国内外研究者在开发光计算机上的主流研究思路就是通过借鉴电子计算机中已经成熟的结构，利用光学逻辑元件取代电子逻辑元件来构建光子计算机。
通过光纤传导结合光子芯片运算，减小光电转换过程带来的时间消耗和能量消耗；还可以对光波长、频率、振幅、相位、偏振态等多维度加载信息，用以表示更多的数据特征，从而进行比二进制更复杂的运算，比如多值运算。多值运算通常可以采用多进制相移键控调制格式作为运算信号，一方面具有较大的容量，一方面能够避免幅度相关的处理，积累幅度噪声；此外，光运算需要用到非线性混频效应，能够保留信号的相位信息，并且支持超快的工作速率；并且相对于电学逻辑，没有开关时间的累积，整个计算过程就在光的传输过程中完成。这种研究思路充分利用了光的并行性、超高速、低功耗特性，在未来光子计算机研究领域仍具竞争力。
基于该思路的光计算机发展有赖于光子集成技术的发展，包括单片集成和混合集成技术，涉及到光源、线性以及非线性器件，从而保证外界干扰带来的噪声等影响达到最小。
人工智能是近年来非常火热的话题，其核心就是机器学习，神经网络是实现机器学习的算法之一。得益于日益成熟的集成光子技术，光运算与光学神经网络相结合的研究进展较快，目前已经在语音识别等领域取得了初步的成果。
因此，借鉴人工智能中的光学神经网络结构，以全新的并行处理为基础结构构建光子计算机将会是有潜力的研究方向。区别于传统的冯·诺依曼结构是为顺序串行处理设计的，基于光学神经网络结构的光子计算机研究将充分利用光的并行传输特性，很有潜力实现性能远远超越电子计算机的新型光子计算机。
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