据外媒报道，波士顿初创公司Lightmatter、哈佛大学和波士顿大学团队宣布合作开展由IARPA资助的研究项目，旨在为自动驾驶汽车开发Lightmatter的“电光子计算”（EPiC）解决方案，以解决高性能、低延迟和节能的计算能力问题。

　　Lightmatter是一家致力于开发光子处理器和互连技术的公司。Lightmatter表示，全球自动驾驶汽车市场预计到2028年将成为一个价值110亿美元的产业，但该产业仍然存在一个主要的技术障碍，即不限制车辆行驶里程和电池寿命的车载计算系统的可用性。

　　Lightmatter方面表示：“EPiC解决方案的进步对于克服这一挑战至关重要。”该IARPA 项目由Lightmatter的首席科学家Darius Bunandar与波士顿和哈佛教授Ajay Joshi和Vijay Janapa Reddi共同领导。Darius Bunandar表示：“自动驾驶汽车行业需要克服这一重大技术障碍，才能真正提高续航里程，因此需要足够强大的车载计算能力来支持每秒数万亿次计算，且不会消耗大量能源。”

　　Lightmatter方面称：“传感器可能包括雷达、激光雷达、摄像头和其他驾驶员辅助设备。在提供具有竞争力的汽车续航里程和性能方面，如何降低自动驾驶汽车的功耗非常关键。”

　　为了实现L4级自动驾驶，无需人工控制，传感器的数量和分辨率都需要增加。然而，Lightmatter认为，在此类车辆中部署更多传感器单元不是一种选择，因为这会将传统车载计算机的功耗增加到不可持续的程度。

　　该公司还表示，传统的体管缩放将无法满足上述要求，因为自动驾驶汽车中的深度学习应用所需的高级算法需要一种全新的计算机设计方法，即一种基于光子的方法。

　　Lightmatter相信，其混合电光子方法将能够提供每秒所需的操作数量，同时比传统处理器消耗更少的能量。Lightmatter称：“该团队方法非常有竞争性，主要是能够在现有制造设施内使用标准半导体制造和外包半导体组装和测试（outsourced semiconductor assembly and test，OSAT）工艺，以制造基于光子芯片的计算系统。在EPiC系统中，光子学用于执行大型矩阵计算，而电子学用于执行非线性运算和存储。”