组合优化问题广泛存在于交通、金融、人工智能等领域，传统计算机难以在有限时间内高效求解。伊辛机作为一种新兴计算范式，通过模拟伊辛模型的最小能量状态来寻找最优解，但其实际应用仍受限于规模、稳定性和可编程性。现有伊辛机大多面临自旋数量少、耦合方式固定、运行稳定性不足等问题，难以处理高精度、大规模的实际问题。交通优化等场景涉及成千上万个变量，对计算精度和稳定性提出了极高要求。

中国科学院半导体研究所李明研究员团队基于光电参量振荡器，将自旋耦合从光域转换至微波域，结合现场可编程门阵列（FPGA）实现高精度任意耦合，成功研制出具备4096个自旋、室温稳定运行的大规模可编程光电伊辛机（图1）。该样机是研究团队与其科技成果转化成立的产业化公司共同开发的成果。

图1 光电伊辛机（OEIM）的实验原理图

该光电伊辛机实现了高达4096个自旋的并行计算能力，支持自旋之间的任意耦合，突破了传统计算架构的规模限制。系统在室温下即可稳定运行，且最长稳定振荡时间高达5.5小时，表现出良好的实用性与环境适应性。在求解最大割问题时，其计算速度较传统模拟退火算法提升10倍（图2），且在处理高密度图问题时，计算时间未随问题复杂度显著增加。

图2 光电伊辛机（红线）与模拟退火算法（蓝线）求解I4096最大割问题的割值

随时间演化

为验证系统在实际场景中的效能，团队基于北京市西二环真实交通数据（1200辆车）构建了包含485个自旋的优化模型。测试结果显示，系统仅用2.71毫秒即完成优化，比模拟退火算法快三个数量级，有效改善了交通拥堵状况（图3）。

图3 真实交通多方案优化与热力图对比。a，光电伊辛机（红点）与模拟退火算法（蓝点）多次求解的计算时间与伊辛能量对比。b-d，优化前、光电伊辛机优化后（2.7 ms）及模拟退火算法优化后（6.46 s）的交通热力图。

光电伊辛机在交通优化领域的成功应用，验证了其在解决组合优化问题方面的潜力。研究团队与产业化实体紧密协作，已研发出核心零部件、原型机及配套云平台等多形态产品。