什么是光子芯片光子芯片的原理和应用前景
在当下，主流的芯片制造材料依然是以硅为主，当芯片工艺发展到5nm以下的制程后，这种材料无法满足工艺要求时，就会被淘汰，便会寻找其它材料来取代。
因此，随着集成光子技术的日益成熟，在芯片表面构建更大、更复杂的光子电路的可能性越来越大。光子芯片与电子芯片相似之处在于，都是在芯片表面实现的。
但两者的不同之处在于，光子芯片主要通过使用芯片上的光波导、光束耦合器、电光调制器、光电探测器和激光器等仪器来操作光信号，而不是电信号。电子芯片擅长数字计算，而光子芯片则擅长传输和处理模拟信息。因此，目前光子芯片主要用于光纤通信、化学，生物或光谱传感器、计量、经典和量子信息处理等特定应用，能够适用于各种各样应用场景的可编程光子芯片（ProgrammablePIC），仍然发展缓慢。
光子芯片的技术原理
光子芯片利用半导体发光，结合光的速度和带宽，具备了抗干扰性和快速传播的特性。光子技术在多个应用上的低功耗、低成本是最大的优势。在运行平台上，某一个区域可以同时完成很多的维纳量级，以光子为载体的信息功能分支机构，形成一个整体，具备大型综合运算能力的光子芯片。由于信息时代人工智能大数据的发展，光子载体的各个分支数据流量已达到满载，就要用集成技术将微纳级的光子导入到芯片内部，成为纳米级的光子芯片。
光子芯片的应用前景
从国家战略安全和战略需求的角度，光子芯片可以解决很多在数据处理时间长、无法实时处理、功耗高等应用领域的关键问题。例如，在远距离、高速运动目标的测距、测速和高分辨成像激光雷达中，在生物医药、纳米器件等的内部结构实现高分辨无损检测的新型计算显微关联成像装备中，光子芯片均可以发挥其高速并行、低功耗、微型化的优势。
空间激光通信是解决目前空间传输速率瓶颈的主要技术手段，是构建天地一体化信息网络的重要手段；水下激光通信是解决目前水下信号传输受环境影响的主要技术手段，是构建水下通信一体化的重要手段。另外还有星间互联网、6G通信、智能遥感测绘等国家战略安全和战略需求领域，而这些都是需要对大数据进行高速、低功耗、实时处理的。光子芯片在这些国家战略领域将起到非常重要的支撑作用。
此外，AI光子芯片是一种光计算架构与人工智能算法高度匹配的芯片设计，有潜力广泛应用于自动驾驶、安防监控、语音识别、图像识别、医疗诊断、游戏、虚拟现实、工业物联网、企业级服务器和数据中心等关键人工智能领域。
类脑光子芯片可以模拟人脑的计算，通过光子携带信息在模拟大脑的神经网络构架下处理数据，使芯片达到像人脑一样高速并行且低功耗的计算。以微纳光子集成为基础的光子芯片结合基于光学计算的神经网络数据处理系统是应对未来低功耗、高速度、宽带宽、大数据量信息处理能力的关键。
大数据时代，人们对电子计算机处理系统的算力和速度等要求越来越高，摩尔定律的失效使电子芯片在计算速度和功耗方面遇到了极大的挑战，光子计算芯片以光子为信息的载体具有高速并行、低功耗的优势，因此被认为是未来高速、大数据量、人工智能计算处理的最具有前景的方案。
王力：人工智能技术在金融领域的应用前景
人工智能技术（英文缩写“AI”），被称为第四次工业革命的基础性技术，更有学者将其视为改变人类生产生活方式和对文明进程产生决定性影响的划时代技术。作为学术领域定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学，人工智能目前的研究范畴包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术是信息技术高度发达的产物，其在金融领域的应用主要是通过开发掌握业务操作技能的终端程序，部分或全部替代原有的手工劳动，并逐步演化为可以实现人类大脑无法完成的高阶运算处理功能。进入21世纪以来，随着信息通信技术和自动化生产的蓬勃发展，人工智能技术在生产生活领域得到广泛应用，其标志性事件是2016年智能机器人AlphaGo击败了世界顶级围棋选手。此后便掀起了新一轮人工智能技术热潮。
目前，全球主要经济体均将人工智能技术视作首要的科技创新战略方向，通过国家财政拨款等途径扩大相关基础研究和人才培养投入，全球知名科技企业特别是硅谷科技巨头不惜重金网罗顶级科学家，将AI技术研发应用确定为提升核心竞争力的突破口。我国科技企业AI技术研发起步较晚，却凭借雄厚的实体产业基础和人才红利优势后来居上。目前我国企业AI技术专利数量全球排名第二，遥遥领先美国以外的其他经济体，AI技术创新研发的不断突破为在其他行业的应用提供了坚实有力的技术支撑。
关于人工智能技术的应用条件。人工智能不同于天然生物智能，其运行演变完全依赖于信息技术设备和互联网。正所谓“工欲善其事必先利其器”，IT设施的规模和先进性从根本上决定着AI技术体系的能量速率。在我国，除电信运营商和头部互联网企业外，金融机构特别是大型国有商业银行是IT软硬件设备的最大买方，过去若干年的IT投入年均在千亿元以上，占据全社会IT总投入的五分之一左右。金融部门持续多年的信息化建设所积淀的巨量IT基础设施软硬件资源，为AI技术应用落地提供了充足的物质基础。
从AI技术应用特征来看，AI三要素是数据、算力和算法。其中，数据是一切AI技术研发成果的存在基础和价值所在，是最为关键的战略资源。从金融领域的实践来看，能够适时持续提供海量基础数据信息，并拥有数十万家营业终端网点和数千万计的从业人员的非金融机构莫属。算力主要是依托于大型计算机网络和云存储设备，需要持续巨额的固定资产设施投入，除少数实力雄厚的互联网巨头外，大部分专注于AI技术研发的科创企业本身力不从心，而金融机构有能力承担高额的软硬件投入。从人工智能的技术原理出发，金融AI作业系统实际上是凭借一定的算法模型，通过不断“投喂”基础数据材料驯化出来的模拟人类思维的产物。因此，AI系统的性能参数及可靠性，完全取决于“投喂”的基础数据质量、结构和完整度。金融机构不仅在底层数据收集方面拥有无可比拟的优势，终端用户也可以实时反馈AI技术系统应用情况和潜在问题，从而促成研发机构更好地修正系统，以更好地满足金融业务的发展需求。
关于人工智能技术的应用现状。现阶段人工智能技术的主要突破方向是计算智能、感知智能和认知智能，对应的具体业务功能为金融数据处理生成、人体生物信息识别以及计算机辅助决策。金融领域AI应用横跨面向客户的前台作业到机构战略决策自下而上的各个层面。目前金融机构应用最为普遍的是AI生物信息识别技术，包括人脸识别、签名印鉴等安全防伪功能，这类技术服务于高频离线业务场景，理论上无法依靠人工作业而必须依赖于信息技术工具。特别是2020年新冠疫情暴发以来，金融机构创新远程非接触业务，使AI相关应用大显身手，成为金融业务不可或缺的技术手段。
现阶段AI技术最广泛的应用是金融前台离线客服领域，这一领域的金融需求同AI其他重点领域电商、生活服务O2O（外卖、票务等）具有内在逻辑相通性、可复制性和可迁移性，因此金融机构从互联网企业借鉴引入AI客服系统并进行相应改进。人工智能技术最突出的优点就在于其非人格化特质，即作为非生物体机器人，在与自然人客户进行交流服务的过程中，不会出现真人之间的交流伴随而来的情绪波动和负面情绪传达，不会给客户留下态度不好、不耐烦等不佳印象，在降低一线操作人员劳动强度的同时最大限度地改善了用户体验。AI应用实践表明，金融机构特别是银行机构应用AI客服可以大大降低用户投诉率，提升用户满意度。此外，AI还具备人力所不能及的海量终端数据实时动态搜集、标记和整理归类等功能，可以为金融机构改进自身服务和研发创新产品提供底层技术支持。
如何深入挖掘数据之间的内在逻辑关系，为金融机构更好地开展业务服务客户提供必要的技术支撑，需要更为强大高效的系统工具。随着移动互联网的发展，银行及其他金融机构大力开拓线上业务和小微客户，各类自然人客户源源不断地生成千头万绪的繁杂行为数据，范畴已不局限于经济金融领域，还包括设备数据、社交数据、就业数据等非金融弱关联的数据，数据离散性和物理层面非结构化更为显著。AI应用程序在指导作业终端适时记录用户操作行为收集相关信息，并对收集整理后的数据运用营销大脑大数据分析技术，描摹客户画像，并依据客户属性提炼价值模型进行导出，构建不同阶段不同形态的客户特征信息分析框架用以支撑创新金融产品服务研发，可以帮助金融业务部门分类施策，针对不同客户开展差异化服务，以实现大数据驱动模式下的更高质量金融业务增长。
展望未来，人工智能技术将成为金融领域的热点，但归根到底，人工智能技术与金融业应用的其他技术没有本质区别，是一种提升作业效率的物理工具，谈不上媒体宣传的“颠覆性变革”“重塑行业面貌”“危及人类饭碗”等。正如AI技术驱动的自动驾驶汽车，无法改变先行交通规则和道路运行秩序。金融业是一个需要规范监管的行业，现有监管体系是建立在法人主体责任和从业者个人责任认定的基础之上的，如前文所述，金融部门内外部各项运作均基于现有监管主体决策责任关系之上，AI系统应用只能适应监管体系成为金融从业者或管理者的辅助工具，无法根本替代人为决策。AI技术应用的最大价值就在于对手工劳动的替代。
监管部门为适应金融数字化转型要求，需要加大监管科技研发创新力度。金融违法犯罪活动与正常的金融交易行为相比，带有显著的随机性、无序性和无规律性，对其的甄别处置更加需要经验信息积累。金融机构在协助监管部门开展反洗钱等活动中采用的人为随机抽查等不完全检查方式，难免挂一漏万错失有用线索。运用AI数据搜查系统通过强大的计算机处理功能，可以在短时间内持续输出等同于百万人次的工作量，从而完成对金融机构客户之间逐笔交易行为的程序性核验。AI动态监管系统利用预先设置的基线、阈值、告警压制等措施降低误报和漏报比例，可以最大限度提升告警准确率，在宏观监控指标未出现变化的时候发现异常存在，快速处理可能出现的异常状态。在AI技术剔除绝大部分正常交易活动后，剩余异常交易行为以及隐藏其中的洗钱诈骗等违法行为便会浮出水面，从而帮助执法部门高效精准地锁定、侦破违法活动。
监管部门还可以会同金融机构和科技企业，利用AI技术体系中的数字孪生以及仿真模拟功能，通过计算机程序模拟生成类似真实世界金融违法犯罪主体行为的沙盘推演，从而不断提升监管力量的智慧化程度和威力能效。除了提升金融监管科技水平之外，AI技术系统还可以在金融消费者教育、金融知识普及和金融从业人员培训自动化等更多领域大有作为。金融部门作为AI技术最有价值的应用场景，也可以反向带动整个人工智能技术进行体系进化和升级。