随着人工智能、大数据的飞速发展，人类每日产生的数据量也在指数增加，实现高容量的信息复用是应对未来高数据吞吐量应用的有效途径。具有螺旋相位波前的涡旋光携带有轨道角动量，而轨道角动量（Orbital Angular Momentum， OAM）具有的无穷正交特性可被用于各种光学信息复用技术中，来大幅提高信息容量，包括光通信、全息术、光学人工智能、光学加密、光存储等。

涡旋光激光器作为轨道角动量光学信息的发射装置被广泛研究。其中，实现片上、微型的涡旋光激光器对于涡旋光复用技术的芯片化、集成化发展至关重要，能够真正推动这些技术的产业落地。

什么是“涡旋光束”？

1836年，Whewell在对同潮线和潮汐峰演变过程的观察中发现，多列同潮线交汇于同一点，并沿该点旋转，潮汐峰随之消失，且此处潮水位为零，该点就是存在于潮汐波中的相位奇点。在光学领域同样存在着类似现象，我们称这类光束为涡旋光束。相比一般的光束，涡旋光束因其与众不同的特性，自1989年被首次提出以后，很快引发了研究者浓厚的兴趣，迅速成为现代光学研究中一个重要分支。

涡旋光束是一类具有环形光强分布，螺旋型波前结构的光束，除了具有自旋角动量还额外具有轨道角动量。在传输过程中，光束中心具有相位奇点，在奇点处光强为零、无加热效应、无衍射效应。

早在1986年，人们就发明了利用光捕获粒子的光镊技术。所谓光镊，是用高度会聚的激光束形成的三维势阱来俘获、操纵和控制微小颗粒的一项技术。与机械镊子相比，光镊以非机械接触的方式来完成夹持和操纵物体，它可以对目标细胞进行非接触式的捕获和固定，以及对细胞进行精确操作，且可通过选用适当波长的激光，使光镊对物质的热学或化学等效应非常弱，从而对细胞产生的损伤非常小。因此在生命科学研究中，几乎所有的单细胞操作都采用光镊进行操控。不过常规光镊使用的是高斯光束（等相位面近似于平面）。高斯光束的光强在光束中心最强，向边缘指数衰减。

高斯光束依靠的是作用在任意透明粒子上的偶极力导致的朝向光束焦点的力。如果光束聚焦紧密，合成的梯度力足以克服散射力和重力的影响，那么就可以为直径达几微米的透明粒子创建三维陷阱，使粒子束缚在光强最强的中心区域。高斯光束越强，其捕获粒子的能力就越大，但是对于很多微小的粒子，尤其是生物颗粒，高强度的激光有可能对粒子造成不可逆的损伤。

而涡旋光束的光强分布是环状的，这样的中心暗斑会降低对生命物质的伤害，即使增加光强也不会对粒子造成太大的损伤，粒子可以毫发无损地被束缚在光束中心，因此在生物医学方面具有独特优势。因此涡旋光束被广泛应用于粒子操控领域，如捕获线粒体、溶酶体、金属颗粒、无机物和有机物颗粒等。除了捕获特性，涡旋光束携带的轨道角动量是一个相对稳定的量，在光通信中，涡旋光束的拓扑荷数既可以作为载体传递信息，也可以为信道提供全新的复用维度，从而提高空间光通信系统的容量。

上海理工开发新型涡旋光激光器

近日，上海理工大学光子芯片研究院董毅博以第一作者身份在国际知名纳米学期刊《纳米快报》（Nano Letters）上发表了题为“纳米打印集成衍射层的具有可扩展拓扑荷数的垂直腔面发射涡旋光激光器”（Nanoprinted Diffractive Layer Integrated Vertical-Cavity Surface-Emitting Vortex Lasers with Scalable Topological Charge）的研究成果。该成果由光子芯片研究院顾敏院士、方心远副教授团队和中国科学院微电子研究所合作完成，顾敏院士、方心远副教授、中国科学院微电子研究所潘冠中副研究员、荀孟副研究员为本文通讯作者，上海理工大学为第一单位。

现有的有源微型涡旋光激光器难以产生高阶涡旋光（拓扑荷数普遍小于5），其关键原因是光源的出光面积有限，导致集成的轨道角动量相位结构的分辨率不足，制约了空间带宽积的提高。拓扑荷数越高代表了可能实现的轨道角动量信息复用的通道数越多，因此，这一问题严重制约了轨道角动量片上信息复用的容量提升。

本研究中，作者提出了一种基于激光纳米三维（3D）打印集成轨道角动量相位结构的垂直腔面发射涡旋光激光器，具有体积小、高速度、低阈值、圆形光场、垂直出光、可阵列化的优势。作者通过激光打印微型的轨道角动量相位结构集成在垂直腔面发射激光器表面，从而使激光器发出的高斯光束经过相位结构的调制后变为涡旋光束。激光打印的方法可以扩大轨道角动量相位结构有效光照面积，从而可增大空间带宽积。同时，激光3D打印比此前方法具有较高的制造效率，单个器件的打印仅约为20分钟，而此前方法约为数小时。文章中，作者实现了拓扑荷数从1到5的可寻址涡旋光激光器阵列，单个器件尺寸仅约为100微米×100微米。

本文中作者通过设计3D结构的、级联的螺旋相位板（SPP）进一步来提高空间带宽积，成功实现了最大拓扑荷数为15的涡旋光束。该研究解决了微型涡旋光激光器拓扑荷数提高的问题，有望推动轨道角动量信息复用技术的小型化、集成化发展。 该工作得到了国家自然科学基金委员会和上海市科委等单位的支持。

人工智能与激光技术相互赋能

激光具有亮度高、单色性好、方向性好等优点，经过六十余年的发展，已经广泛应用于科学研究、医疗卫生、先进制造、**等诸多领域。然而，由于物理、材料、器件、工艺等方面因素的限制，激光系统性能提升面临的挑战越来越大；与此同时，科学研究、先进制造、**等应用场景对激光器的性能提出了越来越高的要求，如何进一步优化提升激光性能、实现激光特性的精准调控是亟待解决的问题。

得益于人工智能（AI）及相关技术的快速进步，AI技术在激光系统优化设计、光束控制以及特性表征等方面取得了良好的运用效果，作为一项赋能技术，有望全面系统地带动激光技术快速发展。本文从激光器件、激光系统及激光应用等多个方面梳理AI赋能激光领域的研究进展，并对未来AI技术与激光技术两个学科方向的双向赋能进行了展望。

通过对人工智能赋能激光的相关论文进行检索分析，可以将人工智能赋能激光概括为激光器件优化设计、激光器系统结构优化设计、光束智能控制及优化、激光特性的精确表征与预测、激光器应用效能优化等五个层面。

激光器件是构成激光器的基本单元，其特性直接决定了激光器的性能表现。以往激光器件（比如光子晶体光纤、耦合器等）的设计通常需要进行大量耗时的仿真运算来寻找优化设计参数，特别是对于多参数优化的情况，仿真设计周期较长，并可能陷入局部最优解，难以实现器件设计的最优化。

研究表明，采用AI算法进行器件设计可以极大地缩短仿真时间，提高设计效率及器件性能。比如，光子晶体光纤结构复杂，设计自由度高，且其光学性能表征过程较为繁琐。研究人员引入人工神经网络对该类光纤进行设计及特性表征，仅需输入光纤结构参数便可以在数毫秒时间内实现对光纤多种光学特性的高精度预测，极大加速了光纤表征及设计过程。因此，人工智能赋能的器件设计不仅可以提高设计效率，还可在参数优化上获得更好的效果，从而助力激光器系统的优化，在激光产生、传输和应用等方面发挥重要作用。