团队创新性地提出“超高并行光计算架构”，攻克了光芯片信息高密度信道 串扰抑制、低时延光信号高精度同步和跨尺度高密度器件集成三大核心难题，通 过波长复用技术大幅提升计算并行度。传统光计算如同单车道高速公路，而“流 星一号”通过波长复用技术创造出超百路并行通道，单位时间内的通行量大幅提 升，将来若结合大规模矩阵和高光学主频，有望助力单芯片算力再次突破。 （5）Lightmatter 美国 Lightmatter

子接口，提炼通用算子的统一数学描述，解耦硬件实现细节，形成能够在厂商间源码共享的 算子库，省去重复开发成本且保障一致的算子实现，能够发挥硬件的最优性能，打造融合算 力底座。 （2）统一通信：构建低延迟高吞吐的智算高速公路 统一通信是异构算力协同的必要功能，旨在解决打破异构硬件间协议壁垒导致的“数据 孤岛”困境，构建跨厂商、跨架构的确定性传输基座，实现对异构算力间的高速、无损传输。 9 组建服务器内 Scale-Up

也为交通规划、智能咨询、铁路工程数字化提供了支持。 同时，也涌现出一批针对特定业务场景的专用模型。浙江高信与百度联合发 布的“鹿宝”模型，专注于利用 ETC 数据自动生成专业数据报告。广西交科集 团的“科宝”大模型深度整合高速公路业务，支持养护决策的智能推理。在交通 管理实战方面，宁波交警发布的“鹰智”大模型已用于警情分析、数据研判和精 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper © 务人员进行智能定责和事故处理。 这些大模型的具体应用功能主要体现在几个方面。在城市交通中，核心应用 是通过融合视频、雷达、检测器等多模态数据，对路口车流和路网状态进行分析 推演，以生成交通信号控制优化方案。在高速公路领域，应用重点在于提升雨雾、 夜间等复杂环境下对抛洒物、违章停车、行人闯入等异常事件的识别精度。在设 施养护方面，模型能结合历史与实时监测数据，进行病害识别、风险评估，并为 养护工作的资源配置和调度提供决策建议。

3.3.4 数据智能让数字化变现 数据智能是大数据利用的关键技术，也是一种新质生产力。有了它，数据的价值才能上升到战略、业务和运营的高度。 如果没有大数据分析，企业就会变得既瞎又聋。这对“在高速公路上行驶”的企业家来说，是非常危险的。 在数字化建设中加强可视化与精细化运营，不仅是企业核心业务和关键应用畅通与终端用户体验增强的重要保障， 也 是维护整个架构稳定运行的关键工具。实施可视化的