人工智能正加速迈入一个全新的阶段——模型规模不断膨胀，但随之而来的，是愈发突出的算力压力与能耗挑战。
近期，伦敦帝国理工学院相关实验室采用鑫图 Aries 6510相机，探索一类全新的光学计算系统——用“光”替代“电”来处理信息。相比传统电子计算方案，这一技术有望显著提升 AI 运行速度，并大幅降低能耗，为可持续智能技术开辟新路径。
实验方法与研究设备
研究团队构建了基于磷化铟（InP）的光子网络结构，并通过精密光刻工艺在微纳尺度实现系统搭建。整个流程紧密衔接、高度协同：
利用数字微镜器件生成空间光场
光信号进入光子网络完成计算
经光栅衍射输出复杂光学响应
由高灵敏相机进行精准采集与数字化
最终用于机器学习模型训练与分析
在这一过程中，每一个环节都对系统性能提出极限要求，而“观测能力”成为决定实验成败的关键。
图1：实验装置与实验原理示意
“高效捕捉复杂且微弱的光学动态信号，对速度、灵敏度和分辨率提出极高要求。Aries 6510 能稳定检测微弱发光，真实还原载流子复合与扩散过程，避免关键信息被噪声淹没。”
—— 吴伟洁（Wai Kit Ng）， 伦敦帝国理工学院实验室
Aries 6510相机应用优势解析
在这一系统中，Aries 6510 的意义，早已超越传统“成像设备”。它更像是一座桥梁——连接光学计算世界与数字 AI 世界的核心接口。
1）定量计算更可靠：超高灵敏度性能，亚电子级读出噪声, 精准捕捉微弱信号，真实还原动态过程。
2）数据生成更高效：150fps@10.2MP，实现1530 MP/s 高通量输出，大幅提升采集效率，加快实验迭代。
3）过程观测更完整：29.4mm大视野 + 16bit高动态 高位深输出，完整记录光学演化。
用户评价
图2：鑫图光电向研究人员赠送《科学相机技术与应用指南》，交流科学成像技术在光子计算领域的应用
“此前，我们的研究进度一度受限于多设备数据采集的复杂与低效。而与鑫图(Tucsen)的合作非常顺畅：我们快速完成多型号测试，根据视场与速度需求选定最优方案，当天即获得报价，相机也按时交付并完成现场安装。更重要的是，我们已经通过 Python 将相机无缝集成进自研控制系统，大幅提升了整体实验效率。”
—— 吴伟洁（Wai Kit Ng）， 伦敦帝国理工学院实验室
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