浙江大学博士创新突破，实现零电耗激光成像，预计2030年普及

你在手机上刷到AI生成的画作时，可能没算过这笔账——生成这样一张图消耗的电量，够5W的灯泡连续亮两个小时。

现在不一样了，加州大学洛杉矶分校shiqi Chen等（在浙江大学获得博士学位）人在《自然》杂志发表了一项新研究，他们用激光和两块特殊屏幕组成的系统，几乎不耗电就能生成同样效果的图像。

这个突破可能会彻底改变我们使用AI的方式，尤其是在手机、AR眼镜这些离不开电池的设备上。

先看看传统AI生成图像有多费电，国际期刊《通信前沿》最新研究显示，像DeepSeek-R170B这样的大模型，生成一幅复杂图像的碳排放量相当于4.8克二氧化碳。

这意味着每次使用都在悄悄消耗大量能源。

更让人惊讶的是，推理型AI模型的能耗是非推理模型的4-6倍，就因为生成图像时需要进行数百万次计算迭代。

数据中心的电力消耗已经占全球电力需求的1%以上，其中很大一部分都用在了这些看似轻松的AI图像生成上。

加州大学的新系统完全换了思路，它不用那些密密麻麻的计算机运算，而是靠光来“画画”。

具体来说，这个系统分两步工作：先用很少的电量让数字编码器生成一种特殊的“噪声图案”，有点像我们小时候玩的魔法画板打底稿。

然后把这个图案输入到第一块空间光调制器——你可以理解成一块能精确控制光线的液晶屏幕，它会把噪声图案“刻”在激光束上。

当带有图案的激光穿过第二块解码屏幕时，奇迹就发生了，原本杂乱的光斑变成了清晰的图像，可能是一幅蝴蝶照片，也可能是模仿梵高风格的油画。

这种光学生成方式的节能效果超乎想象，传统AI生成图像时，GPU需要高速运转产生大量热量，你用手机生成图片时感觉机身发烫，就是这个原因。

而激光生成系统中，最耗电的部分是那两块液晶屏幕，其能耗甚至比手机屏幕还低。

研究团队测试发现，生成同样质量的图像，新系统的能耗只有传统AI模型的百分之一，几乎可以忽略不计。

南昌大学的研究团队也在做类似的尝试，他们提出的光电生成对抗网络（OE-GAN），把光学计算和电子计算结合起来，在图像生成任务中同样实现了能耗大幅降低。

他们的系统在修复破损图像时，重建误差能低到0.018，同时能耗比纯电子计算模型减少了一个数量级。

这些研究都指向同一个方向：未来的AI可能会更多地依靠光而不是电来工作。

为什么用激光生成图像能这么省电？关键在于光的传播特性，电子在芯片里移动时会遇到电阻，产生热量消耗能量，而且一次只能处理一个信号。

激光不一样，它可以同时携带大量信息并行传播，穿过介质时几乎没有损耗，就像用水管输水和用河流输水的区别，后者效率自然高得多。

加州大学的系统里，激光束穿过空间光调制器时，所有像素的信息是同时被处理的，不需要像传统计算机那样一个点一个点地计算。

这个技术最让人期待的应用场景，就是我们每天都在用的电子设备，现在的智能手机，如果连续用AI生成图像，可能半小时就会耗光20%的电量。

而搭载光学生成系统的手机，或许能在同样电量下完成上百次生成，更重要的是AR眼镜这类设备，现在的产品普遍续航不超过两小时，主要瓶颈就是图像渲染太费电。

有了激光生成技术，未来的AR眼镜可能能坚持一整天，重量还能减轻不少，因为不需要装那么大的电池了。

杭州纳境科技的案例证明这种光学技术从实验室到量产是可行的，这家由浙大教授创办的企业，用类似的微纳光学技术研发的产品，已经拿到了超表面光学领域全球首个千万级量产订单。

他们的经验显示，从实验室原型到商用产品大约需要五年时间，而且成本可以降低50%以上。

这意味着我们可能在2030年前，就能在消费电子设备上看到加州大学这项技术的影子。

当然，这项技术现在还处于物理实验阶段，离真正实用还有不少障碍，目前它生成图像的速度还跟不上视频需求，生成动态画面时会有延迟。

另外，那两块空间光调制器的成本还比较高，需要特殊工艺制造，这也是为什么现在只能在实验室看到原型机。

研究团队表示，下一步要解决的是让系统能生成动态视频，还要把设备体积做得更小，适合装到手机里。

行业专家对光学AI的前景非常看好，美国Luxresearch预测，未来光学超表面市场规模可能超过500亿美元。

新思界产业研究中心则更保守一些，认为到2028年全球超表面产品市场规模会达到90亿美元，不管哪个数据更准确，都能看出这个领域的巨大潜力。

随着技术成熟，我们可能会看到越来越多的AI设备摆脱对插电的依赖，变得更轻便、更持久。

光学生成技术的突破也给AI发展指出了新方向，过去几年，大家都在比拼模型参数规模，结果导致能耗飙升。

DeepSeek-R170B这样的大模型虽然准确率提升到78.9%，但碳排放量是小模型的几十倍，这种“规模竞赛”不仅不环保，也限制了AI在移动设备上的应用。

光学计算提供了一条新思路：不一定非要靠更强大的算力，换种技术路径可能会更高效。

你可以想象一下未来的场景：戴着轻便的AR眼镜逛博物馆，眼镜实时生成展品的3D图像和解说，续航一整天都不用充电。

手机拍照时，激光生成系统瞬间把普通照片转换成艺术风格，机身一点都不发烫，甚至智能手表也能轻松生成复杂图表，因为它的AI不再耗电如流水。

这些场景可能比我们想象的来得更早，因为光学技术的产业化速度正在加快。

加州大学的这项研究告诉我们，AI的未来不仅要更聪明，还要更节能，当激光代替电流成为AI的“画笔”，我们使用技术的方式会发生根本改变。

那些因为耗电而被限制的应用场景将被解锁，真正的移动智能时代才会到来，现在看来，让AI既强大又省电，已经不是科幻小说里的情节了。