一个存储点能存1024种状态，一张“光盘”装下0.4Pb数据！上海理工大学团队提出单光束多维光存储

来源：滚动播报

（来源：上观新闻）

上海科技界传来喜讯。近日，上海理工大学智能科技学院顾敏院士、张启明教授团队在国际学术期刊《自然·光子学》（Nature Photonics）发表研究成果，提出一种单光束多维光存储新方案。

图为原位光碳化聚合物点的三维高清单光束光存储技术

科研人员让一个存储点能够区分1024种状态，相当于一次能存10bit信息，并实现高速写入和宽场并行读取。根据实验结果估算，DVD尺寸介质的理论存储容量可达约0.4Pb，约合50TB，数据读取可靠性超过99.99%。这一来自上海高校的原创成果，为海量冷数据的高容量、高通量存储提供了新的技术路径。

冷数据爆发

现有存储快跟不上了

我们每天产生的数据，大致分两类：一类是经常要用的“热数据”，比如手机里刚拍的照片、正在编辑的文档；另一类是“冷数据”，平时很少翻，但必须长期留着，比如安防监控录像、医学影像、科研原始数据、人工智能训练数据集。冷数据的特点是：不常读、存得久、体量大、增长快。

问题在于，冷数据正在爆炸式增长，而现有存储介质的容量提升却很难跟上。用于冷数据归档的蓝光光盘，单张容量通常是25GB；企业级归档光盘单张容量在300GB到500GB量级。面对动辄成百上千PB的冷数据，靠“多买几张盘”显然不是长久之计。

那能不能让一张盘存下更多？这正是顾敏院士、张启明教授团队一直在做的事。

一个点存1024种状态

相当于“信息高楼”

bit（比特）是信息的最小单位。传统光盘上，一个记录单元通常只有“0”和“1”两种状态，也就是只能存1bit。就像一间房子只能住一个人，想住更多人，只能多盖房子。

一张8K超高清图像为例，它包含约3300万个像素。每个像素除了位置，还有明暗程度，这就是灰度。以8bit灰度图像为例，一个像素有256种灰度取值，从最暗到最亮分成256个等级。“传统的二进制存储，一个记录单元通常只有‘0’和‘1’两种状态，需要8个这样的单元，才能拼出一个像素的256级灰度信息，而我们的技术让一个记录单元就拥有1024种可区分状态。”张启明解释，“过去需要多个记录单元共同承载的信息，现在可以通过提高单个记录点的信息容量来完成。这样，光存储提升容量就不再只能依靠不断缩小记录点或增加存储层数，还可以通过让‘一个点存更多信息’开辟新的空间。”

用团队博士生张慧的话说，这就像把原来的“低层住宅”改成了“千层信息高楼”，占地面积没变，能住的人却多了几个量级。张慧是复旦大学和上海理工大学联合培养的博士生。她告诉记者，自己最初对光存储领域并不太了解，是进入顾敏院士团队后，在每周固定的科研讨论中逐渐找到了自己的方向。“团队氛围很开放高效，大家都有各自的研究领域，互相带动。”她说，联合培养的模式让她有机会接触到这一前沿方向，并最终聚焦于光刻胶光聚合物材料。

单束光替代双束光

工程化难题迎刃而解

容量上去了，接下来要解决的是“怎么写进去、怎么读出来”。

实现Pb级超高密度光存储，传统超分辨技术路线往往需要双束光协同完成写入和读取。两束光要精准配合，带来精密配准、稳定控制等系统难题，工程化难度很大。就像两个人搬东西，必须步调完全一致，稍有偏差就出问题。

团队此次的另一大突破，就是以单束单色光分别完成写入和读取，打破了高容量光存储对双光束读写架构的依赖。写入时，单束光像一支极细的笔，在介质上高速扫描，逐点写入信息；读取时，则采用宽场并行方式，像照相机拍大合照一样，一次覆盖一大片区域，同时读取许多记录点。一个负责快速写，一个负责快速读，整体数据通量就上去了。

“双束光要把两个光点做到纳米级重合，在高速情况下目前还没有很好的方案。”张启明说，“单束光就简单得多，系统复杂度大大降低，稳定性和集成化都更容易实现。”

从存储到计算

指向“零距离存算一体化”

容量和速度之外，这项研究还指向一个更长远的方向：零距离存算一体化。

现在常用的存储和计算是分开的，数据存在硬盘里，要计算时先搬到处理器，算完再搬回去，既费时间也费电。所谓“存算一体化”，是让同一个单元既能存信息，又能直接参与计算。

顾敏用大脑打比方：“大脑里的神经元，既存储信息，又通过神经元之间的相互作用完成计算。存和算是在同一个地方发生的，这就是‘零距离’。”团队此次让一个记录点承载10bit信息，其中8bit用于图像灰度存储，还多出的2bit可为原位光学人工智能训练提供附加编码空间。未来若将信息记录与光学计算功能结合，使同一单元兼具存储与计算能力，就有望实现“零距离存算一体化”。

0.4 Pb只是起点

产业化布局已在推进

团队此次实现的DVD尺寸介质理论容量约0.4Pb，比现有蓝光光盘容量高出三个量级以上。在现有0.4Pb基础上，若进一步将层间距由5μm压缩至1μm，并将灰阶编码拓展至万级，理论容量有望提升至约20Pb。结合单光束读写和高速并行访问，该技术为海量冷数据的高容量、高通量存储提供了新的技术路径。

顾敏表示，光存储是团队未来产业化布局的重要方向。他透露，目前团队已在光互联和视觉光学人工智能等方向进行布局。过去一年里，团队一直在为成果转化做准备，希望把光存储、光计算和光传感等技术逐步推向应用端。“未来，海量数据存储，Pb容量并不是唯一衡量指标。真正走向应用，不仅要能够承载更多信息，还要兼顾读写速度、系统复杂度和设备集成能力。此次研究从信息维度和读写架构两个方面拓展了光存储的发展路径，为Pb级乃至更高容量光存储进一步走向工程化和产业化创造了条件。”

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