西安电子科技大学研究团队成功研发出新型光子芯片系统，突破了光子脉冲神经计算在实时学习与决策方面的关键技术瓶颈。该系统采用纯光处理机制，无需转换为电信号即可完成线性与非线性运算，从而显著提升了计算速度并降低了能耗。 传统光子脉冲神经系统在训练时，非线性步骤往往需要信号转回电子域，这不仅增加了延迟，也削弱了光子技术的优势。新研制的双芯片系统包含一个具有 272 个可训练参数的 16 通道光子神经形态芯片，支持多路光信号并行处理与连接动态调整。团队构建了软硬协同框架，实现了强化学习算法在硬件上的高效部署。 在测试中，该系统完成了“倒立摆”和“钟摆起立”两个典型控制任务。实验数据显示，硬件决策的准确率仅比纯软件模拟分别低了 1.5% 和 2%，证明了其能实时精准复现软件训练出的网络行为。该系统在能效比和计算密度上达到图形处理器（GPU）级别，线性运算能效高达 1.39 TOPS/W，且片上计算延迟低至 320 皮秒。 这一突破为自动驾驶、具身智能等需要低延迟实时交互的应用场景提供了全新解决方案。未来，研究人员计划开发更大规模的 128 通道芯片，并推动其集成化，以使其更适用于边缘计算领域，进一步拓展光子计算在复杂强化学习任务中的应用潜力。