光学等硬科技领域，知识体系高度专业，计算过程严谨复杂，实验验证链条长，长期以来对研发人员的跨学科能力和工程经验提出较高要求。随着大模型技术发展，通用模型在文本生成与知识问答上表现突出，但在强物理约束、强工程规范、强计算验证的场景中，仍容易出现专业理解不够深入、推演链条不够严密、结果可复核性不足等问题。如何让智能技术真正“懂专业、能计算、可验证”，成为高校与产业界共同关注的方向。
Optics GPT的推出具有示范意义；它表明，在人工智能时代，我国不仅要掌握通用技术，也要在垂直领域做深做实创新，把人工智能的通用能力与各行业的专业知识更紧密地结合起来。这类融合创新，是推进科技自立自强的重要路径。随着更多垂直领域大模型不断涌现并走向成熟，人工智能有望成为推动硬科技突破的重要动力，为我国在光学、材料、能源等战略性产业的发展提供新的支撑。