文章核心观点 - 光引科技是一家具备光计算研发能力的公司，但选择从离商业化最近的光传感切入，先传感、再通信、计算留到最后，以传感收入支撑长线研发 [8][9][33] - 公司创始人程祺翔在光传感、光计算、光传输三个方向均有早期研究经历，其技术判断底色来自华为时期“技术的先进性不等于市场的先进性”的经验 [8][18][19] - 光交换（OCS）因AI数据中心scale up场景对纳秒级交换速度的需求而迎来时机成熟，公司判断OCS会比光计算更早落地 [22][38][44] - 光计算因缺乏集成度、光无存储、光电转换开销大等原因，短期难以与电计算竞争，公司仅将其作为技术储备 [33][43][44] 光交换（OCS）行业与市场 - OCS即光路交换，在两个端点之间建立物理光通路，省去反复光电转换，延迟和功耗更低，对带宽和协议保持透明，代价是切换速度通常比不上电交换处理单个数据包的速度 [14] - 电交换端到端延迟为微秒到十微秒级，即便英伟达私有协议也仅能做到八九百纳秒接近1微秒，当数据传输时间尺度压缩到百纳秒级时，交换占空比问题凸显，有效算力被限制 [15][38] - AI集群带宽从100G冲到800G，再向1.6T、3.2T甚至12.8T挺进，电交换延迟成为瓶颈 [15] - 程祺翔测算，成千上万张卡堆在一起，真正能发挥的算力往往只有四到五成，好一点也不过五成，剩下一半被网络吃掉 [15] - scale out场景下MEMS技术具备绝对优势，需要极大端口数、可承担成本高、差损低，MEMS已实现小几百美金一个端口的成本水平，供应链成熟，牢牢占据scale out市场 [38] - scale up场景是OCS时机成熟的核心原因，该场景端口数不必多但交换要快到纳秒，核心区间在16到64端口，长期向128端口演进，眼下32、64端口是最合适的产品矩阵 [22][24] - 谷歌为用上OCS自己投入十年研发出整套控制系统，走MEMS路线 [23] - 曾做光计算芯片的iPronics在2024年全面转向OCS [23] - 英伟达过去两年一直引导供应链的OCS需求，投资了iPronics与Lightmatter等做scale up方向OCS的公司，但自己不碰OCS硬件，器件以外采为主 [23][40] - 英伟达还投资了Coherent、Lightmatter等多家具有OCS能力公司，目标是通过投资拉通供应链，不会自己下场做光硬件 [40] - 目前全球范围内还没有任何一家企业包括初创公司可以批量量产集成OCS的产品 [39] - 国内做OCS的公司大多只做芯片，真正能拿出完整方案的并不多 [24] - 华为在硅光量产层面没有布局OCS，研发端也未到产品化阶段，此前商业化、批量量产方向主要集中在LCOS液晶领域 [41] - 包括华为在内的中国企业普遍采取跟随策略，不会迈太大步子 [41] - 美国是OCS最核心的市场，这是行业共识，海外客户落地节奏更快，海外厂商投入力度更大 [24][42] - 国内OCS市场节奏会慢于海外，国内厂商在等海外明确OCS的具体用法 [42] - 智算中心的核心客户是云厂商，只有云厂商会实际使用OCS，最终采购方还是做网络的相关主体 [41] - OCS机会既来自新建AI数据中心，也来自已有光接口的存量机房改造 [24] - OCS可以直接接入现有架构使用，不需要等待GPU全部搭载NPO/CPO全光口才能落地 [39] - OCS规模放量的核心在于掌握OCS的使用方法，即控制系统如何与现有机架融合 [40] - 海外科技巨头多以自主开发模式推进OCS应用，英伟达若采购OCS会将32端口数OCS的机架层集成控制嵌入自身算法体系 [40] 光引科技OCS业务布局 - 公司切入的是OCS中的纳秒级交换，第一步先解决0到1，做出硬件和算法层面的纳秒级交换能力 [24] - 公司规划2028年实现OCS产品小批量出货 [39] - 公司采用模组加整机的产品形态，与行业内多数只做芯片的OCS企业不同 [44] - 公司在OCS领域做两手布局，一是模组、芯片层面做差异化竞争，端口数做到行业同水平的32、64端口，依托电光技术路线在速度、功耗上形成优势；二是布局控制层，将初级控制能力融入方案，向云厂商明确展示OCS对算力的提升作用及嵌入方法 [40] - 公司已开始采购服务器，将联合剑桥大学、IMEC做机架级Scale Up场景的demo，从光电混合交换角度切入，融合自有算法验证OCS对算力的提升效果 [43] - 公司不做更火热的光I/O，原因是那类业务八成的工作是电，只有两成是光，还要绑死在英伟达这类厂商身上，国内的晶圆和封装接不住，但OCS不需要超高速，可以共用国内的Fab和封测产业链 [24] - 公司转向OCS之后，估值出现明显上涨，逻辑是光传感在资本市场按传统PE走看营收，AI Infra赛道按未来成长空间定价，水位高得多 [34] 光传感业务 - 公司给光传感路线起名叫“计算光学”，用光计算去赋能光传感，主推技术包括计算式传感和登上《Nature Photonics》的卷积式传感成果 [27] - 光传感分为非人体和人体两大方向，都在推向量产 [27] - 非人体方向第一个客户是白酒龙头，酿酒车间发酵状态靠老师傅经验和人工翻堆判断，进口大型光谱仪要几十万一台，需放在恒温恒湿实验室，几百人采样送检，进不了高温高湿高酸的发酵车间，手持设备又达不到台式精度 [27] - 此前酒企通过中国航信对接过不下十家传感公司，只有光引技术符合需求，七项数据精度指标达标，六轮送测过关，光引成为该项目中标方，拿到试量产订单 [27] - 发酵是光传感里最难啃的场景，对波长要求最宽，对精度要求最高，2026年年底开始讨论从小批量试订单转向正式上量 [27] - 人体方向先落地的是国际美妆巨头的美妆皮肤检测，几个月就跑通，双方一起做了400人次临床 [28] - 光引的无创胶原蛋白检测能全光无损测出皮肤里的胶原蛋白，替代一台40万元的超声设备，成本压到2000元左右，拿下去年的中国十大光学进展应用奖 [28] - 后续还会联手华为等推出面向消费者的产品 [28] - 光传感2026年开始产生收入，明年起量，成为公司的营收基本盘，支撑后续更烧钱的研发 [29][44] - 人体方向才是真正的核心，工业场景的估值逻辑不如消费级人体传感，光引目标是颠覆现有PPG技术，做低成本的全光谱传感器，集成进手表、手机，做到人手一台 [29] - 2026年刚完成血糖、乳酸检测的0到1开发，下一步要和医院合作开展临床，年底前把传感器推进到临床阶段 [29] - 一条光谱数据配上对应的数据库和算法，就能读出人身上的多项指标，从血糖、乳酸、胶原蛋白、皮肤水合到酒精浓度，未来还打算做尿酸、酮体，癌症早筛的研发也在推进，只是准确率较高的无创方案还没跑通 [29] - 传感是AI获取物理世界信息的核心入口，是物理AI和具身智能实现感知、决策与行动闭环的关键基础，未来要靠光谱去感知物质本身，再结合感内计算把光谱信息直接转成token喂给机器 [30] 光计算业务 - 光计算不是新东西，1980年代就有大量研究，一直没起来核心原因是没有集成度 [33] - 程祺翔自称坚定的集成主义者，认为任何不能走集成的东西未来都很难成气候 [33] - 光没有存储，光计算天然优势是并行和高速，代价是数据要从电侧搬来，做光电转换、数模转换，算完再搬回电侧，存储要靠电，而电存储是数字的，光本身处在模拟域，反复转换带来固定速率上限和巨大功耗 [33] - 程祺翔测算，除非单片规模能超过1000×1000的矩阵，否则能效比算不过电，64×64或128×128的光计算系统很难落地，短期之内更可能落在特殊场景，离通用计算还很远 [33][43] - 2024年公司已完成光计算芯片的流片，团队具备光计算研发能力，剑桥团队也在做相关探索，但光计算只做技术储备，不做短期投入 [33] - 中国是目前少有的还在坚持投入光计算研发的市场，原因是中国缺算力，没有类似英伟达那样强势的电计算企业，光计算被视为算力领域“弯道超车”的一种可能 [34] - 2023到2024年一级市场环境差，早期投资人提醒光计算投入大、短期难落地，盲目布局可能导致公司资金链断裂，所以公司选择将光计算技术下放到传感领域，走计算传感的落地路径 [44] - 光计算架构还没有收敛到能比电计算更有优越性的程度 [44] 公司创始人与发展历程 - 程祺翔履历包括华中科技大学光电子本科，全奖赴剑桥大学读博，在华为参与光技术研发与规划，随后到哥伦比亚大学研究硅光器件、封装和光I/O，32岁成为剑桥大学博导继续领导光计算和OCS技术落地 [8] - 2011年所在剑桥团队已做出16端口的集成光交换器件 [8][17] - 2019年所在团队发表了利用微环实现光计算的研究成果，属于较早探索这一路线的团队 [8] - 2019年以研究科学家身份参与哥伦比亚大学牵头、联合英伟达开展的DARPA PIPES项目，参与微环光I/O的早期架构设计 [8] - 2023年以剑桥大学PI身份联合英伟达获得欧盟Horizon资助推进OCS在AI DC落地 [8] - 2006年进入华中科技大学学习光电子专业，2008年参与国家光电实验室研究，2010年赴剑桥读博 [17] - 2014年博士毕业，在剑桥做了三个月博后，随后正式加入华为，同年华为立项“以光互联为中心的计算系统”，他做了两年几乎一路碰壁，器件集成度不够，光没有存储，整个控制系统闭环不了，前端光收发器也跟不上 [18] - 当时硅光被VCSEL挤压，核心原因是没需求，没有杀手级应用带动带宽，企业不可能在2015年立项等十年到2025年才收回成本 [18] - 离开华为后去美国做了几年硅光器件的设计、封装和测试，2020年回到剑桥 [20] - 在美国那几年正好是美国硅光公司被巨头并购的高峰，第一次真切看到光电子公司能有那么大的冲击力 [20] - 2021年光引科技成立，但切入光交换等了4年 [21] - 博士答辩时导师Richard Penty院士追问“既然你的研究如此有价值，为何光交换还没有得到应用”，15年前的程祺翔答不上来，从开始研究光交换到决定把它作为公司主攻方向等了约15年 [12][13] - 公司三驾马车业务布局为光传感业务是短期营收基石，OCS光交换业务判断会比光计算更早落地，光计算技术储备保持跟进不掉队但不做短期产业化巨量投入 [44]