版主 【禁止】中科院在光电集成互连技术领域研究取得新进展
1.Maxell敦促美国贸易委员会禁止TCL智能电视进口
2.人工智能公司Anthropic驳斥音乐出版商关于歌词侵权的诉讼
3.中山大学科研成果入选中国光学工程学会“硅基光电子三年优秀成果展”优秀名单
4.中科院在光电集成互连技术领域研究取得新进展
5.北京大学团队提出一种解决大规模决策问题的高效蒙特卡洛树节点选择策略
1.Maxell敦促美国贸易委员会禁止TCL智能电视进口
Maxell公司敦促美国国际贸易委员会(ITC)永久禁止TCL进口某些智能电视，称TCL在明知Maxell专利组合的情况下，仍继续进口涉嫌侵犯其多项专利的电视。
Maxell表示，TCL至少自2015年9月中旬以来就知晓其专利组合，当时TCL收到了有关Maxell许可计划更新的信函。
Maxell还表示，TCL还曾收到一份通知，描述了Maxell的专利组合涵盖了TCL的电视，甚至在2019年底开始与Maxell讨论许可事宜。
“然而，TCL继续违反了《1930年关税法》第337条，通过未经许可的进口进入美国，并随后销售侵犯Maxell四项专利的智能电视。” Maxell主张称。
在声明中，Maxell阐述了禁止TCL电视进口可能对美国公众产生的影响，并表示这样做将“支持保护知识产权的重大公共利益。”
Maxell提到：“排除被指控产品可能影响美国市场或美国消费者，特别是在竞争激烈的市场中，这种利益不会被任何可能的后果所抵消。”
美国国际贸易委员会于周四受理了Maxell的投诉，并发布通知征求公众意见。
Maxell的投诉针对总部位于中国的TCL及其相关实体，涉及某些“具有智能功能的电视”，这些电视据称侵犯了Maxell在Hitachi重组和更名后获得的四项专利之一。其中一项专利是美国专利8,549,109，该专利允许用户将手机上的互联网视频内容无缝且不中断地传输到独立的显示设备上。
根据Maxell的投诉，被指控的TCL产品据称是在越南、中国或墨西哥制造，并通过TCL北美公司进口的。在Maxell声称侵犯其专利的TCL电视机中，包括TCL的Q级系列和QD-Mini LED系列。（校对/张杰）
2.人工智能公司Anthropic驳斥音乐出版商关于歌词侵权的诉讼
人工智能公司Anthropic对几家音乐出版商提出的初步禁令请求进行了猛烈抨击，这些出版商指控Anthropic的聊天机器人Claude在训练过程中侵犯了他们的版权歌词。Anthropic在向加利福尼亚联邦法院提交的文件中表示，出版商们没有证明他们在审判前会遭受不可挽回的损害。
Anthropic在周四（8月22日）提交的反对初步禁令动议的文件中表示，它已经实施了旨在防止Claude根据命令复制版权歌词的防护措施。
音乐出版商在10月份起诉了Anthropic，指控这家由前OpenAI成员创立的公司从未获得使用他们拥有的歌曲歌词来训练Claude的许可，这与已经获得许可的各种歌词聚合网站不同。诉状称，这破坏了许可市场，并剥夺了出版商及其词曲作者对他们的版权作品的控制权。出版商在本月早些时候提交的一份文件中支持他们的禁令请求，称尽管Anthropic“增加了临时性的防护措施”，旨在防止版权歌词的逐字复制，但“这些新的防护措施无法阻止所有复制出版商歌词的输出。”
“此外，这些以输出为中心的防护措施并没有解决训练中的复制问题，正是这些复制使得Claude的侵权输出成为可能。”音乐出版商表示。Anthropic在周四表示，Claude的用户不会用它来请求歌词，因为这些歌词在各类取得牌照的歌词聚合网站上可以自由获取，而且“Claude是一个通用的人工智能助手，而不是歌词数据库。”
Anthropic辩称，自提起诉讼以来，出版商没有提供任何新证据证明Claude按照提示制作了几乎一字不差的歌词，并表示诉讼中包含的示例是原告自己诱导的。
“是原告自己的代理人促使Claude生成了这些违规作品，然后在他们重新提出的‘初步禁令’ 动议中将其公之于众，”Anthropic提到，“原告没有找到任何记录证据来证明与他们无关的用户曾促使Claude复制他们的诉讼作品，更不用说‘合理预期’任何人今后都会这样做。”（校对/张杰）
3.中山大学科研成果入选中国光学工程学会“硅基光电子三年优秀成果展”优秀名单
2024年7月，中国光学工程学会公布“硅基光电子三年优秀成果展”入选结果。中山大学电子与信息工程学院（微电子学院）、光电材料与技术国家重点实验室王瑞军、蔡鑫伦、余思远课题组的“薄膜铌酸锂光子芯片上混合集成III-V族半导体激光器”入选优秀名单。
硅基光电子技术旨在硅芯片上同时集成光子、电子和光电子三大关键功能，是人工智能、信息通信、信息传感、量子信息等新兴领域未来核心使能技术。为构建完整硅基光电子生态圈，更好地促进硅基光电子技术自身发展及其在多领域的应用，中国光学工程学会组织开展“硅基光电子三年优秀成果展”活动。活动旨在全面回顾和展示硅基光电子技术的学术成果与产业链相关的理论、技术、产品的发展，进一步激发硅基光电子应用潜能。成果展依据硅基光电子全产业链分“芯片设计、工艺制造、封装测试、应用产品”四大类。针对申报单位属性，开通“学术”和“产业”两个通道申报。申报截止后，学会组织专家对申报的成果进行函评和会评，最终有23项入选优秀，34项获提名。中山大学电子与信息工程学院（微电子学院）成果“薄膜铌酸锂光子芯片上混合集成III-V族半导体激光器”入选优秀名单。
成果介绍
薄膜铌酸锂（TFLN）光子集成芯片在光通信、激光雷达和微波光子学等领域具有广阔的应用前景。目前薄膜铌酸锂电光调制带宽已经超过100GHz，各种高性能薄膜铌酸锂无源光子器件也相继被研制出来，薄膜铌酸锂光电子集成技术因而展现出成为未来新型光电子集成平台技术的巨大潜力。但铌酸锂材料本身无法有效发光，因此实现高性能的片上激光器是其仍待解决的关键瓶颈问题之一。
在薄膜铌酸锂片上集成III-V族半导体激光器是实现电泵浦激光光源的主要途径。中山大学王瑞军、蔡鑫伦、余思远课题组在国际上率先开发出III-V族半导体材料与薄膜铌酸锂光子芯片的混合集成晶圆键合技术，利用光电材料与技术国家重点实验室的微纳加工平台摸索出一整套的器件加工工艺，解决了高折射率对比差波导体系中有源波导与无源波导耦合难题，研制出片上集成的半导体激光器，激光器片上最大输出功率超过2 mW，探测器响应度达到0.38 A/W。同时，利用薄膜铌酸锂光子集成芯片与III-V族光增益芯片的混合集成，基于热光效应研制出O波段调谐范围超过40 nm的外腔激光器，实现了与带宽超过50 GHz电光调制器的混合集成。行业内知名期刊《Semiconductor Today》以标题“First electrically pumped lithium niobate/III-V laser”对该工作进行了专栏报道。相关论文发表后被瑞士洛桑理工学院Tobias J. Kippenberg、美国加州大学圣芭芭拉分校John Bowers和哈佛大学Marko Lončar等国际著名团队在《Nature》等论文中引用百余次。
薄膜铌酸锂光子芯片上异质键合集成III-V族半导体激光器。相关论文（https://doi.org/10.1063/5.0142077）的第一作者为博士生张仙（现为广州光电存算芯片融合创新中心黄埔基地工程师），王瑞军副教授、蔡鑫伦教授为论文共同通讯作者。
薄膜铌酸锂与III-V族半导体混合集成外腔激光器。相关论文（
https://doi.org/10.1364/OL.442281）的第一作者为博士后韩雅（现为广东工业大学信息工程学院副教授）与博士生张仙，王瑞军副教授、蔡鑫伦教授为论文共同通讯作者。
4.中科院在光电集成互连技术领域研究取得新进展
数据密集型人工智能计算的爆炸式增长对数据中心的互连带宽提出更高要求。传统可插拔光模块难以满足新型51.2T以太网交换机对功耗和外形尺寸的要求，必须采用功耗较高的基于DSP的光收发机来补偿每通道的损耗。通过将紧凑型光引擎紧密集成到交换机封装中，板载金属线大部分被光纤取代，从而节省了信号功率并提高了前面板的带宽密度（如图1所示，每个3.2T的光引擎在封装中实现了光纤通道直接连接到交换机封装边缘）。与此同时，集成的共封装光学器件（CPO）用嵌入了连续时间线性均衡器（CTLE）的线性驱动器和放大器取代了 DSP，从而简化了光收发机。近年来，这种线性直驱CPO逐渐受到关注，因为它能显著降低功耗、成本和延迟。
中国科学院半导体研究所半导体物理实验室刘力源、祁楠研究员团队，长期专注于高速硅基光电集成收发机的研究，并取得了一系列成果。团队成功构建了由时钟数据恢复电路（CDR）、分布式CMOS驱动器与集总分段式马赫-增德尔调制器（MZM）构成的单路50Gb/s光电发射机（JSSC，2022），和由硅光探测器（PD）、跨阻放大器（TIA）与CDR构成的单路50Gb/s光电接收机 （TCAS-I，2023）。近期，刘力源、祁楠研究员团队与国家信息光电子创新中心总经理肖希合作，在4×112Gb/s线性直驱硅基光电集成收发机研究领域取得新进展，构建了了用于线性直驱CPO的4×112 Gb/s硅基光电混合集成收发机组件。
图1 集成在交换机中线性直驱光引擎
该研究团队通过四通道集电极开路的驱动器与阵列化的行波MZM协同设计，实现了高带宽和高驱动效率，还提出了一种二阶混合无源-有源CTLE，用于补偿高达12dB的非线性信道损耗。此外，该团队还提出了一种带有T-π输入网络和级联内嵌式CTLE的线性TIA，可在保持平坦带内频率响应的同时提高带宽。该驱动器和TIA采用180nm SiGe BiCMOS工艺实现，测量结果显示其带宽超过35GHz。通过将驱动器与MZM、TIA与PD共同封装，构建了完整的硅基光电集成收发机前端（图2为光发射机和光接收机的封装照片，图3为实验结果）。电光调制和光电接收均可实现400G速率的应用需求。光发射机实现了5dB的光消光比和4.8pJ/bit的功耗效率，而光接收机实现了67dB的跨阻增益和2.95pJ/bit的功耗效率。
图2 混合集成光收发机封装照片
图3 光收发机NRZ和PAM-4的测试结果
该成果由半导体所博士生刘翰、半导体所祁楠研究员、国家信息光电子创新中心肖希等共同完成，并得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金和北京市科技计划项目的资助。
5.北京大学团队提出一种解决大规模决策问题的高效蒙特卡洛树节点选择策略
近期，北京大学光华管理学院管理科学与信息系统系副教授、人工智能研究院多智能体与社会智能中心执行主任彭一杰课题组以“An Efficient Node Selection Policy for Monte Carlo Tree Search with Neural Networks”为题的文章被运筹与管理科学领域高水平期刊InInforms Journal of Computing接受。
近年来，智慧化运营管理、制造业及机器人控制等领域正面临着日益增多的大规模决策挑战。这些挑战的核心在于如何在庞大的动作空间中精确地识别出最优行动方案，这对于多数传统的基于规则的搜索方法而言，其计算复杂度往往极高。蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），作为一种融合了蒙特卡洛仿真的随机性与树搜索精确性的高效算法，能够有效处理复杂且大规模决策的问题，并在自动驾驶、计算机游戏及组合优化问题等多个领域展现出了其独特的优势与潜力。人工智能领域AlphaGo的成功引领了一种新趋势，即在MCTS中融入价值网络和策略网络，以进一步提升算法的性能。
图1. 蒙特卡洛树搜索
MCTS本质上是一个黑箱系统仿真优化问题。在经典的MCTS中，节点选择策略采用置信上界树（Upper Confidence Bounds applied to Trees，UCT）算法，该策略能够有效平衡节点选择中的探索与开发。然而，用于推导UCT算法的多臂老虎机问题与MCTS问题的框架存在差异，且该算法未能充分利用仿真抽样过程中获得的信息。本研究将蒙特卡洛树搜索中的节点选择问题建模为多阶段的排序与选择（Ranking and Selection，nR&S）问题，该框架与蒙特卡洛树搜索问题更加契合。本研究将用于求解排序与选择问题的渐近最优仿真资源分配策略扩展为一种用于树搜索的节点选择策略。该策略通过平衡行动值与方差，能够高效地分配有限的仿真资源，以最大化正确选择最优行动的概率。进一步地，本研究将价值神经网络与策略神经网络融入所提出的节点选择策略中，分别为算法提供了先验信息与最优行动识别信息，从而进一步提升策略的表现。
图2. 在井字棋下的实验结果
图3. 在五子棋下的实验结果
图4. 在强化学习倒立摆环境中的实验结果
本文将所提出的算法应用于井字棋和五子棋计算机游戏中。数值结果表明，在不结合任何神经网络信息的情况下，与经典的UCT策略相比，该算法能够显著提升正确识别最优行动的概率；在结合神经网络信息后，该算法在游戏对弈中比AlphaGo Zero中使用的UCT策略具有更高的获胜率。此外，在OpenAI倒立摆环境测试中，该算法相比于MuZero中使用的UCT策略，在相同的迭代次数下能够获得更高的游戏得分。进一步地，本文通过数值测试分别验证了价值网络与策略网络在提升算法表现方面的效果。这项研究揭示了将动态仿真资源分配策略扩展为MCTS中节点选择策略的潜力，应用这种新的蒙特卡洛树搜索方法来解决大规模决策问题值得进一步深入研究。
美国佐治亚理工大学工业与系统工程系博士研究生刘啸天为论文第一作者，彭一杰为论文通讯作者。论文合作者还包括北京大学光华管理学院助理研究员张公伯、博士研究生周睿涵。
该研究得到国家自然科学基金杰出青年科学基金、原创探索项目的资助。
