连华为都束手无策！我国少年解决芯片制造难题

中国科技的腾飞离不开无数科学家院士的日夜奋斗，而在这个科技爆炸式发展的年代，更不能缺少的是年轻的科研血液！连任正非都说要挖掘全球天才少年，推动科技发展。有幸的是，我们中国科研界，有着许许多多的青年天才，而今天要给大家介绍的这个人，真正是天才中的天才，让世界都为之眼红。

这个人就是沈亦.自 1999 年起，《麻省理工科技评论》每年都会推出“35岁以下创新35人”（Innovators Under 35）榜单，旨在于全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神，以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业家，共分为发明家、创业家、远见者、人文关怀者及先锋者五类。

2017 年，该全球权威榜单正式推出中国区评选，并已公布并首届评选结果。现在，《麻省理工科技评论》正式开设“35岁以下创新35人”中国榜单专栏，以人物报道的形式帮助中文读者了解这些来自中国的新生代科技力量。

基于光子而非电子打造 AI 芯片一直是科学家想空客的问题。这并不是异想天开。从 1960 年代开始，美国贝尔实验室就曾花费巨资研发通用光学计算机部件，但最终他们的努力并没有太多成效。

过去 10 年人工智能热潮背后的核心是一种叫做“深度学习”的技术，研发深度学习专用芯片的公司更是数不胜数。还在麻省理工学院读博士的沈亦晨注意到了其中的变化：不同于通用芯片所运行的“逻辑运算”，深度学习神经网络的大部分时间都花在“矩阵乘法”运算上。

为何不用光学的思路打造全新的 AI 芯片？他意识到，“这可能是光学计算有史以来最大的机会”。

为了实现这一构想，沈亦晨组建了 Lightmatter 团队 (后组建公司时正式更名为 Lightelligence)。凭借光子芯片，他们拿下了 2017 年的麻省理工学院“$100K 创业大赛”和哈佛大学“Harvard President Innovation Challenge”的第一名。这两项赛事都是全美高校中最富盛名的学生创业竞赛。

之所以能征服评审，团队独创的光学芯片技术是关键。该技术于 2017 年以封面文章的形式发表在顶级期刊《自然. 光子》杂志上，该技术基于硬件和算法有着双重创新：在硬件上，光干涉仪作为基本的矩阵运算单元有效取代了传统电子晶体管；在算法上，团队开发了一系列在不牺牲性能条件下有效降低深度学习计算量并适应于光学芯片的算法。与传统电子芯片相比，公司的光学芯片能提高现有人工智能芯片计算能力 1000 倍，同时将能耗降低至百分之一。

比赛之后，Lightelligence 团队并没有停下前进的脚步。他们利用奖金租用了一个办公室，开始紧锣密鼓地与潜在合作方和客户们会面，造访芯片制造商。沈亦晨的想法是，他们要做出世界上第一台可以商用的光子计算机，该计算机在机器学习的性能上远优于传统的电子计算机，以此来推动整个人工智能行业的发展。

有趣的是，沈亦晨所学专业并非计算机，而是物理。他对物理的兴趣源于他父亲，一位电力工程专家。“我曾随着父亲去参观他参与设计的各种大型电厂，听他讲述人们怎样运用科学技术将原本毫不起眼的煤块变成源源不断的能源，为社会造福，”沈亦晨对我们说。2011 年，他来到麻省理工学院读博，起初，他的目标是单纯的“成为科学家”。一年之后，受到学校对实用性科技创新颇为推崇的影响，他开始希望做一名让基础科学造福社会的发明家。

但沈亦晨做到了。2014 年，他在《科学》杂志上以第一作者身份发表了题为《宽波段光学的角度选择》的论文，首次实现了在材料尺度上对光的传播方向的选择。同年，此项研究被《探索》杂志评为全球年度前 50 重大科学发明创新。此后沈亦晨又陆续

针对这项研究发表了三篇论文，成功申请了两项美国专利。

而组建 AI 芯片公司也并不是沈亦晨的首次创业探险。2016 年，基于上述的光学研究，沈亦晨创立了他的第一家公司 Lux Labs。Lux Labs 计划进入的市场包括移动电子显示和太阳能发电：将他们的角度选择光学膜应用到电子产品屏幕上，能在保护使用者隐私的同时降低电子产品的能耗；应用到光热和光伏电池上，则可以提升光伏和光热电池的发电效率。