硅光光模块优势及应用潜力如何？

硅光光模块具有高集成度、低功耗、低成本、小型化等优点。

1.AI 高速光通信时代，硅光子优势逐步凸显

硅光光模块与传 统光模块相比，其工作原理基本相似，主要区别集中于基于 CMOS 制造工艺进行硅 光芯片集成所带来的器件和技术差异。 （1）从原理架构来看，在实际光模块应用中，硅光光模块主要由控制单元、 数字信号处理单元、发射单元以及接收单元几大功能模块组成。数字信号处理单元 通过数字信号处理芯片（DSP）来对抗于补偿信号失真，降低系统误码率；发射单 元采用硅光子技术方案，区别于传统 EML 方案，目前硅光方案中光源和调制器分 开，激光器负责出光，硅光调制器负责调制光信号，实现电/光信号转换；接收单元 主要由波分解复用器、探测器和跨阻放大器构成，探测器将波分解复用器分束过后 的多路高速光信号转换为高速电流信号，再经过跨阻放大器（TIA）处理放大，输 出至数字信号处理单元；控制单元使用微控制单元（MCU）芯片对模块内各电芯片 寄存器进行读写，实现对模块的诊断和监控。

（2）从器件方案来看，不同于传统光模块的分立式结构，目前在实际硅光光 模块中，除激光器外，大部分已实现了多种光电器件的硅基集成，如各种硅基无源 器件（波导、合分波器）、锗硅探测器、硅调制器等。 其中激光器部分，目前硅光光模块多采用外置 CW 激光器，一方面较 EML 激 光器芯片可获得成本上的优势，另一方面外置激光器方案与硅光芯片的耦合带了新 的挑战；调制器部分，随着光模块速率提升，不同于 EML 方案中的 EA 调制，硅 光光模块多采用 MZM 方案，可更为方便地通过增加通道数来提高带宽，或带来工 艺和成本上的优势；其他无源器件部分，除隔离器和连接器外，硅光芯片替代了大 部分传统光模块中的无源器件，传统器件中的透镜和大型组件都被取代，陶瓷、铜 等材料用量大幅降低，晶圆、硅光芯片等电子材料占比提升，价值向硅光芯片、硅 光引擎转移，整体有望进一步实现工艺简化和成本控制，同时硅光器件更高的集成 密度带来了芯片尺寸的大幅缩减，相较于传统光模块具备小型化优势。

（3）从工艺制造来看，硅光芯片技术较为成熟，从芯片到光模块，但封装工 艺上仍存在较多技术难点，封装良率和成本仍有待优化。 传统分立式光模块的制造过程中需要依次封装电芯片、光芯片、透镜、对准组 件、光纤端面等器件，部件物料多，工序较为复杂，封装过程自动化率较低，测试 中需要手工将光模块一个个进行对准耦合测试，需要投入较多人工成本，但整体工 艺成熟度较高； 目前基于硅光工艺已经能够加工芯片级器件，可以利用传统半导体产业非常成 熟的硅晶圆加工工艺，在硅基底上利用蚀刻工艺可以快速加工大规模波导器件，利 用外延生长等加工工艺，能够制备调制器、接收器等关键器件，最终实现将调制器、 接收器以及无源光学器件等高度集成，硅光芯片体积大幅减小，材料成本、芯片成 本、封装成本均有望进一步优化，同时可以通过晶圆测试等方法进行批量测试，测 试效率有望提升，但各主流厂商的设计和工艺路线存在多种技术路线，尚未形成统 一的方案形成主流技术聚焦，从而更大程度的发挥 CMOS 工艺的规模效应，进而实 现成本和良率的持续优化； 硅光光模块封装难度大，良率低，其中硅光接口封装处于初期阶段，主要瓶颈 在于光电子芯片和光纤阵列组建的光接口封装，其对准与封装的精度要求高，封装 效率低，现阶段的封装技术难以实现高质量，低成本的封装，产品良率限制了硅光 光模块的大规模量产；此外，硅光芯片可获得量产化资源少，尽管硅光芯片与 CMOS 工艺兼容，但成熟的 CMOS 资源不对外开放或者没有硅光流片经验。

（4）从产业链角度来看，目前硅光产业主要包括三大类器件产品：硅光器件、 硅光芯片和硅光光模块。其中，硅光器件、硅光光模块与传统光模块产业链相似。 而硅光芯片则是作为高度集成的单芯片而并非传统的分离多器件组合，因此主要在 芯片产业链上有所差异。 总的来说，从应用场景来看，在不同速率和距离的与传输距离下，硅光子技术 相比 III-V 器件竞争优势有演进的过程。在单通道波特率低于 25G，短距离传输 (<10km)，III-V DML(直调激光器)的性价比较优；随着传输速率及距离增加， EML 因其优异高速调制频响，低驱动电压，低啁啾，成为主要光电器件 ，特别是单通道 速率到 50G 波特率以上。随着大数据中心对联结带宽的不断升级，多通道技术成为 必须，高集成高速硅光芯片成为性价比更优越的选项。目前出货的硅光光模块产品 主要分为两大类：短距离数据中心光模块；中长距离的电信相干模块。

2.硅光子在智能驾驶、光计算等多领域应用潜力大

硅光子技术的 CMOS 工艺兼容、高集成度、波导特性在众多领域存在应用可 能，如智能驾驶、光计算、消费电子等方向有很大的发展空间。

 智能驾驶：硅光固态激光雷达技术路线是未来激光雷达发展的优选 方向

车载激光雷达市场前景广阔。激光雷达是一种使用激光脉冲来测量障碍物距离 的传感技术。随着技术的进步和激光雷达制造成本的降低，目前已成为自动驾驶、 无人机、智能机器人等领域的关键传感技术，特别是作为自动驾驶的核心组成，其 车载领域的应用具备广阔的成长空间。根据深圳自动驾驶智能研究中心、车控 CHEK 和 HiEV 联合发布的《车载前装激光雷达全球发展报告（2022）》预测，到 2027 年，全球激光雷达的发货量将接近 300 万台，年复合增长率将达到 76%，全球 市场规模将达到近 60 亿元人民币。

硅光方案助力激光雷达降本放量。激光雷达技术方案众多，硅光芯片化集成有 望助力激光雷达完成成本控制进而实现上车放量，硅光固态激光雷达或成未来发展 方向。 从技术上看，自动驾驶所使用的激光雷达主要涉及探测技术和扫描技术。探测 技术主要有脉冲飞行时间（ToF）和调频连续波（FMCW）两种模式；扫描技术可 分为机械、半固态（如 MEMS、转镜）和全固态（如色散、Flash 和 OPA）等。不 同厂商的激光雷达采用了不同的探测技术、扫描技术和激光波长。从发展趋势来看， 激光波长正在从 905 向 1550 纳米演进，探测技术正在从 ToF 向 FMCW 演进，扫描 方式正在从机械向半固态、全固态演进。 从产业发展来看，激光雷达要实现规模化量产上车需要满足高性能和低成本两 方面，目前多数方案都是依靠各类分立器件的集成来实现雷达系统，缺点是成本高、 尺寸大、功耗高、可靠性低，在大规模上车上存在挑战。通过硅光子技术实现芯片 化集成，可以降低系统成本、实现规模化应用，具备高性能、低成本、小尺寸、低 功耗等优点。具体方案上，硅光固态激光雷达包括硅基相控阵激光雷达和硅基光开 关阵列激光雷达两种：硅基相控阵激光雷达就是将光源、光分束器、相位调制器、 光转束器、探测器等集成在几平方毫米的区域，快速识别远方目标；硅基光开关阵 列激光雷达是通过将激光器发射的光经过硅基上的光开关阵列传输到特定位置的光 学天线，并配合天线上方设置的透镜实现光束偏转。

硅光 FMCW 的解决方案获企业布局。从实际应用来看，Intel Mobileye、Aeva 正积极推进硅光 FMCW 激光雷达的应用，2024 年 1 月 8 日，Aeva 宣布推出首款专 为量产汽车应用而设计的 4D LiDAR 传感器 Aeva Atlas，其 CoreVision 正是基于硅 光构建，利用硅光子技术取代了传统 Tof 激光雷达中的复杂光纤系统，并以合适的 成本实现量产；在 CES 2021 大会上， Mobileye 展示了与 Intel 合作开发的硅光 FMCW 激光雷达芯片，预计 2025 年实现上车。

光计算：硅光有望成为实现集成光计算系统的主要材料平台

光计算有望突破电子计算瓶颈。光计算是采用光作为信息处理的基本载体，基 于光学单元构建光学系统，通过必要的光学操作，从而实现信息处理或数据运算的 新型计算体系。随着全球算力规模的不断扩大以及算力升级面临的低碳问题，光计 算相较于传统电子计算机具备天然的并行计算能力、低功耗、高速低时延、抗干扰 能力强等优点，在特定场景中，有望替代传统电子计算机，是解决摩尔定律困境以 及冯•诺依曼架构瓶颈问题具备潜力的途径之一。21 世纪初至今，光计算已成为当 前大规模复杂计算的重要解决方案，可以在人工智能、气象监测、金融投资、生物 医药等诸多领域发挥重要作用，是各国积极推进的重点项目之一。

光计算按照物理实现的方式可分为基于经典光学的计算（光经典计算）和基于 量子光学的计算（光量子计算），两者结构上一般包括：光发射部分、光处理部分、 光探测部分等。（1）光发射部分：光经典计算包括激光器和调制器，而光量子计 算包括激光器和量子态制备装置。（2）光处理部分：两种计算方式均可以分为逻 辑门型和非逻辑门型两大类。光经典计算利用折射、散射、非线性效应等，基于马 赫增德尔干涉仪（MZI）、微环等结构进行计算；光量子计算利用量子叠加、量子 纠缠效应等，将经典光学器件进行量子应用。（3）光接收部分：光量子计算需采 用灵敏度更高的探测器，如雪崩二极管、超导纳米线探测器等，而光经典计算对探 测器的灵敏度要求略低。

光经典计算可利用光的波动特性如折射、衍射等规律来实现计算功能。在光经 典计算中，光被用作信息处理的基本载体，通过光学单元构建光学系统，实现信息 处理或数据运算的新型计算体系。目前光电混合光计算是当前主流计算框架，“结 构即功能”的专用模拟计算近年来成为发展热点。预计发展路线将从初步落地到拓 展应用场景再到更为大众的市场中去。当前产业链整体成熟度偏低，产品种类偏少 且产量有限，但全球范围内的研究与投资热情增长。 硅光是硅光因其 CMOS 工艺兼容、集成度高等优势，有望成为集成光计算系 统的主要平台。典型的硅基光计算案例包括 2x2 MZI 阵列提供矩阵•矢量积实现矩 阵运算、光波导延迟线实现蓄水池计算、多模干涉仪和相移阵列或等离子激元实现 傅里叶变换、微环/亚波长超材料实现积分计算等。未来基于光电混合集成、异质集 成等工艺，可实现不同功能单元的更高效集成，进一步提升系统的集成度。

基于硅光平台的神经网络逐步走向商业化。各该公司采用的光计算核心原理基 本相同，打造一个用于通用矩阵乘法运算（GEMM）的光子矩阵，再集成 DAC、 ADC、跨阻放大器（TIA）和光电探测器（PD）等其他模拟和光电器件，来替代目 前深度学习和科学计算任务中的其他 ASIC 硬件。例如，美国 AI 芯片公司 Lightmatter 推出通用光子 AI 加速器方案“Envise”；曦智科技于 2021 年发布光子 计算处理器“PACE”。 Envise：其光计算核心原理基本相同，打造一个用于通用矩阵乘法运算 （GEMM）的光子矩阵，再集成 DAC、ADC、跨阻放大器（TIA）和光电探测器 （PD）等其他模拟和光电器件，来替代目前深度学习和科学计算任务中的其他 ASIC 硬件，根据 Lightmatter 数据，配有 4 个 Envise 光子芯片的服务器里，同时运 行 BERT 机器学习模型，可实现比英伟达 DGX-A100 高三倍的推理性能和 7 倍以上 的能效比。 PACE：在 PACE 中，单个光子芯片集成了超了一万个光子器件，时钟速度达 到 1GHz，在运行特定循环神经网络时，速度可以达到高端 GPU 的数百倍，pace 包 含一个 64x64 的光学矩阵，由集成硅光芯片和 CMOS 芯片 3D 堆叠而成，其 3D 封 装或基于 Cadence 的 Integrity 3D-IC 和 Innovus 平台打造与设计。

光量子计算是以光子作为量子比特进行计算，通过对光子进行量子操控及测量 来完成计算。光量子计算是基于量子光学的计算方式，可以利用光的量子特性来实 现更加高效和强大的计算功能。目前分层式架构为主流，计算平台的发展路线预计 将，从光量子计算优越性验证到含噪声的中规模光量子计算，而通用容错型光量子计算机是光量子计算发展的终极目标。现阶段光量子计算仍处于实验室研发的初级 阶段，核心参与者不多，科研与市场活跃度呈现增长趋势。 硅基集成光量子芯片为大规模光量子计算及量子信息处理实现提供了有效途径。 光量子计算关键硬件组件包括量子光源、单光子探测器以及光量子芯片，其中光量 子芯片是核心，是各企业研发重点。硅材料具有很强的三阶非线性效应和紧致模式 约束特性，利用半导体微纳加工工艺，可以实现高密度片上集成的光量子芯片基础 器件，如光波导、光分束器、光耦合器、光调制器等，总之得益于其硅基光量子芯 片技术的大规模集成、可编程配置等优势，推动其在基于光学系统的量子计算、量 子模拟以及量子信息处理等应用方面取得了一系列进展，在未来实现可实用化大规 模光量子计算与信息处理应用方面展示出较大潜力。 多个光量子计算企业通过与芯片制造商合作或自建芯片实现研发光量子芯片。 美国 PsiQ 与全球领先半导体制造商 GlobalFoundries 合作研发基于硅光集成光量子 系统 Q1。 加拿大 Xanadu 与 Imec 合作开发了基于超低损耗氮化硅波导的下一代量 子比特。Xanadu 与 GlobalFoundries 合作制造了 300 mm 硅光器件。世界领先的量子 信息公司 Infleption2024 年宣布收购两家集成硅光子公司 SiNoptiq 和 Morton Photonics。

消费电子：硅光子技术高集成度契合消费电子的空间需求

消费电子需要在有限空间内集成较多器件，对尺寸较为敏感，硅光的高集成特 性契合消费电子的需求，如可穿戴设备、生物医疗等。2023 年 Apple 基于硅光子技 术和光学吸收谱技术的无创伤血糖仪项目取得进展，该项目通过硅光子技术和光学 吸收谱技术向皮肤发射特定波长的激光，该区域血液中的血糖会吸收部分光波，传 感器通过反射光使用算法计算佩戴者的血糖浓度，通过无创伤手段、连续不间断检 测佩戴者的血糖水平，有利于糖尿病患者更好控制病情，该功能未来将集成至 Apple Watch 产品中。根据 Yole Group 预测，2027 年基于硅光子技术的消费医疗市 场规模有望达到 24 亿美元。