青基B类答辩 PPT 案例

一、核心优势：个人实力与平台支撑双轮驱动

1. 学术履历顶尖

• 拥有像素科技大学学士、像素麻省理工学院硕士、像素理工大学博士及像素大学博士后的完整顶尖教育背景。
• 作为光子计算领域首位杰青，获 400 万元资助，实现国际首个 256 节点光子神经网络原型验证，是首位获国际奖项的中国学者。
• 发表学术论文 20 余篇，拥有 6 项发明专利，荣获国家自然科学奖、中国科学十大进展等 20 余项国家奖项及 10 余项国际奖项。

2. 研究平台国际一流

• 依托上海微系统所 8 英寸硅光工艺线、陕西光电子先导院 8 英寸硅光平台等顶尖平台，具备单光子级信号探测、TFLN 全闭环工艺等核心能力。
• 拥有光通信系统级仿真、纳米光子器件精确仿真等先进技术，支撑项目在 2025-2030 年间实现从 “并跑” 到 “领跑” 的跨越。

二、研究价值：破解 AI 算力瓶颈，抢占全球技术制高点

• 国家战略需求
  针对传统电子计算架构在延迟、功耗、集成密度上的瓶颈，光子计算可实现 PB 级超高速并行运算，为 AI 算力基础设施提供 “换道超车” 的可能。
• 核心创新突破
• 建立全光与非线性激活的协同调控技术，突破传统全光计算仅能实现线性运算的局限，能效较传统电子计算提升 3 个数量级。
• 提出硅基 - 铌酸锂异构集成工艺，构建 “光计算 + 电子控制 + 片上存储” 的异构架构，实现光子芯片 “一芯多模”，适配多类 AI 任务。

三、未来规划：从理论突破到产业落地

1. 拟开展的核心研究

• 研制国际首款实用化全光神经网络芯片，支持在线训练，实现百万级光子神经元片上集成。
• 制定 5 项以上国际 / 国家标准，掌握行业话语权，确立技术壁垒。
• 建立全光非线性计算理论框架，突破光学神经网络 “线性局限”，实现时空二维信息高效处理。

2. 预期成果

• 解决 “全光训练难、生态构建难” 等世界级难题，为我国在后摩尔时代算力基础设施领域确立全球领跑地位提供核心支撑。
• 推动全光计算原理落地，为智能光子芯片研制提供工程化技术支撑，满足高端领域实时计算需求，助力产业数字化、智能化升级。

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