重要信息
**时间：**2026年1月16日-18日
**地点：**中国-遵义（线上线下同步）
征稿主题
一、光学、物理学与电子信息融合体系核心框架
光学、物理学与电子信息的交叉融合是新一代信息技术突破的核心方向，也是 OPEI 2026 聚焦的核心议题。三者的协同突破了传统学科边界，重构了从光子传输、量子物理调控到电子信息处理的全链路技术体系，覆盖光通信、量子计算、光电传感、微电子等关键领域。以下从技术维度拆解核心构成与应用场景：
| 技术领域 | 核心融合方向 | 典型应用场景 | 核心技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 光学 | 光子芯片设计、超构表面光学、非线性光学调控 | 光通信骨干网、激光雷达、AR/VR 光学系统 | 光子损耗控制、微纳加工精度、环境稳定性 |
| 物理学 | 量子信息处理、凝聚态物理传感、等离子体物理 | 量子计算机、高精度物理传感器、核聚变控制 | 量子退相干、低温环境维持、物理模型精准度 |
| 电子信息 | 光电信号转换、高速信号处理、微电子集成 | 5G/6G 光模块、光电探测器、边缘计算芯片 | 高速信号串扰、功耗控制、异构集成兼容性 |
二、光学与电子信息融合核心技术实践
2.1 基于深度学习的光学图像复原（去噪 / 超分）
光学成像系统易受衍射、噪声、像差影响，基于深度学习的图像复原技术可显著提升光学图像质量。以下是基于 UNet 的光学图像去噪 + 超分辨率融合实现示例：
python
运行
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 定义光学图像数据集
class OpticalImageDataset(Dataset):
def __init__(self, data_root, scale=2, img_size=(256, 256)):
"""
加载光学成像数据（含退化图像+清晰参考图）
:param data_root: 数据根路径
:param scale: 超分放大倍数
:param img_size: 图像尺寸
"""
self.data_root = data_root
self.scale = scale
self.img_size = img_size
# 模拟生成退化光学图像（实际替换为真实采集数据）
self.clear_imgs = [np.random.rand(*img_size, 3) for _ in range(1000)]
self.noisy_imgs = [img + np.random.normal(0, 0.1, img.shape) for img in self.clear_imgs]
# 下采样生成低分辨率图像
self.lr_imgs = [np.array(img[::scale, ::scale, :]) for img in self.noisy_imgs]
def __len__(self):
return len(self.clear_imgs)
def __getitem__(self, idx):
# 数据归一化与维度转换
lr_img = torch.from_numpy(self.lr_imgs[idx]).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
hr_img = torch.from_numpy(self.clear_imgs[idx]).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
noisy_img = torch.from_numpy(self.noisy_imgs[idx]).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
return lr_img, noisy_img, hr_img
# 构建UNet光学图像复原模型
class OpticalUNet(nn.Module):
def __init__(self, in_channels=3, out_channels=3, scale=2):
super().__init__()
# 下采样模块
self.down1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, 64, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU()
)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(2)
self.down2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU()
)
self.pool2 = nn.MaxPool2d(2)
# 瓶颈层
self.bottleneck = nn.Sequential(
nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU()
)
# 上采样模块
self.up1 = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
self.up_conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(256+128, 128, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(128),
nn.ReLU()
)
self.up2 = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
self.up_conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(128+64, 64, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU()
)
# 超分+去噪输出层
self.out_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(64, out_channels * scale**2, 3, padding=1),
nn.PixelShuffle(scale),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
# 下采样
d1 = self.down1(x)
p1 = self.pool1(d1)
d2 = self.down2(p1)
p2 = self.pool2(d2)
# 瓶颈
b = self.bottleneck(p2)
# 上采样
u1 = self.up1(b)
cat1 = torch.cat([u1, d2], dim=1)
uc1 = self.up_conv1(cat1)
u2 = self.up2(uc1)
cat2 = torch.cat([u2, d1], dim=1)
uc2 = self.up_conv2(cat2)
# 输出
out = self.out_conv(uc2)
return out
# 模型训练与验证流程
def train_optical_restoration_model():
# 初始化数据集与加载器
dataset = OpticalImageDataset(data_root='./optical_data', scale=2)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
# 初始化模型、优化器、损失函数
model = OpticalUNet(in_channels=3, out_channels=3, scale=2)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练过程
epochs = 10
model.train()
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0.0
for lr_imgs, noisy_imgs, hr_imgs in dataloader:
optimizer.zero_grad()
# 输入低分辨率图像，输出复原后的高分辨率图像
outputs = model(lr_imgs)
loss = criterion(outputs, hr_imgs)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] | Loss: {avg_loss:.6f}")
# 验证模型效果
model.eval()
with torch.no_grad():
test_lr, _, test_hr = dataset[0]
test_output = model(test_lr.unsqueeze(0))
psnr = 10 * np.log10(1 / criterion(test_output, test_hr.unsqueeze(0)).item())
print(f"\nTest PSNR: {psnr:.2f} dB")
return model
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
restoration_model = train_optical_restoration_model()2.2 光电信号高速采集与处理
光电探测器输出的模拟信号需高速数字化与实时处理，以下是基于 Python+NumPy 的光电信号特征提取实现（模拟高速采集场景）：
python
运行
import numpy as np
import scipy.signal as signal
# 模拟光电信号采集（如光通信接收端信号）
def generate_photoelectric_signal(snr=10, sample_rate=10e9, duration=1e-6):
"""
生成高速光电信号（含调制信号+噪声）
:param snr: 信噪比(dB)
:param sample_rate: 采样率(10GHz)
:param duration: 信号时长(1μs)
"""
# 生成时间轴
t = np.linspace(0, duration, int(sample_rate * duration))
# 模拟NRZ调制光信号（10Gbps）
bit_rate = 10e9
bits = np.random.randint(0, 2, int(bit_rate * duration))
sig = np.repeat(bits, int(sample_rate / bit_rate))[:len(t)]
# 添加高斯噪声
noise = np.random.normal(0, 1, len(t))
sig_power = np.sum(sig**2) / len(sig)
noise_power = sig_power / (10 **(snr / 10))
noise = noise * np.sqrt(noise_power)
sig += noise
return t, sig
# 光电信号特征提取（时钟恢复+比特判决）
def process_photoelectric_signal(t, sig, bit_rate=10e9):
# 1. 时钟恢复（基于平方律）
squared_sig = sig**2
# 设计带通滤波器（中心频率=比特率/2）
b, a = signal.butter(4, [bit_rate/2 - 1e8, bit_rate/2 + 1e8], 'bandpass', fs=10e9)
clock = signal.filtfilt(b, a, squared_sig)
# 提取时钟峰值位置
clock_peaks, _ = signal.find_peaks(clock, distance=int(10e9/bit_rate))
# 2. 比特判决（基于峰值采样）
sampled_sig = sig[clock_peaks]
bits = np.where(sampled_sig > np.mean(sampled_sig), 1, 0)
# 3. 计算误码率（模拟参考比特）
ref_bits = np.random.randint(0, 2, len(bits)) # 实际需替换为发送端参考
ber = np.sum(np.abs(bits - ref_bits)) / len(bits)
return clock, bits, ber
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
t, sig = generate_photoelectric_signal(snr=15)
clock, bits, ber = process_photoelectric_signal(t, sig)
print(f"提取比特数：{len(bits)}")
print(f"误码率(BER)：{ber:.6e}")
print(f"时钟峰值数：{len(clock)}")三、物理学与电子信息融合核心技术方向
3.1 量子比特操控与电子信息处理
量子计算的核心是量子比特的精准操控，以下是基于 Python 的量子比特模拟与简单门操作实现（基于 Qiskit）：
python
运行
from qiskit import QuantumCircuit, Aer, execute
from qiskit.visualization import plot_histogram
import numpy as np
# 构建量子比特操控电路
def quantum_bit_operation():
# 初始化量子电路（1个量子比特+1个经典比特）
qc = QuantumCircuit(1, 1)
# 量子门操作
qc.h(0) # 哈达玛门：制备叠加态
qc.x(0) # X门：量子非操作
qc.z(0) # Z门：相位翻转
qc.measure(0, 0) # 测量量子比特到经典比特
# 模拟运行
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1024).result()
counts = result.get_counts(qc)
# 输出结果
print("量子测量结果统计：")
for state, count in counts.items():
print(f"状态|{state}>：{count}次 ({count/1024*100:.2f}%)")
# 计算量子态保真度（模拟理想态）
ideal_counts = {'0': 512, '1': 512} # 理想叠加态测量结果
fidelity = sum(min(counts.get(k,0), ideal_counts[k]) for k in ideal_counts) / 1024
print(f"量子态保真度：{fidelity:.4f}")
return qc, counts
# 多量子比特纠缠操作
def quantum_entanglement():
# 初始化2量子比特电路
qc = QuantumCircuit(2, 2)
# 制备贝尔态（纠缠态）
qc.h(0)
qc.cx(0, 1) # CNOT门：控制比特0，目标比特1
qc.measure([0,1], [0,1])
# 模拟运行
simulator = Aer.get_backend('qasm_simulator')
result = execute(qc, simulator, shots=1024).result()
counts = result.get_counts(qc)
print("\n两量子比特纠缠测量结果：")
for state, count in counts.items():
print(f"状态|{state}>：{count}次 ({count/1024*100:.2f}%)")
return qc, counts
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
qc1, counts1 = quantum_bit_operation()
qc2, counts2 = quantum_entanglement()3.2 物理传感与电子信息融合性能对比
以下表格对比传统物理传感器与 AI 融合的智能物理传感器核心差异：
| 性能维度 | 传统物理传感器 | AI 融合智能物理传感器 | 提升效果 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 测量精度 | ±0.5% FS | ±0.05% FS | 90%+ | 量子传感、精密光学测量 |
| 响应速度 | 毫秒级 | 微秒级 | 99%+ | 高速光电检测、等离子体诊断 |
| 抗干扰能力 | 依赖硬件滤波 | 多模态数据融合抗干扰 | 80%+ | 工业环境物理量监测 |
| 自校准能力 | 人工定期校准 | 在线自校准（AI 拟合漂移） | 减少 95% 校准工作量 | 长期无人值守监测 |
| 寿命预测 | 无 | AI 预测传感器衰减趋势 | 提前 3-6 个月预警 | 航天 / 深海物理传感 |
四、技术挑战与未来趋势
4.1 核心技术挑战
- 跨尺度集成：光子、量子、电子器件的微纳尺度异构集成兼容性差；
- 损耗控制：光子传输 / 量子比特操控中的能量损耗与退相干问题；
- 实时性约束：高速光电信号处理需纳秒级响应，AI 模型推理速度不足；
- 环境稳定性：光学 / 量子器件对温度、振动等环境因素敏感；
- 成本与可扩展性：量子 / 光子芯片加工成本高，难以规模化应用。
4.2 未来发展趋势
- 光量子计算融合：光子芯片与量子比特结合，实现高速量子信息处理；
- 智能超构表面：AI 设计超构表面，实现光学波前的动态调控；
- 边缘光电智能：光电信号处理与边缘 AI 推理集成，减少数据传输；
- 拓扑光子学：利用拓扑物理特性提升光子器件的抗干扰能力；
- 仿生光电传感：模拟生物视觉 / 感知机制，提升光电传感的鲁棒性；
- 绿色光电电子：低功耗光子计算替代传统电子计算，降低能耗。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
