来自未来的硅光子芯片在 2023 年又向前迈进了一步。 自 2023 年初以来，围绕硅光子学的炒作很多，并且进行了大量投资，尤其是在光计算、光学物联网和各种传感应用方面。
根据市场研究机构Yole Intelligence的数据，2024年硅光子芯片市场价值6800万美元，预计到2024年将超过6亿美元，2024年至2024年的复合年增长率为44%。 这一增长的主要驱动力是800G可插拔光收发器，用于高速数据中心互连和机器习，需要更高的吞吐量和更低的延迟。
为什么硅光子学“令人信服”？
使用CMOS技术（即硅光子学）制造光子电路不仅可以提供半导体晶圆级制造的规模，还可以利用光在计算、通信、传感和成像方面的特性来发挥新电子应用的优势。
由于这些原因，硅光子学越来越多地用于光学数据通信、传感、生物医学、汽车、虚拟现实和人工智能 （AI） 应用。 直到最近，硅光子学的主要挑战一直是添加分立激光器作为光子电路的“电源”的成本，包括在光子芯片上制造和组装这些激光器。
光可以表现得像波或粒子，这种行为可以纵。 术语“光学”是指对光的研究，通常用于谈论人眼可见的光（例如，前照灯发出的光、放大镜等透镜反射的光等）。 术语“光子学”是指在更小的尺度（小于几微米）上反射或操纵光的系统。 集成光子学是指使用半导体技术和在洁净室设施中加工的晶圆制造光子系统。 如果使用的制造工艺与CMOS制造非常相似，则称为硅光子学。
换句话说，硅光子学是一种材料平台，能够使用绝缘体上硅 （SOI） 晶圆作为半导体衬底材料来制造光子集成电路 （PIC）。 这项技术比以往任何时候都更受欢迎和可行，这是有很大原因的。
最初，集成光子学开始使用掺杂石英玻璃、铌酸锂或磷化铟等材料作为材料表面，特别是用于电信和长距离数据通信应用。 然而，绝大多数半导体行业使用硅作为主要材料来制造集成CMOS电路，实现了非常高的良率和低成本。 光子学的物理特性使其成为使用旧硅节点上使用的CMOS工艺对光子器件和电路进行图案化和制造的理想选择。 使用经过验证的制造工艺为大规模生产开辟了一条经济可行的道路，因此，集成硅光子学已经起飞。
如今，硅光子学已经利用完善的CMOS制造和设计生态系统开始构建集成光子系统，这些系统已被证明在规模上非常具有成本效益。
主要优点：
现在，该行业可以在硅晶圆上高效地制造PIC，硅光子学带来的所有好处都可以开始在主流电子产品中得到利用。 PIC 的主要优势之一是它们能够支持、扩展和增加数据传输。 从历史上看，铜缆链路是第一个达到更长距离带宽和能量限制的链路。 最近，光纤连接已被用于数据中心，以实现网络架构中越来越短的连接。 最新的趋势是，通过将可插拔光收发器转移到与交换机相同封装的光学IO小芯片，将光连接移近交换机ASIC。 这缩短了高速电气Serdes链路的距离，从而降低了IO的整体能耗。
除了用于数据中心外，硅光子学还可用于传感，这有利于各种不同的行业。 例如，光学传感、信号传输以及反射或透射光信号的接收可以帮助确定周围环境的特征。 这种传感活动有利于健康和生物医学应用，例如诊断和分析、消费者健康可穿戴应用，以及用于工业自动化和自动驾驶的激光雷达。
固态激光雷达芯片在自动驾驶汽车和工业自动化中越来越受欢迎。 LiDAR 不使用射频 （RF） 信号，而是使用从表面反射的光来分析和提供有关道路上发生的事情的关键信息，并提供有关汽车应如何反应的输入（例如，物体移动的方向、可能有障碍物的位置等）。 当然，在设计将用于汽车行业的任何东西时，需要考虑许多安全法规。 就激光雷达的广泛、大量消费应用而言，增强虚拟现实已经在一些智能手机中引入。 硅光子学的另一个可能的大规模应用是测量人体健康，包括智能手表和体内植入医疗设备等可穿戴设备的心率、饱和度和水合作用水平。
与任何产品开发过程一样，需要仔细考虑哪种技术最适合特定应用的决定，包括成本、性能要求、上市时间以及与客户的现有关系等因素。
就像电路中的电压源一样，激光器是硅光子电路的电源。 目前，由于材料的间接带隙，不可能在硅中制造光源（或激光）。 这就是为什么磷化铟等材料被用于制造电信和数据通信波长的半导体激光器的原因。
OpenLight 等公司已经磨练了各种技术，将磷化铟集成到硅光子芯片中，以创建驱动光子电路的集成激光器、调制器和探测器。 这使客户能够从标准制造工艺中获益，并获得硅光子学的许多性能优势。 此外，在同一系统中可以使用波长略有不同的多个激光器，以进一步扩展。 过去，混合连接的激光器芯片引发了人们对可靠性的担忧，但集成激光器提高了可靠性，并为需要多个激光器或放大的应用开辟了可能性。 然而，设计人员不应忽视热问题，因为激光会产生热量，在设计电路和封装时需要考虑这一点。
硅光子学产业才刚刚起步，因为它带来了巨大的技术和经济价值。 光输入输出 （iO） 越接近核心硅（通过 2。5 3D异构集成），对通信的影响较小，使其成为高性能计算和AI应用的理想选择。
材料：
硅光子学领域并不局限于单一的衬底或材料。 传统上，硅作为光发射器的效率受到限制，主要是由于其内部量子效率低。 但通过在硅衬底上创造有源光学器件，硅光子学在大规模生产方面取得了重大突破。
管理海量数据吞吐量
超高密度光学芯片利用硅光子学在单个芯片上提供更多的通道。 这对于并行处理大量激光雷达数据点至关重要，确保系统能够满足实时分析的需求。 硅光子学的集成可以增强数据处理能力，提高激光雷达系统性能和整体效率。
加快处理任务的速度
数据传输速度是LiDAR系统实时处理能力的关键因素。 硅光子学可以将许多组件集成到单个芯片上，以光速传输数据。 这与传统的铜基系统形成鲜明对比，从而大大加快了处理速度。 组件的集成不仅提高了速度，还提高了整体数据处理效率，减少了延迟，并确保了实时准确的环境分析。
大昌“顺着光的方向走”。
这是去年报道的台积电将与博通和英伟达联手与其他主要客户共同开发硅光子技术和共封装光学（CPO）等新产品，工艺技术从45nm延伸到7nm，最快明年下半年将迎来大订单，并在2024年左右达到量产阶段。
针对这一传闻，台积电表示不会回应客户和产品状况。 不过，台积电对硅光子技术的未来前景持高度乐观态度。
在一次半导体研讨会上，台积电副总经理余振华也公开透露了他对硅光子技术的看法：“如果我们能提供一个好的硅光子集成系统，我们就能解决能效和AI算力这两个关键问题。 这是一个新的范式转变。 我们可能正处于一个新时代的开端。 ”
对于台积电来说，该领域的主要产品被称为Coupe（紧凑型通用光子引擎）封装技术，其最大的特点是可以降低功耗，增加带宽。 台积电计划在与英伟达的研发项目中尝试将多个 AI GPU 组合成一个 GPU。 该研发项目将持续数年，直到硅光子学生态系统成熟后才能完成。
21世纪初，英特尔和 IBM以他们为首的企业和学术机构已经开始着力发展硅芯片的光信号传输技术，希望有朝一日芯片之间的数据电路能被光路所取代，延续摩尔定律。
2024年，英特尔研发出首款50Gb S超短距离硅基集成光收发芯片后，硅光子芯片开始进入产业化阶段。 随后，欧美多家传统集成电路和光电巨头通过并购迅速进入硅光子学领域，抢占制高点。 目前，英特尔也是硅光子领域布局最全面的公司。
在制造工艺方面，虽然光子芯片和电子芯片在工艺和复杂程度上相似，但光子芯片的结构要求并不像电子芯片那么严格，一般在100纳米范围内。 这大大降低了对先进制程的依赖，在一定程度上缓解了当前芯片发展的瓶颈。
硅光子学正在成为一股革命性的力量，有可能重塑整个行业，超越激光雷达等传统应用。 这项技术涉及使用硅基组件来产生、操纵和检测光，不仅突破了汽车创新的界限，而且在仓库自动化、数据中心和电信等市场也取得了重大进展。