具体来说，CANN 不再是一个巨大的单体软件，而是被拆解为多个功能正交的组件。分层解耦的思路贯穿了全栈：从底层的硬件驱动到中间的运行时，再到上层的编译器和加速库，每一层都实现了物理上的松耦合。

随着量子计算与神经形态硬件的成熟，光电混合架构将成为连接传统电子计算与未来计算形态的重要桥梁。从智能制造到智慧城市，从自动驾驶到医疗诊断，这种新型计算架构正在为各行各业的数字化转型提供强大的算力支撑。