据腾讯新闻，于2023年10月12日报道，为及时和全面反映光信息加密及存储技术的最新发展趋势，《中国激光》于2023年第18期出版“多维光信息加密及存储技术”专题。（点击查看专题网页）
专题封面文章来源于之江实验室谭德志研究员与浙江大学邱建荣教授团队。文章聚焦以玻璃作为存储介质的光存储技术，概述了该技术的研究进展和维度复用情况，并对其面临的挑战和机遇进行了展望。同时探讨了光场调控技术与深度学习技术在光存储领域中的潜在应用。（点击查看原文）
封面解读：
封面展示了基于玻璃的多维光存储技术的原理和应用。激光束聚焦到玻璃光盘内部，可以实现多层数据记录。在局部放大图中，不同颜色和不同大小的圆点代表了数据在三维空间中的多进制编码，体现了高密度的数据存储；神经元喻示了深度学习在玻璃光存储领域中的巨大应用潜力，表明光存储技术可以与人工智能相结合，实现质的飞跃。
背景介绍
大数据时代，海量数据的产生和积累对存储性能提出了更高的要求。如何实现长期稳健、绿色节能的数据存储已成为现代社会亟需解决的问题。
光存储方式因其在成本、能耗、可靠性以及使用寿命等方面具有独特优势，成为未来信息存储领域的重要发展方向之一。其中，以玻璃作为存储介质的光存储，其存储寿命甚至可达上亿年，是温冷数据永久存储以及在战争、灾变等恶劣环境下保存数据的绝佳方式。
本文聚焦以玻璃作为存储介质的光存储技术，概述了该技术的研究进展和维度复用情况，展望了其面临的挑战和机遇，同时探讨了深度学习在光存储领域中的潜在应用。
一.研究进展
1、基于折射率变化和周期性纳米结构的多维光存储
飞秒激光聚焦在透明玻璃内部时，会在辐照区域产生强烈的非线性效应，导致玻璃的结构和性质发生变化。
通过调控激光脉冲能量可以在辐照区域产生不同类型的修饰结构：脉冲能量较低时会产生平滑的折射率变化，利用该特性可以在玻璃内部记录多层二进制数据点；能量适中时会形成具有双折射特性的周期性纳米结构，这种周期性结构具有可控各向异性、高耐久性和可擦除重写性，在多维光数据存储和信息加密领等域中有着巨大的应用潜力。通过调节激光脉冲能量和偏振方向，可以分别调控纳米结构的慢轴取向和光程延迟，实现5D光存储。
例如，南安普敦大学Sakakura等[1]诱导了一种高透过率的Type X纳米结构，有效缓解了光的散射效应，使实现百层、千层大容量5D光存储成为可能。
华中科技大学Yan等[2]和南安普顿大学的Lei等[3]利用近场增强效应分别在石英玻璃内部诱导了具有更小空间尺寸的SNS和Type S纳米结构，可以实现超高密度的5D光存储；此外，通过操控光束的时空特性，还可以生成任意三维取向的倾斜纳米结构（图1），有望实现三维空间、慢轴取向、光程延迟和倾斜结构极角复用的6D光存储[4]。
2、基于离子价态变化的多维光存储
利用激光空间选择性调控透明基质中活性离子的局部结构和价态也可以实现多维光存储。与诱导折射率变化和周期性结构的光存储相比，这种方法具有独特的发光特性，数据读取信噪比更高。
例如，利用飞秒激光可以诱导玻璃中Eu3+/Sm3+离子还原为Eu2+/Sm2+离子，基于该离子的价态转换实现数据的存储、读取和擦除，同时可以通过脉冲能量调控记录点的光致发光强度编码多进制数据。
浙江大学Wang等[5]通过单个超快激光脉冲诱导掺铕钙硅铝酸盐玻璃中Eu3+离子的还原，实现了超长寿命的4D光存储（图2），存储寿命长达2×107年，写入的局部记录点可以承受970 K高温和100 kW/cm2的强紫外光辐照，该工作为实现超低能耗、超高寿命、超快写入的高密度光存储提供了技术方案。
3、基于金属纳米团簇/颗粒的多维光存储
利用飞秒激光在透明材料内部诱导形成贵金属纳米团簇/颗粒也是一种有效的光存储手段。
浙江大学Tan等[6]利用单脉冲飞秒激光空间选择性诱导掺银硅铝酸盐/磷酸盐玻璃中银团簇的形成，通过调节激光参数与银离子掺杂浓度可精确控制银团簇的发光强度和发光直径，实现大容量、高信噪比的超快光存储。
昆明理工大学Zhao等[7]通过全光刺激的方式在锗硼酸盐玻璃中诱导银纳米颗粒的沉淀或分解，实现了高着色和高发光对比度的3D光存储（图3）。
4、基于量子点/纳米晶的多维光存储
将功能性的量子点或纳米晶嵌入到玻璃介质中，可实现其独特发光、非线性光学等特性与玻璃基质的高度集成，在发光和光存储相关应用领域具有巨大潜力。
浙江大学Sun等[8]通过超快激光直写技术对玻璃中钙钛矿纳米晶的组分及其带隙进行设计（图4），可以在玻璃微区原位析出多色钙钛矿纳米晶，其发光波段在480~700 nm范围内灵活可调。该项工作为三维空间与波长复用的高密度多维光存储提供了新的技术方案，也为光功能玻璃结构调控与应用开辟了全新的领域。
二.总结与展望
当前玻璃光存储技术正朝着超高密度、多维复用、超快读写、可擦重写、超长寿命等方面发展。从实际应用层面来看，玻璃光存储在读写速度、读写精度、存储密度、存储容量等方面还面临着一些挑战。
近年来，人工智能和深度学习技术发展迅速，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域中取得了显著的成果和突破。深度学习作为一种数据驱动算法，其强大的数据表征、模型构建与泛化推理能力，也为光学等其他领域提供了新的思路和手段，如数字全息、超分辨成像、逆向微纳结构设计和激光微纳制造等。将光存储与新兴深度学习技术相结合对全面提高光存储性能具有重要的意义。
课题组及通信作者简介
光电材料与集成器件实验室主要研究方向是集成光电材料与器件、激光微纳制造等，团队成员包括材料、物理、光学，以及算法与人工智能等领域十余名青年才俊。团队负责人为谭德志，研究员，博士生导师。曾在日本京都大学（JSPS特聘研究员）、韩国基础科学研究所、新加坡南洋理工大学、浙江大学等单位从事科研工作。担任Ultrafast Science（Science合作期刊）、《中国激光》《硅酸盐通报》等期刊的青年编委。主持了国家基金委面上项目、青年项目、科技部重点研发计划项目、日本学术振兴会项目、之江实验室揭榜挂帅项目等。以第一/通讯作者在Science、Adv. Mater.、Light: Science & Applications、Advanced Photonics等高影响力期刊发表论文40余篇。
期刊简介
《中国激光》创刊于1974年，由中国科学院主管、中国科学院上海光学精密机械研究所和中国光学学会主办、中国激光杂志社出版，是全面报道激光技术领域最新研究成果的旗舰级中文学术期刊。2021年改为半月刊，并开始出版“英文长摘要”以提高期刊论文的国际传播力。2021年和2022年分别打造“前沿激光制造”专题刊和“生物医学光子学”专题刊。
《中国激光》目前被EI、ESCI、AJ、CA、INSPEC、Scopus、CSCD等检索系统收录。多次获得“百强科技期刊”“百种中国杰出学术期刊”“中国精品科技期刊”和“中国最具影响力学术期刊”等称号。2019年入选“中国科技期刊卓越行动计划”。2021年荣获“第五届中国出版政府奖”期刊奖提名奖。2022年入选《光学工程和光学领域高质量科技期刊分级目录》“T1级”。
