚未实现片上集成，但这项研究正推动光学斯格明子计算从以加减运算为主的单一功能模块，走向更完整、可编程的信息处理架构。通过构建底层斯格明子算子库，它瞄准的不只是“用光做运算”，更是让未来的光子芯片在噪声中依然“算得稳”——为低功耗、高通量的光计算打开新的可能。 

近日，相关论文以“Topologically robust programmable processing arrays using light and matter skyrmions”为题发表在Nature Communications [1]。

图丨相关论文（来源：Nature Communications ）

随着人工智能的发展，算力需求持续增长，计算系统的能耗问题也越来越突出。光计算因具备速度快、能耗低等潜在优势，被视为突破电子芯片功耗与带宽瓶颈的重要方案。

然而，用光计算，并不意味着能耗和噪声会自动退场。 在实际系统中，光电转换、电光转换，以及模数转换（ADC analogue-to-digital conversion）、数模转换（DAC digital-to-analog conversion），都可能带来显著的能耗开销；与此同时，噪声也在考验着计算结果的可靠性。

传统光计算主要利用光强和相位等物理量进行信息处理。这些物理量通常是连续变化的，光在传播和多级运算过程中，噪声也可能逐渐累积。当多个计算模块连接起来时，前一级输出的微小误差，可能影响后一级的计算结果。如何让光不仅“算得快”，还能在连续多级运算中“算得稳”，成为走向实用的关键。

电子计算机能够通过晶体管，在一定范围内把受到扰动的电信号重新恢复为明确的0或1。相比之下，传统模拟光计算很难以同样的方式逐级恢复信号、抑制误差累积。

刘若甫所在的VOP课题组主要研究方向是矢量光束操控的光学，包括结构光、结构物质、自适应光学和偏振传感。在这项研究中，他们选择从光的另一种自由度切入：利用偏振随空间变化形成的结构，让信息处理不只依赖光强和相位的数值，也着眼于光的偏振如何在空间中组织。

偏振是光的一种基本属性，可以简单理解为光场振动方向的特征。研究人员将光场中不同位置的偏振态按照特定规律排列，形成一种具有拓扑性质的结构，即光学斯格明子。研究团队认为，这是更接近落地的一种光计算算子。

可以把斯格明子理解为许多微小箭头按照特定规律排列形成的整体。这个整体可以用一个整数描述，称为拓扑数。与传统计算机使用0和1表示信息不同，光学斯格明子的拓扑数理论上能够取不同的整数值。更重要的是，这个数并不取决于光场中某一个局部位置，而是整个光场的性质。

“它相当于给绳子上打了一个结，只要双手紧握住绳子的两端，无论怎么抖动这个绳子上永远就只有这一个结。”刘若甫告诉信睿科技评论。

这也意味着，在一定条件下，即使光场局部受到扰动，其整体拓扑数仍然可以保持不变。当然，这并不意味着它能够抵抗所有噪声，拓扑保护同样存在适用范围。

2025年，VOP团队在Nature Photonics发表的相关成果[2]，已利用光学斯格明子实现了抗扰动整数运算。借用电子计算机的概念，当时的研究相当于造出了一个能够工作的基础运算单元，验证了“这样可以算”，但尚未形成完整的计算架构。

研究团队希望继续向前推进。“单一功能比较受限制，一定要把它做成一个整体的架构，这项新的研究相当于实现了单一的功能模块集成化。”刘若甫说。

图丨概念图（来源：Nature Communications）

在新研究中，研究人员将整个系统划分为四类基本功能：生成、转换、存储和运算。其中一个关键设计，是让两种不同的拓扑结构承担不同任务。

在这套架构中，光学斯格明子主要承担运算功能，半子（meron）则用于信息传输及寄存器相关操作。按照这套架构的设计，需要计算时，可将半子转换为斯格明子；完成计算后，再转换回适合传输和存储的状态。

刘若甫将其类比为电子计算机中的运算单元和寄存器。据了解，之所以有这种分工，原因在于两方面。

一方面，在某些波导等受限光学平台中，半子可能比完整的斯格明子更适合作为信息传输载体。波导是芯片中引导光沿特定路径传输的结构，如果未来要把整套系统集成到芯片上，光场必须能够在波导中稳定传播。

另一方面，半子对器件分辨率的要求相对较低，有望降低未来系统集成的工程难度。

除了让不同结构“分工协作”，研究团队还推动了从单束光操作到百路并行的拓展：实现了10×10、共100个通道的并行拓扑信息处理，并尽可能减少通道之间的相互干扰，让多个通道能够同时处理各自的拓扑信息。

图丨光学斯格明子生成器（来源：Nature Communications）

未来如果这套技术走出实验室，它最先进入的领域，会是光计算吗？何超团队给出的判断是，未必。

在团队看来，光学斯格明子不仅是算子，更是一套能够操作光信息的基础工具。其高信息密度、抗噪声、能耗小以及与其他光学维度兼容等特征，同样适用于光通信和光互连。尤其是在芯片之间、芯片内部的信息传输中，如何在有限空间内传递更多信息，并尽可能减少噪声影响，是重要的技术问题。

团队指出，目前光计算距离大规模商业化应用，以及在实际任务中全面展现相对于GPU的优势，仍有不少挑战。如果这套体系能够利用拓扑数在同样的空间中编码更多信息，同时保持传输稳定性，则有望应用于光互连以及共封装光学等方向。

与此同时，研究团队提出了另一个值得关注的可能性：光存储。在他们看来，光存储甚至可能比光计算更早实现应用。原因在于，计算和通信涉及光的动态传播、干涉和衍射，而存储可以利用相对静态的物质结构。

例如，研究人员可以利用飞秒激光直写，在玻璃内部构建特定结构；也可以借助液晶聚合物、超表面等技术，制造具有不同拓扑性质的物质结构。因此，相比需要不断进行动态操作的光计算，相对静态结构更容易保持稳定。

图丨多通道阵列与功能复用（来源：Nature Communications）

另一个值得关注的方向，是斯格明子赋能的量子技术。近两年，量子斯格明子成为值得关注的新研究方向之一。它将拓扑概念从经典光场延伸到量子纠缠态，南非科学院院士、国际著名光学科学家Andrew Forbes教授团队在这一方向进行了开创性探索。

量子信息处理面临的重要挑战之一，是量子态容易受到环境噪声干扰。拓扑结构所具有的抗扰动特征，为提高某些量子信息编码方式的稳定性提供了新的研究思路。

尽管当下这个方向还处在起步阶段，但研究团队相信，拓扑与量子的结合会为未来的量子通信和量子信息处理打开新的想象空间。他们认为，未来可探索将现有的拓扑操作体系进一步应用到量子通信和量子信息处理中。

事实上，光学斯格明子的应用边界，也并不局限于当前研究中使用的两种结构。

刘若甫表示，斯格明子本身是一个很大的类别，除了目前采用的斯格明子和半子，还有双半子等其他拓扑结构。不同结构可能适用于不同的物理平台和应用任务。

例如，在超表面平台上，可以选择斯格明子与半子的组合；而在玻璃激光直写平台上，也可能采用半子与其他拓扑结构的组合。这意味着该架构具有较高的可拓展性，未来研究者不一定需要沿用当前固定的架构，而是可以根据材料、器件和应用场景，灵活选择适合的信息载体与操作方式。

从最初证明光学斯格明子可以进行整数运算，到如今实现多功能模块与100通道并行处理，VOP团队正在尝试把一种特殊的光学现象，逐步发展为可扩展的信息处理体系。

目前，研究团队正在紧锣密鼓地攻克工程化难题。例如，如何将实验室中庞大的光学设备缩小到芯片尺度，如何保证斯格明子的拓扑信息在波导中稳定传输，以及当并行通道从100个增加到1000个甚至更多时，如何稳定、快速地读取信息。

“当前无论是从人工智能大模型到具身智能机器人，都离不开算力、互连和存储等共同的底层需求。我们希望利用光的另一个自由度——偏振及其空间结构，为这些需求探索新的技术路径。”何超说。至于未来这项技术具体走向哪个应用领域，还需要根据不同拓扑结构在不同平台上的表现作出判断。

与研究本身一样，来自西安的刘若甫，其个人经历也颇具反差。上大学前，他最投入的事情并不是学习，而是电子游戏《守望先锋》。

因为游戏打得不错，他一度有望成为职业电竞选手，参加过不少训练赛，受到不少专业队伍的邀请，甚至一度正式考虑走上职业电竞道路。

“因为高中时期把大量时间投入了电竞，高考之后的选择也受到了一些限制，这让我开始认真思考未来究竟要走什么样的路。”他说。

图丨刘若甫（来源：课题组提供）

他最终选择去英国读本科，学习和“电竞”有一半相同的“电子”专业。刘若甫表示：“当时没想太多，就当学一门‘手艺’了——和电竞一样。”

但这种复合背景，也让他在读博期间面对光学斯格明子时，更关注如何将单一的物理现象组织成能够工作的系统。

何超回忆，最初录取刘若甫时，打动他的并不是对方已有多少光学研究经验，而是其思考问题的方式：即使没有相关专业背景，也能不断提出值得探索的新方向。此外，清晰的表达逻辑和谦虚的态度也非常加分。

图丨刘若甫与VOP团队[3]部分成员合影。前排：何超；后排从左至右：郭巳秋、董博维、马逸飞、刘若甫（来源：课题组提供）

起初刘若甫刚进入课题组时，何超还专门安排了多名学长帮助他入门。但没过多久，他就发现，这名新生已经能够独立完成不少工作。

实际上，刘若甫在博士一年级时就完成了这项研究并投稿，随后经历了期刊审稿过程，成果直到博士二年级才正式发表。“加上他的其他高质量研究工作，在我心中，若甫现在已经达到了博士毕业要求。”何超表示。

不过，刘若甫也强调，这项研究离不开VOP课题组此前3至5年的实验平台积累，包括光场生成、图像分解、读取、测量以及相关算法的持续优化。“当然，最重要的还是有一个一直支持我的好导师！”他说。

对于未来，刘若甫希望博士毕业后回国发展，无论是继续深耕科研，还是推动技术走向产业应用，他都充满期待。

从曾经梦想成为职业电竞选手，到如今探索用光进行计算，刘若甫已经走上了一条不同的道路。而他参与的这项研究，也正从证明一种特殊光学结构能够完成运算，迈向将不同功能组织成可编程信息处理系统的新阶段。至于这套技术未来将在光计算、光互连还是光存储领域大放异彩，让我们拭目以待！

参考资料：

1.Liu, R., Zhang, Y., Cai, Y. et al. Topologically robust programmable processing arrays using light and matter skyrmions. Nat Commun (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-78249-7

2.Wang, A.A., Ma, Y., Zhang, Y. et al. Perturbation-resilient integer arithmetic using optical skyrmions. Nat. Photon. (2025). https://doi.org/10.1038/s41566-025-01779-x

3.https://voplab.com/