1. 光子芯片：高传输速度 高宽带，AI 浪潮下核心前景技术

随着人工智能技术发展，各行业对智能计算能力需求旺盛，传统电子计算体系及芯片面临 性能与能耗等诸多问题。近年来，伴随着 AlphaGo、ChatGPT 为代表的人工智能革命性成果的诞生，深度神经网络、人工智能大模型等技术成为全球关注和发展的焦点，各行业对 提升智能计算能力的技术需求旺盛，传统电子计算体系存在的“冯·诺依曼瓶颈”、摩尔 定律放缓、“功耗墙”等问题日益显著。自 2012 年以来，AI 的算力需求以指数速率快速增 长，平均每 4 个月增长一倍，远远超过了摩尔定律所描述的电子芯片性能提升速度，后者 大约每 18 至 24 个月翻倍。传统的电子芯片不仅在性能上受到挑战，而且还伴随着惊人的 能耗问题。

我们认为光子芯片技术或是解决“后摩尔时代”关键瓶颈的最具前景的解决方案。在当前 的技术发展背景下，解决“后摩尔时代”电子芯片在算力和能耗方面瓶颈的主要技术路径 可分为三大类。 1. 第一类通过先进制程进一步缩小电子逻辑器件的尺寸从而延续摩尔定律，包括极紫外 （EUV）光刻机、鳍式场效应型晶体管（FinFET）、环绕式栅极晶体管（GAA）以及可 实现 1 nm 工艺的二维材料晶体管等； 2. 第二类通过高级封装方案将多个芯片异质集成到一起以提高系统的整体性能，如光互 连、2.5D/3D 封装、Chiplet 等； 3. 第三类是超越传统 CMOS 技术开发的具有高算力和高能效比的新型计算体系，如光 计算、碳基计算和量子计算等。 前两类技术路径仍然是在传统电子芯片体系内进行改进，第三类路径代表了更为革新、 更具前景的技术路径。其中碳基计算和量子计算离真正实用化还有很长的路要走，而 光计算或光电混合计算则是当前最有望解决算力供给和低功耗数据处理等难题并得到 实际应用的技术途径。

据中国通信学会，硅光芯片结合了集成电路技术的超大规模、超高精度制造的特性和光子 技术超高速率、超低功耗的优势。经过 20 余年的快速发展，得益于大容量数据通信场景 的日益增加以及新需求、新应用的出现，硅光芯片技术研究已逐渐从学术研究驱动转变为 市场需求驱动。如今，我们可以在硅芯片上实现包括调制器在内的所有光子功能的单片集 成，也可以采用同一套流片工艺将硅光子功能元件与微电子集成电路进行一体化集成。这 种前所未有的光电融合能力，给未来芯片性能飞跃带来无限可能。

对比传统芯片，光子芯片的优势特征显著： 传统的电子芯片（Electronic Chips）依赖于电子的流动来处理信息。然而，电子传输速度 较慢，且随着数据量的增加，热量积累成为一个严重问题。相比之下，光子芯片使用光子 来传输数据，几乎不受电磁干扰（Electromagnetic Interference）的影响，能够在更高的频 率下工作，提供更高的数据带宽（Bandwidth）和更低的能耗。例如，根据《自然》杂志 上的一项研究，某些光子芯片的数据传输速率可以达到每秒数百 Gbps（Gigabits per second），远超传统电子芯片。

近年来,数据中心、星链网络、超级计算、通信系统等信息领域重大应用及产业发展需求不 断兴起和持续演进。对光子芯片提出了更严苛的要求和更强烈的需求。随着信息技术的不断进步，数据中心作为信息存储和处理的核心基础设施，其性能与效率直接影响到整个社 会的运行效率和信息处理能力。传统的基于电子芯片的数据中心面临着能耗高、热量大、 速度瓶颈等多重挑战。光子芯片（Photonic Chips）的出现，被视为一种革命性的解决方案， 旨在通过光学而非电子方式进行数据传输和处理，以实现数据中心性能的大幅提升和能效 的显著优化。

1.1. 技术原理：光学和电子学在芯片上的强强联合

光子芯片，或称为光子集成电路（Photonic Integrated Circuits, PICs），是一种利用光信 号进行数据传输和处理的微型设备。与传统的电子芯片相比，光子芯片使用光而非电信号， 拥有更高的传输速度和更低的能耗。

光子芯片的核心组件： 1）波导（Waveguides）：波导是光子芯片中的基础结构，用于引导和限制光信号在芯片 内部的传播路径。它们通常由高折射率材料制成，以保持光在特定路径内。波导的设计和 制造对于光子芯片的性能至关重要。 2）调制器（Modulators）：调制器在光子芯片中扮演着控制光信号的角色。它们通过改变 光的强度、相位或极化状态来编码信息。最常见的类型包括电光调制器（Electro-optic Modulators）和热光调制器（Thermo-optic Modulators）。 3）探测器（Detectors）：探测器用于将接收到的光信号转换回电信号。它们通常由半导体 材料制成，能够响应特定波长的光。探测器的灵敏度和速度对于整个光子系统的性能至关 重要。 4）光源（Lasers）：光子芯片通常需要一个稳定的光源来生成光信号，激光器是最常见的 选择。集成激光器（Integrated Lasers）可以直接在芯片上生成所需波长的光。 5）耦合器（Couplers）：耦合器用于将光信号有效地输入和输出光子芯片。它们可以是光 纤到芯片的耦合器（Fiber-to-Chip Couplers）或芯片内部的光信号分配器。 6）光学滤波器（Optical Filters）：光学滤波器在光子芯片中用于选择或抑制特定波长的光。 它们对于波分复用（Wavelength Division Multiplexing, WDM）等高级通信应用至关重要。

雷射光源与芯片的整合是关键环节。由于发光层异质整合技术难度较高，目前大部分产品 和文献采用外置式 DFB 雷射光源进行对准耦光。例如，美国 Luxtera 公司（已被 Cisco 收 购）采用分立式透镜聚焦方式，将雷射光通过光栅耦合器耦合进入硅光子芯片。Luxtera 的硅光子芯片结合了驱动及放大集成电路，采用四通道并列式（PSM4）传输结构，利用 四芯单模光纤进行输入和输出，可实现 100Gb/s 的总收发传输量。 芯片中包含两种光栅耦合器：单光极化式光栅耦合器用于耦合 DFB 雷射光源及光信号发 射端，双极化分光式光栅耦合器用于无特定光极化方向输入的光信号接收端。由于采用相 同波长输出的 PSM4 传输结构，只需一颗高功率的 1310nm DFB 雷射输入。雷射光通过硅 光平台（Si Optical Bench）、球型透镜聚光、法拉第光极化旋转器及硅蚀刻形成的反射面， 最终经半波片打入硅光子芯片。法拉第光极化旋转器和半波片的作用是防止反射的雷射光 注入 DFB 雷射中，避免不必要的光共振，从而破坏 DFB 雷射的光特性。

1.2. 发展之路：计算需求增长 光计算模型的双重历史

总结来看，光子芯片的发展历程是一段横跨数十年，从基础理论探索到实际应用的复杂历 史。这一领域的进展不仅展示了科技的飞跃，还反映了信息和通信技术领域的重大变革。

1）早期探索（20 世纪初）：光子学的基础理论在 20 世纪初期逐渐确立，随着量子力学和 光电效应理论的发展，人们开始认识到光的粒子性和波动性。这一时期，虽然光子学的研 究主要集中在基础物理学上，但它奠定了后来光子芯片研发的理论基础。 2）半导体和光纤技术的兴起（20 世纪中叶）：20 世纪 50 年代，半导体技术的发展为光电 子器件的制造提供了可能。1970 年代，光纤通信技术的出现极大地推动了光学技术的应用， 为光子芯片的发展提供了重要的基础设施。 3）集成光学和光子集成电路（20 世纪 70 年代至 80 年代）：1970 年代初，科学家们开始 尝试将光学元件集成到单一基板上，这标志着集成光学的诞生。光子集成电路（PIC）概念 的提出，为将多个光学功能集成到一个小型化的平台上提供了理论支持。 4）商业化和技术革新（20 世纪 90 年代至 21 世纪初）：1990 年代，随着互联网和全球通 信需求的爆炸式增长，光子芯片技术开始迅速发展，越来越多的研究开始转向实际的商业 化应用。光通信行业的兴起促进了光子芯片技术的大规模生产和应用，尤其是在光纤通信 和数据中心领域。 5）纳米光子学和量子光学的结合（21 世纪初至今）：进入 21 世纪，纳米技术和量子技术 的融合为光子芯片带来了新的革命。制造技术的进步使得光子芯片更加微小化、高效化， 同时集成度和性能也得到显著提升。 6）未来趋势（21 世纪 20 年代及以后）：当前，光子芯片正处于一个快速发展的阶段，其 应用领域不断拓展，包括高速通信、生物医疗、量子计算等前沿领域。随着新材料、新工 艺的发展，光子芯片的性能将进一步提升，应用领域将更加广泛。

细分来看，1946 年或为相关技术的起源年，核心先驱公司 Mellanox 留下较大贡献： 1946 年，杜费（Duffieux）将傅立叶变换引入光学中进而发展出的傅立叶光学是光学计 算相关技术的起源。1950—1980 年，科学家把光学和通信信息理论结合起来，把经典的 成像光学理论赋予信息处理的角色，发展出基于模拟光计算的光学信息处理技术。1980— 2004 年之间是光计算的黄金年代，人们已经提出大量光计算技术，包括以模拟光计算为代 表的光学模式识别、逻辑光计算、光学神经网络（Optical Neural Networks）、光互连、光 学全息存储等。1987 年，中科院上海光学精密机械研究所王之江院士在《中国科学院院刊》 上撰文，提出了极具前瞻性的发展光计算技术的建议。此后，王之江院士等人在光学神经 网络计算及光学逻辑计算方面开展了大量的工作。1989 年构建了第一个阴影投影法光学神 经网络，提出两种光学神经网络 Hopfield 模型原始结构。然而，由于人们对光计算的应用 需求和应用场景不是很清晰，并且缺乏与光计算技术相匹配的光学硬件体系，光计算技术 的发展比较缓慢。 在第二阶段，80 年代，光计算研究发展迅速，“光计算”这一术语被正式使用。随着世界 上第一个光电传感器问世，越来越多的光计算器件得到研发。各国科学家提出了大量光计 算技术，包括以模拟光计算代表的光学模式识别、逻辑光计算、光学神经网络、光互连、 光学全息存储等。1990 年，美国 AT&T 贝尔实验室宣布研制成功了一台并行列阵运算的数 字处理器。而人工智能技术的加速发展也为光计算注入了更多的发展动力。

美国 Mellanox（已被 NVIDIA 收购）属于硅光子技术的先驱者之一，虽然 2018 年起暂 停硅光子产品开发，不过仍留下许多贡献。Mellanox 也利用覆晶式对准耦光方式，以 DFB 激光为直流光源，利用端面耦合器耦光进入硅晶片。光调制器则采用电吸收调制式（EAM 或 FK Modulator）结构，调制速度为 25Gb/s，发射端采用 PSM4 结构，所以是镭射输入， 四通道调制后输出，硅光子光发射晶片。

1.3. 技术突破：从集成光子学到硅光技术

在光子芯片的技术发展历程中，关键技术突破和重大科研成果层出不穷，推动了光子学 （Photonics）在信息技术领域的应用从理论探索走向实际应用，并逐步实现了对传统电子 芯片的性能优势转换。以下是几个标志性的技术突破和革新，它们共同塑造了当前光子芯 片技术的发展态势：

1) 集成光子学（Integrated Photonics）： 集成光子学技术是指在单一的硅基底上集成多个光学组件的技术。这一技术的发展使得光 子芯片能够在极小的空间内实现复杂的光学操作，大大提高了光子芯片的性能和功能密度。 集成光子学的关键技术突破包括高效率的波导（Waveguides）、光学调制器（Optical Modulators）、和光探测器（Photodetectors）的开发，这些组件是光子芯片的核心。

2) 硅光子学（Silicon Photonics）：硅光子学技术是利用硅作为主要材料来制造光子学器件的技术。硅光子技术的发展使得光 子芯片可以利用现有的半导体制造工艺，从而降低成本并提高生产效率。硅光子学的关键 技术突破包括高速光电调制器（High-Speed Electro-Optic Modulators）和高灵敏度光电探 测器（High-Sensitivity Photodetectors），这些成果为高速通信和高效率数据传输提供了基 础。

3)光子晶体（Photonic Crystals）： 光子晶体技术通过人工创造的周期性光学纳米结构，来控制和操纵光的传播。光子晶体的 研究不仅为理解光与物质的相互作用提供了新的平台，而且在开发新型光子器件方面展示 了它的潜力。光子晶体能够实现高度定制化的光学响应，为光子集成电路提供了新的设计 自由度。

4)量子光子学（Quantum Photonics）： 量子光子学技术结合了量子信息科学与光子学，旨在开发基于量子态的光子学器件。这一 领域的关键技术突破包括量子比特（Quantum Bits, Qubits）的光学生成和操控、量子纠缠 （Quantum Entanglement）的实现以及量子通信（Quantum Communication）的实验验 证。量子光子学的发展不仅对实现超高安全的通信网络具有重要意义，而且对于量子计算 的实现提供了关键技术支持。

5)超材料光子学（Metamaterial Photonics）： 超材料光子学是一门研究人造结构材料对光学性质的影响和控制的学科。通过设计具有非 自然光学性质的超材料，研究者能够实现负折射率（Negative Refraction）、超透镜 （Superlens）以及光学隐身（Optical Cloaking）等现象。超材料的研究为光子芯片的光学 功能集成和性能提升奠定基础。

1.3.1. 集成光子学：从电信、传感到量子计算

光电子集成芯片(PIC)是集成光电子技术的核心,利用光信号而非电信号进行操作。PIC 的关 键组件包括波导、调制器、探测器和光源。 1）波导是 PIC 的主干,负责在芯片内部限制和引导光。波导通常由硅、氮化硅或磷化铟等 材料制成。波导的设计涉及控制核心和包层材料之间的折射率对比,以确保光能高效传播, 损耗最小。 2）光学调制器对于将信息编码到光波中很重要。它们通过改变通过的光的强度、相位或 偏振来发挥作用。调制器常常利用电光效应或热光效应来实现折射率的快速调制。 3）集成光电子技术中的探测器将光信号转换回电信号。在需要读出数据或进一步处理电 子信号的应用中,探测器发挥着关键作用。光电探测器通常由具有高光吸收系数的材料制成, 如集成在硅上的锗或铟镓砷等 III-V 族化合物。 4）光源(包括激光器和发光二极管)在集成光电子技术中扮演着关键角色。将高效、相干的 光源集成到光子芯片上一直是一个重大挑战,这主要是由于材料不兼容性和热管理问题。目 前,将 III-V 族半导体激光器键合到硅芯片上的混合集成技术已成为一种流行的方法。

1.3.2. 硅光：数据中心开启硅光子时代

硅基光电子集成技术（简称“硅光技术”），通过传统微电子 CMOS 工艺实现光电子器件 和微电子器件的单片集成，是研究和开发以光子和电子为信息载体的硅基大规模集成技术。 目 前，硅光技术主要采用基于 SOI（绝缘衬底上硅）衬底的制造平台，已能实现探测器与调 制器的单片集成。然而硅基光电子集成芯片的性能受限于硅材料本身的光电性能，仍存在 无法高密度集成光源、集成低损耗高速光电调制器等问题。因此，利用不同种材料发挥其 各自光电特性优势的硅基光电异质集成技术近年来发展迅速。硅基光电异质集成技术不仅 拥有硅材料可大规模 CMOS 制造的特点，同时充分发挥不同材料的优异光电特性，可实现 传统硅光技术无法媲美的器件指标，进而实现真正意义上的硅基光电子单片集成系统。

光子芯片制造工艺特点包括： 1. 结构创新设计，采用绝缘体上硅（SOI）晶圆作为基底，其独特的三明治结构（顶层硅/ 埋氧层/衬底）既能保证波导光场约束，又可有效抑制基底损耗通过曲线掩模技术优化波导 弯折结构，以渐变曲率替代传统直角转折，使光传输损耗降低 90%以上。 2. 材料体系突破，针对硅材料间接带隙缺陷，采用异质集成技术将 III-V族半导体（如 InP、GaAs）键合于硅基板，实现高效光发射引入锗材料提升近红外波段光电探测效率，结合氮 化硅材料改善中红外波段的透光性能开发新型掺杂工艺精准调控硅基波导载流子浓度，优 化电光调制器的消光比与响应速度。 3. 工艺兼容性提升，光刻环节采用 193nm 浸没式光刻结合电子束直写技术，实现 100nm 以下特征尺寸加工开发低温等离子体增强化学气相沉积（PECVD）工艺，确保光学薄膜与 CMOS 电路的热预算兼容通过深紫外激光退火技术实现局部区域快速热循环，平衡材料性 能与器件可靠性。

若将上盖光层去除，各式所需的导波结构、光波长滤波或多工结构、光功率分配结构、光 极化控制结构、光纤输入输出结构、光调制结构、光波相位调整、及光侦测结构等均有其 需求性结构的 3D 示意图。

针对硅基光电子器件的光-电-热多物理场耦合问题，现代制造工艺采用：微纳结构应力工 程：通过硅锗应变层调节材料能带结构。三维集成技术：实现光互连层与电子电路层的垂 直堆叠。热管理方案：集成微型热电制冷器（TEC），将工作温度波动控制在±0.1℃以内。 这种融合微电子与光子学的制造体系，使单芯片集成度突破万级光学元件规模，为下一代 光计算、量子通信等领域提供了核心硬件基础。当前最先进的硅光工艺节点已达 12 英寸 晶圆、45nm 线宽水平，光传输损耗降至 0.1dB/cm 量级，调制器带宽突破 100GHz。 CPO 是将 PIC 和 EIC 异构集成到一个封装基板上。这种集成结合了光学和电子元件的 优势，实现了高速数据传输和处理。集成光收发器有多种封装选择，包括可插拔收发器、 板载光学器件 （OBO）、近封装光学器件 （NPO） 和共封装光学器件 （CPO）。

1.4. 核心材料：硅基材料 磷化铟材料协同撑起光子芯片的发展大厦 

实现真正意义上大规模光电集成芯片的产业应用，需要依托硅材料与不同种类光电材料的 异质集成，以充分发挥各种材料的优异特性。相较于微电子领域集成电路的飞速发展，光 电子领域的集成化道路显得阻碍重重。自从 Soref 20 世纪 80 年代末期最早提出硅光技术 以来，虽然无论在器件性能、集成度还是应用方面都有了众多突破性进展，但至今仍有很 多主流光模块厂商依然采用光电器件分立封装的形式，主要原因是受限于硅材料本身的光 电性质。例如，硅材料间接带隙的能带结构使得它无法实现高效率的片上光源，线性光电 效应（Pockels 效应）限制了调制器的速度。目前各种材料体系所对应的优势光 电器件，如Ⅲ -Ⅴ族材料制作的激光器光源、单光子源、调制器，Ge（锗）材料制作的探 测器，LiNbO3（铌酸锂）材料调制器，磁光材料 YIG（钇铁石榴石）光隔离器，二维材料 调制器，SiN（氮化硅）材料制作的宽谱低损耗光波导等。其中，对于光通信应用，Ⅲ - Ⅴ族材料制作的光源、LiNbO3 制作的调制器和 YIG 材料制作的隔离器相比于硅基器件具 有无法比拟的优势。因此，实现真正意义上大规模光电集成芯片的产业应用，需要依托硅 材料与不同种类光电材料的异质集成，以充分发挥各种材料的优异特性。

目前较为成熟的材料体系为硅基材料。由于硅是间接带隙材料，发光效率低，不适合做光 源。 下面展示了目前硅基光电异质集成领域的多种技术路线。 ① 片间混合集成技术。其与目前产业化应用最广泛的透镜耦合最为接近，但本质上还属 于微封装技术，在多个光源耦合的应用中需要耗费大量时间在精密耦合对准工艺上， 同时无法进行大规模光源的集成；目前有部分光模块公司采取该方案制作硅光产品。 ② 片上倒装焊技术。通过将制备好的激光器芯片进行倒装焊集成到硅光芯片上，解决了 可以集成光源的问题。但硅光芯片需要刻蚀开槽精确控制激光器耦合高度，同时仍需 要解决高精度耦合问题，因此产业中该方案也没有得到应用。 ③ 片上键合异质集成技术。最早由美国加州大学圣芭芭拉分校 John Bowers课题组提出， 通过键合Ⅲ-Ⅴ族外延材料到已加工好的硅光晶圆上然后通过后工艺制作Ⅲ -Ⅴ族有 源器件。该技术可实现Ⅲ -Ⅴ族材料与硅光芯片的大规模集成，但开发难度大，产品 良率难以控制。 ④ 片上直接生长异质集成技术。通过在已制作好的硅光晶圆上开槽，利用选区外延的方 法生长Ⅲ -Ⅴ族材料，随后通过Ⅲ -Ⅴ族工艺制造光源。该种方法类似键合异质集成 的流片过程，但不需要复杂的芯片到晶圆键合（die to wafer bonding）工艺，是最接 近于 CMOS 集成工艺的异质集成技术。该技术虽然适合晶圆级大规模量产工艺，但对 硅基Ⅲ-Ⅴ族外延技术有着很高的材料生长要求，需要解决一系列诸如硅基异质材料外 延、片上光源耦合及片上光源老化等难题；目前该技术仍处于学术研究阶段。

1.5. 应用前景：数据中心革命领航者，开启智能时代全新赛道

光子芯片具有广泛的应用前景，可以应用于通信、计算、传感等领域。 与此同时，人工智能领域正呈现出迅猛的发展态势。根据 Open - AI 发布的分析数据，自 2012 年起，AI 训练对于算力的需求每 3.43 个月便实现翻番，增长速度远超摩尔定律的 演进节奏。 根据 Yole 数据分析，以硅光芯片为例，预计硅基光子集成芯片（PIC）的市场规模将从 2022 年的近 6800 万美元增长到 2028 年的 6.13 亿美元。2022 年至 2028 年的复合年增长 率（CAGR）为 44%。下游领域中，光学计算，通信，数据中心领域发展较为迅速。

1.5.1. 数据中心革命：实现数据中心性能的大幅提升和能效的显著优化

2024 年 11 月 18 日，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强在第二十一届 中国国际半导体博览会（IC China 2024）上发表了题为《面向“智算时代”的产品设计与 制程技术创新》的演讲，分享了对智能计算技术发展趋势的洞察，介绍了英特尔如何通过 产品和技术创新，加速从云到端的智能计算落地，以推动数字经济发展和产业转型升级。 宋继强表示，智能计算的落地既需要强大的半导体算力支撑，也需要从云到端全面的技术 创新。不同级别的计算资源在 AI 应用中有不同的用途，从客户端到边缘再到数据中心，随 着任务复杂度和规模的增加，所需的计算资源也在增加。不同类型的工作负载，在更为合 适的硬件上运行，才能有“事半功倍”的效果，既节约了成本，又提高了效率。

当深入处理更复杂的计算任务时，尤其是涉及超过 5000 亿个参数的大型模型时，遇到了 重大挑战---系统的性能越来越受计算节点之间的通信而非计算本身的影响。这种现象就 是封装逃逸带宽瓶颈。传统的电子 I/O 解决方案难以满足芯片之间和跨系统数据传输日益 增长的需求。随着计算能力的提升，电子信号的局限性愈发明显，导致功耗增加、热管理 问题，最终限制了系统性能。

传统的基于电子芯片的数据中心面临着能耗高、热量大、速度瓶颈等多重挑战。光子芯片 （Photonic Chips）的出现，被视为一种革命性的解决方案，旨在通过光学而非电子方式进 行数据传输和处理，以实现数据中心性能的大幅提升和能效的显著优化。 1）光互连（Optical Interconnects）：利用光波导（Waveguides）和光纤来代替传统的电 缆和铜线，实现服务器之间、数据中心内部以及数据中心间的高速数据传输。光互连技术 可以显著降低延迟和能耗，提高数据传输速度和带宽。 2）光开关（Optical Switches）：通过光调制器（Optical Modulators）实现数据流的快速 切换和路由，以代替传统的电子开关。光开关具有高速、低能耗的特点，能够提高数据中 心的处理效率和响应速度。 3）光存储（Optical Storage）：利用光学技术进行数据存储，相较于传统的电子存储解决 方案，光存储具有更高的数据密度和更低的能耗。

4）高速数据传输：光子芯片支持的高速光传输技术可以大幅提升数据中心内部以及与外 界的数据交换速度，为大数据处理和云计算提供强大的数据吞吐能力。 5）能源效率：相比于电子传输，光传输具有更低的能耗。在数据中心这种高能耗环境中， 使用光子芯片可以显著降低运营成本，并减少对环境的影响。 6）减少热量产生：光子芯片在运作时产生的热量远低于电子芯片，有助于降低数据中心 的冷却需求和成本，同时提高系统的稳定性和可靠性。 7）灵活的数据处理：光子技术的引入，特别是光开关和光存储技术，为数据中心提供了 更加灵活和高效的数据处理能力，支持更复杂的数据操作和管理策略。

1.5.2. 通信技术革新：提升网络性能，支持超高清视频传输

光子芯片在通信技术中的应用，特别是在 5G 和预期的 6G 网络中，预示着一场深刻的技 术革新。这些先进的网络技术对数据传输速度和网络可靠性提出了更高的要求，光子芯片 以其超高速的数据传输能力和低延迟特性，成为满足这些要求的关键技术之一。

1）5G 网络中的应用：5G 网络承诺提供比 4G 更高的数据传输速度、更低的延迟和更高的 连接密度，这对后端的数据传输和处理能力提出了挑战。光子芯片在 5G 基站和网络基础 设施中的应用，可以显著提高数据传输的速度和效率，减少能耗。例如，通过使用光子芯 片，可以实现高速的光电转换，加快数据在网络中的传输速度，同时减少信号损耗和干扰， 确保 5G 网络的高性能和高可靠性。 2）6G 网络的潜在影响：虽然 6G 网络的商用部署还处于研究和开发阶段，但预计它将提 供比 5G 更为先进的特性，如更高的数据速率（达到 Tbps 级别）、更低的延迟（微秒级） 和更广泛的应用场景。光子芯片在 6G 网络中的应用，将进一步提升网络性能，支持超高 清视频传输、增强现实（AR）/虚拟现实（VR）应用、自动驾驶车辆等数据密集型服务。 此外，光子芯片还将在实现 6G 网络的分布式架构和自组织网络中发挥关键作用，支持网 络的灵活配置和高效管理。

1.5.3. 汽车雷达进军：激光雷达与光纤陀螺仪是自动驾驶的关键组成

在 2021 年全虚拟 CES 上，Mobileye 总裁兼首席执行官 Amnon Shashua 教授发表了 年度“Under the Hood”演讲，展示了一款新型硅光子激光雷达 SoC，该 SoC 将从 2025 年开始为自动驾驶汽车提供片上调频连续波 (FMCW) 激光雷达。 Mobileye 的方案从技术与商业两个维度化解了规模化挑战。对于自动驾驶汽车在全球范 围内的普及而言，将技术成本降低至与未来自动驾驶汽车市场相适配的可承受水平，这一 点至关重要。Mobileye 的解决策略，首先是采用价格低廉的摄像头作为主要传感器，随 后结合具备真正冗余特性的辅助传感系统，以此达成安全关键性能，该性能相较于人类驾 驶的安全性至少提升三个数量级。借助 True Redundancy™技术，Mobileye 能够以比采用 融合系统更低的成本、更快的速度验证这一等级的性能。

Mobileye 的软件定义成像雷达技术具备 2304 个通道、100DB 动态范围以及 40DBc 旁 瓣电平，这些特性共同作用，使得雷达能够构建出足以支撑自动驾驶策略的感知状态。凭 借全数字化和最先进的信号处理技术、多样化的扫描模式、丰富的原始检测以及多帧跟踪 功能，Mobileye 的软件定义成像雷达标志着架构的范式转变，进而实现了性能的重大突 破。

1.5.4. 医疗领域发展：光子芯片正迅速成为推动医疗科技进步的关键力量

光子芯片在通信技术中的应用，特别是在 5G 和预期的 6G 网络中，预示着一场深刻的技 术革新。这些先进的网络技术对数据传输速度和网络可靠性提出了更高的要求，光子芯片 以其超高速的数据传输能力和低延迟特性，成为满足这些要求的关键技术之一。光子芯片 技术在医疗领域的应用正迅速成为推动医疗科技进步的关键力量，尤其在医学成像和精准 医疗技术方面展现出较强潜力。通过高度集成的光子学组件，如波导（Waveguides）、光 调制器（Optical Modulators）和光探测器（Optical Detectors），光子芯片能够提供更高效、 更精准的医疗诊断和治疗手段。

1）医学成像：在医学成像领域，光子芯片技术能够提供比传统成像技术更高的分辨率和 对比度，使得医生能够更清晰地观察到疾病的早期征兆和微小变化。 2）光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography, OCT）：利用光子芯片产生的高 质量光源，OCT 可以在非侵入性的情况下提供组织的微观三维图像，广泛应用于眼科、皮 肤科和心血管疾病的诊断。

3）荧光成像（Fluorescence Imaging）：通过特定波长的光激发，光子芯片可以增强荧光 信号的收集和处理，从而提高癌症和其他疾病标记物的检测灵敏度和准确性。 4）精准医疗技术：精准医疗旨在根据患者的遗传信息、生活方式和环境因素来定制个性 化的治疗方案。光子芯片在此领域的应用主要包括： 生物传感器（Biosensors）：光子芯片可用于开发高灵敏度的生物传感器，用于检测血液、 唾液或其他生物样本中的疾病标志物。这些传感器能够快速识别出微量的生物标志物，为 早期诊断和治疗提供关键信息。 基因测序（Genomic Sequencing）：光子学技术可以提高基因测序的速度和准确性，使得 大规模的基因组分析变得更加经济和可行。这对于理解个体之间的基因差异以及这些差异 如何影响疾病的易感性和药物反应性至关重要。

2. 光子芯片：优势与局限共存，如何锚定未来航向

光子芯片作为 “后摩尔时代” 信息领域发展的核心技术之一，正逐步登上时代舞台，成 为科学界与产业界共同瞩目的焦点。光子芯片凭借独特的物理特性，在诸多方面展现出超 越传统电子芯片的潜力；然而，作为新兴技术，它在发展过程中也面临着一系列挑战。深 入剖析光子芯片的优势、劣势，并精准把握其未来发展方向，对推动信息技术实现跨越式 进步、引领全球信息产业变革具有深远意义，同时也是我国突破 “缺芯” 困境、在国际 光电信息产业竞争中抢占先机的关键所在。

2.1. 光子芯片：优势领航，短板待补

在摩尔定律面临困境的当下，积极探寻新型芯片技术，成为突破计算瓶颈、推动信息技术 持续进步，进而满足不断增长的计算需求的关键所在。作为统治计算的一个基准法则，摩 尔定律指出，微处理器芯片上的晶体管数每 18-24 个月翻一番，曾长期作为推动电子设 备小型化和互联网普及的关键动力。但这是芯片制造商及供应商竭力维系摩尔定律的结果， 随着逼近物理尺寸极限、散热难题即将成为无法克服的挑战，以及许多关键的计算密集型 应用发展提速，人们对摩尔定律的未来产生了更多疑虑，对芯片技术创新的需求也愈发迫 切。

2.1.1. 高速低耗：光子芯片的制胜法宝

在科技发展浪潮中，摩尔定律正面临芯片技术与人工智能发展带来的挑战。2016 年， 《Nature》在 “超越摩尔（More than Moore）”一文中指出，摩尔定律已接近日薄西山， 接下来硅晶技术的发展将不再以摩尔定律为中心，造出更好的芯片然后让应用跟进，而是 从应用出发来看需要怎样的芯片支持，进而容纳更多细微复杂的创新方向。

随着以神经网络计算为主的 AI 应用普及，一些研究人员意识到，深度学习可能是数十年 来光学计算所等待的 “杀手级应用”。

光计算技术具有并行计算的特点。光波的频率、波长、偏振态和相位等信息可以代表不同 的数据，且光路在交叉传输时互不干扰。这些特性使得光子擅长做并行运算，与多数计算 过程花在 “矩阵乘法”上的人工神经网络相契合。

运算速度快：首先，光速快于电子速度，理想状态下，光子芯片的计算速度能比电子芯片 快约 1000 倍。同时，采用成熟半导体工艺技术的光子芯片，即可达到当下需要的计算能力。 功耗低：光子计算消耗能量少，同等计算速度下，光子芯片的功耗仅为电子芯片的数百分 之一，可以缓解 AI 创新所需的数据中心建设对环境的影响。

传输带宽宽：光计算技术具有并行计算的特点，光波的频率、波长、偏振态和相位等信息 可以代表不同的数据，且光路在交叉传输时互不干扰。这些特性使得光子擅长做并行运算， 与多数计算过程花在“矩阵乘法”上的人工神经网络相契合。 抗电磁干扰能力强：光子芯片依靠光信号进行信息传输和处理，不易受到温度、电磁场和 噪声变化的影响。 集成度潜力大：随着技术发展，未来有望将更多光学元件集成在同一芯片上，实现更复杂 功能，满足人工智能、物联网等领域对高性能芯片不断增长的需求。

总体而言，光具有高计算速度、低功耗、低时延等特点，且不易受到温度、电磁场和噪声 变化的影响，在 AI 应用领域，将光学技术与电子学结合，有望提供比传统方法更好的速 度和能效。

2.1.2. 光子芯片：潜力无限下的发展困境

然而，光子芯片公司的发展也面临着不少挑战。光子芯片的制造涉及精细和复杂的工艺流 程。与传统的半导体制程相比，光子集成电路（Photonic Integrated Circuits, PICs）需要更 高的精度和控制。波长级别的精度要求导致光子元件的设计和制造难度显著增加。此外，集成不同光子组件（如激光器、调制器）到单一芯片上，需要解决材料和光学特性上的挑 战。 制造工艺复杂且成本高昂：高精度制造要求导致光子芯片的生产成本较高。为了使光子技 术更具市场竞争力，必须通过改进制造工艺、提高产量、采用更经济的材料等方式来降低 成本。目前，与成熟的电子芯片制造相比，光子芯片的大规模生产尚未实现，这限制了其 在成本敏感型应用中的广泛应用。

标准化和兼容性问题突出：光子芯片行业缺乏统一的标准化框架，这影响了不同系统和组 件间的互操作性。与电子芯片不同，光子芯片由于材料和设计多样性，难以形成统一的制 造和测试标准。因此，行业内部需要共同努力，制定标准以促进技术的发展和市场的扩张。

2.2. 光子芯片的发展：科技浪潮下的前行轨迹 

2.2.1. 光子芯片：在技术迭代中蜕变

新材料、新工艺聚焦于提高元件集成度、缩小光子芯片尺寸等关键问题。2022 年，南京 大学将飞秒脉冲激光聚焦于铌酸锂晶体材料内部，把光雕刻铌酸锂三维结构的尺寸，大大 提高了加工精度。2023 年，中国科学技术大学与新加坡国立大学等利用新型二维材料 NbOCl2 的非线性过程实现了超薄的量子光源，厚度可低至 46 nm。2024 年 Vanguard 全自动 3D 光刻耦合封装平台，采用 3D 光刻工艺，借鉴电气引线键合(wire bonding)思路， 可制备出任意形状高分子聚合物光波导和微光学透镜，实现芯片-芯片/芯片-光纤光耦合互联。

材料体系多元化与一体化：光子芯片功能的多样化决定了材料体系需朝着多元化方向发展。 硅材料在半导体领域虽占据重要地位，但存在性能局限。为实现性能互补，不同光电功能 材料被引入。III - V 族半导体在光放大与激光产生方面优势突出，其直接带隙和高光学增 益的特性使其成为理想选择。近年来，硅 / III - V 异质集成光源发展迅速，已实现 III - V 族 芯片或晶圆与 SOI 晶圆的直接键合，达成低成本片上集成，还出现了窄线宽、低相位噪 声、可调谐和多波长的光源。在近红外波段光探测领域，锗材料弥补了硅材料探测能力的 不足，且已实现标准化流片工艺。铌酸锂薄膜因具备低吸收损耗、宽透明窗口等诸多优势， 有望成为重要的材料平台，其在硅基铌酸锂薄膜体系展现出的超高速调制能力，使其有望 成为新一代硅基高速调制器件的主流技术。二维材料作为新型功能材料，在光源、调制器 和光电探测等器件方面颇具潜力，其异质集成也具有重要研究价值。不过，多材料体系异 质集成在为光电子器件及芯片发展带来新机遇的同时，也引发了工艺兼容性等难题，亟待 攻克。

制造封装工艺标准化与自动化：对于多材料体系异质集成器件及芯片，制备工艺和封装技 术至关重要，建设高精度、标准化、大规模的工艺平台迫在眉睫。近年来，硅光技术受到 广泛关注，全球多国建立了制造平台，如比利时微电子研究中心（IMEC）、新加坡先进微晶圆厂（AMF）等。然而，这些平台大多通过多项目晶圆（MPW）服务提供微纳结构制 备，基本局限于 CMOS 兼容材料体系和制程，难以满足纳米尺度光电子结构及芯片制备 工艺复杂多样的需求。此外，纳光电子器件（尤其是光子器件）尺寸极小，对工艺误差极 为敏感，如何对芯片进行高精度的实时原位检测并及时修复，成为未来大规模集成光电子 芯片面临的关键技术挑战。 光电子器件微纳化与融合集成：发展多材料体系和相应工艺，进一步缩小光子器件尺寸并 实现与电子器件的融合集成，充分发挥光子技术和微电子技术的各自优势，已成为光子芯 片的重要发展趋势。这需要从能带理论、器件物理学等物理基础出发，降低器件尺寸，提 高工作效率，突破带宽、噪声等性能瓶颈，拓展器件工作波长及应用场景。以光通信为例， 面向多维度复用技术的高密度集成收发芯片是提升并行通道数、突破通信系统传输容量的 关键。英特尔公司 2022 年发布的 8 波长复用硅基集成光通信芯片，虽总容量达 1.6 Tb/s， 但激光器和调制器占据大量芯片面积，反映出当前相关器件存在尺寸过大、集成度不高的 问题，无法满足未来超大容量光通信的需求，阻碍了光通信技术的发展。因此，在实现高 性能的同时，大幅减小光电子器件尺寸、提升集成密度，是纳光电子与光子芯片研究面临 的关键挑战。

芯片及系统规模持续拓展：在单元器件发展的基础上，实际应用中芯片及系统的集成规模 快速增大，甚至超越了集成电路摩尔定律的发展速度。目前，各国积极推进大规模光电融 合集成研究，涵盖仿真软件、芯片设计等多个方面。我国在相关领域也有所布局并取得一 定成果，如华为九天在仿真软件方面具备较好基础，IMECAS 在光电子流片工艺平台方面 有优势，中国科学院半导体研究所在光电集成芯片封测方面表现突出。但要满足未来超大 规模光子集成的发展需求，仍有很长的路要走。未来需从单元器件原理、材料及结构等源 头进行创新，在高性能和大容差等方面取得突破，并通过跨领域合作，推进芯片设计与制 造的标准化、自动化和智能化发展，以实现更大规模的集成芯片和更深入的光电融合，满 足广泛的应用需求。

2.2.2. 产业发展：从萌芽到繁荣的蜕变

硅光技术的发展整体可分为四个阶段：第一阶段，通过硅基材料制造光通信的底层器件， 逐步取代光分立器件；第二阶段，集成技术从混合集成逐渐向单片集成发展，将各类器件 通过不同组合实现不同功能的单片集成，这也是目前硅光子技术的发展现状；未来第三阶 段， 预计将通过光电一体技术融合，实现光电全集成融合；第四阶段，器件分解为多个 硅单元排列组合，矩阵化表征类，通过编程自定义全功能，实现可编程芯片。有机结合了 成熟微电子和光电子技术，有望成为“超越摩尔”的新技术路径。 光计算多领域应用前景广阔。根据中国通信协会，光计算速度的提升有望在一定程度上解 决各个领域中对大数据处理的急切需求，在未来万物互联的智能社会中，光计算可以在人 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。

国家推动全产业链建设，优化企业扶持政策。加强产学研结合，推动产业链的上下游联动。 把光计算芯片纳入国家发展战略之中，推动半导体材料、光芯片器件等光经典计算与光量 子计算共性产业支撑基础发展，进一步完善产业配套服务。（来源：中国通信协会）

在技术创新上，光子芯片正朝着更高效率的数据传输迈进。凭借其近乎光速的数据传输速 度以及更低的能耗，光子芯片有望在数据处理领域实现重大突破。同时，集成度的提升也 是重要趋势，未来将有更多功能被集成到更小的芯片上，这不仅能提高芯片性能，还能降 低生产成本。量子计算的发展也与光子芯片紧密相关，通过实现更复杂的量子逻辑门和量 子比特控制，光子芯片将为量子计算的实际应用提供有力支持。此外，多功能性和智能化 以及新材料的运用，将进一步拓展光子芯片的应用边界，使其在不同场景下都能发挥最佳 性能。

随着信息技术和通信技术的不断进步，对于高速、高效、低能耗的数据处理需求不断增长。 光子芯片（Photonics Chips）在这方面具有显著优势，预计将在未来的数据中心、高速网 络和高性能计算领域看到更广泛的应用。 光子学（Photonics）作为一门新兴领域，其研发重点将包括提高光子芯片的集成度、降 低成本、提高性能和效率。特别是在硅光子学（Silicon Photonics）领域，通过利用成熟的 半导体制造技术，有望进一步推动光子芯片的商业化进程。 预计未来将出现更多专注于光子芯片研发和生产的公司，同时传统的半导体公司也可能进 一步拓展其在光子芯片领域的业务。同时，跨国合作和学术界与工业界的联合研发项目将 为光子芯片的创新和应用提供强有力的支撑。 光子集成电路作为一种将多个光子学功能集成在一个微型芯片上的技术，未来可能会有更 多的研究和开发。这些集成电路能够提供更高的性能，同时降低系统的复杂性和成本。 光子芯片在能源效率方面的优势，使其成为支持可持续发展和绿色技术的关键组件。未来， 随着环境保护意识的增强，这一点可能成为推动光子芯片市场增长的一个重要因素。

光子芯片的发展对社会产生的影响也极为深远。在通信和信息技术领域，它将有望极大提 升数据传输的速度和效率，为 6G 及未来通信标准的实现提供技术支持，有望推动信息时 代的进一步发展。经济结构方面，光子芯片将有望催生新的市场机会，同时也会对现有市 场格局产生冲击，一定程度上促使企业和行业进行调整升级，以适应新的技术环境。在医 疗领域，光子芯片的应用有望提高医疗成像、遥感技术和精准医疗等方面的精度和效率， 有助于早期疾病检测和治疗，为人类健康带来福音。教育和研究领域，其高速的数据处理 和传输能力或将促进科学研究的进步，特别是在需要处理大量数据的领域，能够加速科研 成果的产出。环境影响上，光子芯片的高能效性能或将有助于减少电力消耗和温室气体排 放，对应对气候变化和推动可持续发展具有重要意义。在全球经济格局中，那些能够率先 掌握和应用光子芯片技术的国家和地区，也有望在全球经济中占据更重要的地位，引领新 一轮的科技革命和产业变革。

硅光子集成电路相关市场正呈现出蓬勃发展的态势。调研机构 Yole 2023 年预测，出货量 呈现强劲增长态势。2018 年总出货量仅为 208.9 万个，此后逐年递增，预计到 2028 年 将激增至 5,572.6 万个，2022-2028 复合年增长率（CAGR）达 41% 。在各应用领域中， 数据通信可插拔（Datacom Pluggable）始终是主要的应用方向。2018 年其出货量为 54.5 万个，到 2028 年预计达到 1,976.3 万个，占当年总出货量的较大比例。电信无线（Telecom Wireless）和电信波分复用（Telecom xWDM）领域的出货量也有显著增长，2022-2028 复 合年增长率分别为 110% 和 44% 。其他应用领域，如光学计算（Optical computing）、数 据通信光互连（Datacom Optical I/O）等，虽然当前出货量相对较小，但也在稳步增长。 这些趋势表明，硅光子集成电路在通信及计算等多领域的应用前景广阔，市场需求持续上 升。

光子芯片领域迎来了国产替代的机会，国内市场持续扩大。2017 年，我国工信部正式批 复同意武汉建设国家信息光电子创新中心，该中心由光迅科技、烽火通信、亨通光电等国 内多家企业和研发机构共同参与建设，汇聚了国内信息光子领域创新资源，承载着解决我 国信息光子制造业“关键和共性技术协同研发”以及“实现首次商业化”的战略任务，着 力破解信息光子“缺芯”的局面。2018 年，中国信科宣布我国首款商用“100G 硅光收发 芯片”正式投产。光子芯片有望成为我国在集成电路领域“换道超车”的重要机遇。

3. 光子芯片企业图谱：行业巨头与潜力新秀

光子芯片公司的现状呈现出多方面的特点，在市场规模上，正展现出快速增长的态势。据 Yole 预测，硅光子市场（以裸晶计算）规模将从 2021 年的 1.52 亿美元攀升至 2027 年 的 9.27 亿美元，年复合成长率达 36%。IDTechEx 报告显示，由于对人工智能数据中心需 求的激增，到 2035 年，光子集成电路市场将达到 540 亿美元。

光电子芯片产业涵盖多个关键环节，每个环节都有众多企业深度参与。

从技术发展层面来看，国外进展显著。美国英特尔公司早在 2006 年就研发出世界上首个 采用标准硅工艺制造的电力混合硅激光器。国内也实现了诸多突破，中国科学院上海微系 统与信息技术研究所研究员欧欣领衔的团队也在钽酸锂异质集成晶圆领域取得突破性进 展。

多家公司与团队相继取得重大突破。2020 年 6 月，LightOn 发表用光学神经网络训练芯 片运行 AI 模型的新论文；7 月，曦智科技拿到由和利资本投资的数千万美元 A   轮融 资；8 月，Lightmatter 在芯片顶会 HotChips 上展示了其光子芯片的架构细节；12 月， 光子算数宣布其打造的光电混合 AI 加速计算卡已交予服务器厂商客户做测试。 嗅到 AI 加速带来的机会后，来自英、法、美、中的一些创业团队开始扬帆起航，切入云 端 AI 计算市场，其中不乏有初创公司得到来自科技巨头及知名投资者的投资。

2013 年成立的英国创企 Optalysys，曾于 2015 年创建一个光计算原型，实现了约 320Gflops 的处理速度，且能效非常低。2020 年上半年，Optalysys 推出了入门级光学协处理器 FT: X2000，计划出售给包括计算机制造、国防及航空航天领域的部分合作伙伴及 早期客户。

3.1. 海外相关公司：光子芯片领域的巨头方阵 

海外光子芯片领域发展迅猛，多家企业各展所长。英特尔凭借在半导体领域的深厚积淀， 在硅光子技术研发上成果丰硕，不断推进技术创新与应用拓展，在下一代通信和计算架构 方面展现出强大的战略布局与发展潜力。Ayar Labs 作为光学互连领域的创新先锋，通过 推出业界领先的封装内光 I/O 解决方案，实现了高带宽、高能效和低延迟，与众多行业巨 头合作，推动着光学互连技术在 AI 等领域的广泛应用。Lightmatter 以独特的光子计算技 术重塑 AI 算力格局，其光子芯片在计算速度和能耗上优势显著，产品涵盖计算平台、芯 片互连及适配软件，吸引大量资本注入，与日月光合作加速商业化进程。Luminous Computing 作为光子 AI 芯片领域的潜力黑马，基于创新的 Broadcast and Weight 方案 构建光子集成电路，有效突破传统 AI 芯片数据传输瓶颈，致力于消除人工智能超级计算 机的性能瓶颈 。

3.1.1. Intel（INTC.O）：硅光子技术引领数据传输革新

英特尔作为全球知名的科技公司，长期专注于半导体芯片的设计与制造。作为 x86 架构处 理器的主流供应商，英特尔在个人电脑、服务器等领域拥有深厚的市场基础。同时，在光 子芯片等前沿技术领域，英特尔持续投入研发，凭借其在硅技术和制造工艺上的优势，成 功推出硅光子技术等成果。这些举措展现了英特尔在下一代通信技术和计算架构方面的战 略意图和发展潜力。

英特尔的硅光子技术研究起步较早，其首次涉及硅光子学的工作可以追溯到 2004 年。当 时，科学家发明了第一台能够将数据编码到光束上的晶体管类器件。到 2011 年，英特尔 通过多路复用四个混合硅激光器创建了 50 Gb/s 硅光子链路。2016 年，随着 100G PSM4 光收发器的推出，英特尔的硅光子技术进入了黄金发展期。

目前，英特尔正在大力推广 200G FR4（传输距离为 2 公里的单模光纤）和 400G DR4（传 输距离为 500 米的单模光纤）可插拔收发器，并开始对使用 8 个激光器的 800 Gb/s 硬件 进行取样。然而，可插拔光学器件并非英特尔的最终目标。早在 2020 年 3 月，英特尔就 展示了 12.8 Tb/s 的 Barefoot Tofino 2 交换机，该交换机与 1.6 Tb/s 的集成光子引擎共同 封装，并能够传递符合 DR4 标准的 400 Gb/s 以太网流量。此举标志着英特尔在推动光子 学技术向更高集成度发展的步伐。

英特尔在共封装技术方面的突破尤为重要。通过将光子学引入封装并紧邻交换机 ASIC， 英特尔不仅能够有效节省电力，还能提高系统的密度。这一方案避免了传统铜线连接的低 效中继器，大幅提升了传输效率。此外，英特尔的晶圆级制造技术确保了更低的集成成本 和更高的光子学引擎可靠性，从而增强了其在市场中的竞争力。 展望未来，英特尔计划在 2026 年推出革命性的玻璃基板解决方案，并计划在 2026 年至 2030 年量产。此外，英特尔在下一代 Lunar Lake 处理器中采用全新的 MoP（Memory on Package）封装，直接将 LPDDR5X 内存芯片集成于处理器封装之上，最高支持 32GB 容 量与 8.5GT / S 速率，可节约 40% 的 PHY 功耗与 250mm² 面积，进一步推动了计算架构的创新。 在 IEEE IEDM2024 上，Intel 代工展示了包括减成法钌互连、选择性层转移等在内的四大 半导体工艺突破，涵盖了新材料、异构封装等多个领域，为封装技术的发展提供了强有力 的支持。同时，英特尔代工还发出了行动号召，开发关键性和突破性的创新，持续推进晶 体管微缩，推动实现“万亿晶体管时代”。英特尔代工概述了对能够在超低电压（低于 300 毫伏）下运行的晶体管的研发，将如何有助于解决日益严重的热瓶颈，并大幅改善功耗和 散热。

随着交换吞吐量在未来两代中从 12.8 Tb/s 跃升至 25.6 Tb/s 和 51.2 Tb/s，每个交换机的 收发器数量和数据速率也将同步增长。为应对更高的交换密度，Intel 提出的解决方案通过 更小的连接器、更低的功率和更高效的冷却方式，满足了这些需求。Intel 表示，自己的 51.2 Tb/s 解决方案已经在 2023 年底投入商业部署，并通过 100 Gb/s 通道为 800 Gb/s 收发器 提供了多达 64 个可插拔接口。这一技术的推广，推动了其在光纤互连领域的持续发展。

硅光子学的优势远远超出了数据中心的应用。以自动驾驶汽车（AV）为例，现有的 LiDAR 系统在应对环境干扰和测量其他物体速度的能力方面存在一定的局限。为解决这些问题，下一代 LiDAR 技术通过分析发射光与反射信号之间的差异，克服了传统 LiDAR 技术的局 限。然而，传统的分立光学器件生产方式使得相干 LiDAR 的成本居高不下。通过将激光器 和光放大器集成到光子集成电路中，成本得以降低，同时提高了系统的可靠性和性能。这 一技术的突破，尤其是在自动驾驶领域，为 Intel 的光子集成技术开辟了新的市场应用空间。

一体封装的 xPU（CPU、GPU、IPU）光学 I/O 解决方案，能够支持更高的带宽、更高 的功率效率、更低的延迟以及更长的覆盖范围，这些特性正是 AI/ML 基础设施扩展所迫 切需要的。

Intel 基于其硅光技术，开发了 4 Tbps 双向全集成 OCI 芯片组，旨在满足 AI 基础设施对 带宽的需求，并实现未来的可扩展性。该 OCI 芯片组集成了硅光集成电路（PIC），内置 激光器、电子 IC（EIC）以及用于集成可拆卸/可重复使用光连接器的路径。OCI 芯片组可 与下一代 CPU、GPU、IPU 以及其他需要高带宽的片上系统（SOC）一同封装，首次为 多兆兆位光纤连接奠定了基础，其海岸线密度比 PCIe Gen6 提升了 4 倍以上，能源效率 低于 3pJ/bit，延迟低于 10ns（ TOF），并且覆盖范围超过 100 米。

在 2024 年 OFJ 展会上，Intel 展示了第一代 OCI 芯片组，展现了其与概念英特尔 CPU 一起封装的能力。该芯片组在光纤上运行无错误链路，误码率 BER<10E-12，支持每个方 向 64 个 32 Gbps 的数据通道，并且通过八对光纤实现每对光纤承载八个 DWDM 波长。 随着这一技术的不断发展，Intel 还计划实现 32 Tbps 芯片组的商业化。

Intel 通过创新的光学 I/O 技术，依靠其领先的硅片、光学、封装和平台集成能力，成功打 造了具有高性能、可扩展性和高可靠性的下一代计算解决方案。借助其独特的 DWDM 激 光阵列和光放大器集成技术，Intel 的光子集成电路（PIC）能够支持高达 8 Tbps 的双向应 用，并在多个方面展示了优于传统 InP 激光器的性能和可靠性。此外，OCI 芯片组使用的 是标准的单模光纤（SMF-28），相较于其他技术方案，具有更强的抗干扰能力和更高的系 统稳定性。随着技术的不断进步，Intel 的光学 I/O 方案将在数据中心及更广泛的应用领域 中扮演越来越重要的角色。

3.1.2. Ayar Labs：光学互连领域的创新先锋

Ayar Labs 是一家于 2015 年成立，总部位于美国加州圣何塞的光学互连领域创新型公 司，其团队成员许多是来自英特尔、IBM 等顶尖机构的技术专家。在融资方面，2024 年 获由 Advent Global Opportunities 和 Light Street Capital 领投的 1.55 亿美元融资，英 伟达、AMD、英特尔等纷纷参与投资，总融资额达 3.7 亿美元，公司估值超 10 亿美元。

在技术与产品层面，Ayar Labs 成果斐然。Ayar Labs 的封装内光学 I/O 解决方案包括 TeraPHY™ 光学 I/O 芯片组和 SuperNova™ 多波长光源。光学 I/O 消除了传统铜基系 统中的瓶颈。这项突破性技术可提供 5 至 10 倍的更高带宽，延迟降低 10 倍，并且与 传统互连（可插拔光学器件   电气 SerDes）相比，其能效提高了 4 至 8 倍。

3.1.1.1 TeraPHY 光 I/O 技术：高密带宽与超低延迟的完美融合

TeraPHY 光 I/O 芯片采用独特的单片制造工艺，将电子器件与光电子器件集成在 CMOS 兼容的硅衬底上，不需要 SoC 定制，于电子芯片旁实现高速光 I/O 端口的高密度集成。 Ayar Labs 的光学 I/O 解决方案针对 AI 进行了优化，将 TeraPHY 光学 I/O 芯片组与 Ayar Labs 的 SuperNova™ 多波长光源相结合，可直接从 GPU、CPU 或其他加速器包中 驱动多兆位吞吐量。 在带宽密度方面表现极为出色。其带宽高达 4 Tbps 且为双向传输，延迟仅 5 纳秒（每 个芯片   TOF ），电源效率小于 5 pJ/b（在 10 瓦功率下），连接距离可从毫米拓展至公 里，实现封装到封装的连接。从技术特点来看，它采用并行电接口，支持 AIB（兼容 UCIe）， 配备八个全双工光纤端口，每个光端口有 8 个 WDM 收发器切片，每个端口能达到 256 Gbps 的传输速率（每个小芯片为 2 Tbps），光纤端口采用 NRZ 调制格式，无需前向纠 错 (FEC)，还设有可配置交叉开关，能够将电气通道映射到光学端口 。

一体式的封装内光学 I/O 通过将光学元件直接集成到封装中，相比共封装光学元件展现 出众多优势。它具备卓越的链路密度和可扩展性，能够实现跨分布式系统的无缝通信，同 时最大限度地减少信号丢失和延迟，进而提高整体性能。此外，它还能简化系统设计，降 低功率与成本，并在跨节点传输数据时提供统一的延迟。光学 I/O 作为一种基于芯片的光 互连，与计算芯片（ASIC、FPGA、XPU）集成在同一封装中，这种集成助力在分布式计算 系统里达成无缝通信，其带宽密度、能源成本和延迟可与封装内电气互连相媲美。

SuperNova™ 远程光源

SuperNova™远程光源是 Ayar Labs 光学 I/O 解决方案的重要支柱，可提供多达 16 种 波长的光并为多达 16 个端口供电。与 TeraPHY™光学 I/O 芯片组相结合，相比传统互连 （可插拔光学器件   电气 SerDes）可提供 5 至 10 倍的更高带宽、10 倍的更低延迟和 4 至 8 倍的更高能效，能消除 I/O 瓶颈，释放下一代 AI 架构的创新潜力。

该产品特点突出，光传输能力强大，最多可将 16 种波长的光传输至 16 根光纤，且每根 光纤最多还能承载 16 个波长，波长数量比 CWDM4 多波长可插拔光学器件增加 64 倍， 能为 256 个数据通道或 16 Tbps 双向提供光；设计上采用分散式远程激光器，提供平台 灵活性和现场可替换性，且外形紧凑、功耗低；封装和成本控制方面，单个阵列中的多个 波长简化封装流程，降低成本。在行业标准上，它符合 CW-WDM MSA 规范，满足光电 设备和可插拔光学器件的 GR-468 可靠性要求。目前 Ayar Labs 已推出的 16 波长 SuperNova 光源，采用紧凑封装，可在宽温度范围内工作，能为 256 个数据通道提供光 源，满足 AI 工作负载对高吞吐量的需求。

PIC Studio

在开发类似 Ayar Labs 光 I/O 解决方案产品方面，PIC Studio 展现出了它的潜力。它拥 有一套专门为光电芯片设计打造的集成工具，涵盖图形捕获、仿真以及布局等功能，这不 仅让诸如 Ayar 的 TeraPHY 光收发芯片的设计与验证变得更加简便，其自动布局特性还 能有效提升设计者的工作效率。 其内置的 pSim 电路模拟器，可以对光收发器设计所需的时域 / 频域、调制和光纤链路 仿真等关键分析提供支持，助力对类似 Ayar 光 I/O 链路的性能进行建模与优化。此外， PIC Studio 还支持光电链路与电子电路的联合仿真，这对于光电芯片与电子芯片之间的接 口意义重大，有助于保障光 I/O 解决方案的稳定运行。

PIC Studio 的开放接口能够与 FDTD、TCAD 和 Spice 等其他仿真工具集成，这种灵活 的建模方式有利于开展多物理分析，并对光学封装进行验证。同时，它支持多个硅基光电 子代工厂的 PDK，为制造类似 Ayar 芯片提供了更为丰富的选择。而且，针对光调制器和相干收发器等电路的设计教程，也进一步证明了 PIC Studio 具备支持开发光 I/O 链接的 能力。总体来说，PIC Studio 非常适配于设计和验证类似 Ayar Labs 技术的硅基光电子收 发芯片及封装，其集成的工作流程和仿真功能可大幅提高工程效率，灵活的特性也便于对 类似 Ayar 产品进行性能建模。

目光转向 Ayar Labs，从市场定位与合作角度来看，该公司产品经过专门优化，特别适用 于 AI 训练和推理，与下一代 AI 扩展架构高度契合。Ayar Labs 与 GlobalFoundries、 LOCKHEED MARTIN、英特尔、英伟达、MACOM 等主要厂商达成了战略合作关系，还 积极参与多个行业和标准组织的活动。

3.1.3. Lightmatter：以光子之力，重塑 AI 算力格局

2018 年 2 月，Lightmatter, Inc. 完成由 Matrix Partners 和 Spark Capital 共同参与的 1100 万美元 A 轮融资；2019 年 2 月，该公司完成由 Google Ventures 领投，Matrix Partners 和 Spark Capital 跟投的 2200 万美元 A   轮融资；2021 年 4 月，Lightmatter, Inc. 完成由 Viking Global Investors 领投，Lockheed Martin Ventures、Google Ventures、 Matrix Partners 和 Spark Capital 跟投的 8000 万美元 B 轮融资；2023 年 5 月，公司 完成 1.54 亿美元 C 轮融资，Viking Global Investors、Google Ventures、Trajectory Ventures、Hewlett Packard Enterprise、Fidelity Management and Research Company 等 共同参与；2023 年 12 月，Lightmatter 完成由 Google Ventures 和 Viking Global Investors 共同参与的 1.55 亿美金 C   轮融资；2024 年 10 月，光子超级计算领域的 领导者 Lightmatter 公司完成 4 亿美元的 D 轮融资，估值达到 44 亿美元，2024 年 10 月筹集的总资本达到 8.5 亿美元，此轮融资由 T. Rowe Price Associates, Inc. 提供咨询的 新投资者领投，现有投资者 Fidelity Management & Research Company 和 GV（Google Ventures）等也参与其中，借助这笔融资，Lightmatter 将为 Passage™在合作伙伴数据中 心大规模部署做好准备，实现持续 AI 创新所需的扩展。 在 2020 年的芯片顶会 Hot Chips 上，Lightmatter 展示了用于 AI 推理加速的测试芯 片 Mars。该芯片运用硅光电学和 MEMS 技术，由毫瓦级激光光源驱动，实现了用光执 行矩阵向量乘法，其计算速度相较传统电子芯片提升了数个量级。据 Lightmatter 联合创 始人哈里斯（Harris）称，量产芯片在 BERT、Resnet-50 推理等工作负载上，能效将是 AI 芯片领导者 NVIDIA 旗舰芯片 A100 的 20 倍，吞吐量将是 A100 的 5 倍。

Lightmatter 的光子芯片没有像传统计算那样将矩阵计算分解为一系列通过逻辑门和晶体 管的基本操作，而是通过一束光穿过一组小型可配置透镜和传感器来一次性解决整个问题。 也就是说它既可以传输数据，也在这个过程中计算了数据，而且它的耗电量比传统芯片更 低。

当前，传统芯片互连标准中速度最快的是 NVIDIA 的 NVLink，其最新的 NVL72 平台能 够将 72 个 NVIDIA Blackwell 计算 单元连接 在一起， 一台机架 最多可提 供 1.4 exaFLOPs 的 FP4 精度计算性能，节点间的算力网络传输速度为 7Tbps。

而 Lightmatter 的光子芯片与传统计算方式不同， Lightmatter 使用光纤进行芯片与芯 片之间的连接，采用纯光学接口进行路由，每根光纤最多可传输 1.6Tbps，每个芯片最多 支持 256 根光纤，相比 72 个 GPU 的 7Tbps 带宽，提升空间更大。目前，Lightmatter 已推出的光子互连产品带宽达到 30Tbps，可支持 1024 个 GPU 同步工作的、具备 100Tbps 带宽的新产品也正在推出的进程中。 Lightmatter 的产品具备超快计算、超快连接以及软件兼容的特性，分为光子计算平台 （Envise）、芯片互连产品（Passage）和适配软件（Idiom）三部分。

3.1.3.1. Envise 光子计算平台：开启算力飞跃新时代

Envise 作为世界首个光子计算平台，具备诸多出色特性。每个 Envise 处理器配备 256 个 RISC 内核，可提供 400Gbps 的芯片间互连带宽，并且支持 PCI - E 4.0 标准接口，展现 出良好的兼容性。其工作原理基于光通过波导进行计算，独特之处在于，每增添一种颜色 的光源，运算速度便能相应提升。比如说，若使用红色激光源能实现每秒 100 万次的计 算，那么增加另一种颜色的激光源，速度即可翻倍至 200 万次，以此类推。更为关键的 是，增加光源几乎无需对硬件进行修改。

基于这样的原理，当一个计算核心所用的光源种类达到 8 种时，计算性能可提升 8 倍， 同时计算效率也能达到普通计算核心的 2.6 倍。而当计算核心数量与光源种类同步增加时， 计算性能更是能够提升数十倍。专为数据中心打造的 ENVISE 服务器，集成了 16 个 Envise 处理器，同时配备 2 个 AMD EPYC 7002 系列主机处理器、3TB NVMe SSD 以及 6.4Tbps 的横向扩展带宽。该服务器采用标准的 4U 机箱规格，总功率却仅有 3kW，在性 能与功耗方面实现了出色的平衡。

3.1.3.2. Passage 芯片互连产品：突破传统，构建高速互联新桥梁

Passage 是一种利用光子进行芯片互连的技术，属于 I/O 技术的一种。Lightmatter 的独 特之处在于，它借助波导（wave guide）而非光纤，实现了在大型芯片内为不同类型计算 核心的互连与数据传输，由此提供了极高的并行互连带宽。该技术将光学器件与波导集成 于芯片本身，能在单根光纤的空间内安置 40 根波导，这就意味着拥有更多并行通道，从 而达成超高速互连。

凭借其提供的高带宽 I/O，可在单个 3D 封装中实现高性能 CPU、GPU、FPGA、DRAM 和 ASIC 的互连。可以说，Passage 为 Chiplet 技术搭建了高速通道，并且能够同时整 合光学计算单元与电子学计算单元，实现超高的计算性能密度。在板卡级别的互连方面， Passage 采用光纤，让更多计算节点能够高效率地互连在一起。这一整套技术，有望推动 芯片内和芯片间的 I/O 带宽在未来几年实现超过 10 倍甚至 100 倍的增长，为计算机性 能的提升开辟广阔空间。

3.1.3.3. Idiom 适配软件：无缝衔接，开启 AI 开发便捷新通道

Idiom 作为一款工作流工具，具有强大的兼容性与便捷性。它能够让基于 Pytorch、 TensorFlow 或 ONNX 等框架构建的模型，直接在 Envise 计算基础设施上运行，且无 需对 Pytorch、TensorFlow 或 ONNX 文件进行任何更改。 Lightmatter 不仅提供强大的算力支持，还为开发者精心准备了一系列实用工具。这些工 具功能多样，可自动虚拟化每一台 Envise 服务器，在不同的 Envise 服务器间进行合理 分区，并依据不同用户的需求，实现芯片使用数量的个性化分配。借助这些工具，开发者 能够深入洞察运行在 Envise 服务器上的多个神经网络，精准掌握内存使用状况，快速找 出性能瓶颈，进而对 AI 模型进行针对性优化。此外，这些工具还能对模型执行压缩、量 化、知识蒸馏等操作，确保模型在体积大幅减小的同时，依然具备大型模型的出色性能。

在客户方面，Lightmatter 公司有两类客户。一类是像微软、谷歌、xAI 和 OpenAI 这样 对算力需求大，需要进行模型训练的公司；另一类则是半导体公司和云服务商，他们为前 者提供算力单元，或者协助构建算力中心。 2024 年 11 月 14 日，光子超级计算领域的领军企业 Lightmatter 与全球最大的半导 体封装和测试服务提供商日月光半导体制造股份有限公司（ASE）达成战略合作。此次合 作的核心是推动 Lightmatter Passage ™平台的商业化应用。该技术将迅速扩展至数百万 个 XPU（特定处理器单元），以满足人工智能工作负载前所未有的需求。

3.1.4. Luminous Computing：光子 AI 芯片领域的潜力黑马

从美国普林斯顿大学脱胎而出的美国光子 AI 芯片创企 Luminous Computing 成立相 对晚一些。该公司由首席策略官 Michael Gao、CEO Marcus Gomez 和 CTO Mitchell Nahmias 在 2018 年联合创立，于 2019 年筹得来自微软创始人比尔 · 盖茨、Uber 首 席执行官 Dara Khosrowshahi 等知名投资者的 900 万美元种子轮融资，2020 年又筹得 由 Helios Capital 领投的 900 万美元 A 轮融资。

与传统的 MIT 团队不同，Nahmias 团队并未采用 MZI，而是选用了名为 Broadcast and Weight（简称 B&W）的方案。Nahmias 团队所构建的光子集成电路优势显著，能 够取代 3000 块 TPU 板，不仅能耗更低，还成功突破了现有 AI 芯片在传输数据时面临 的瓶颈。

与此同时，Luminous Computing 正在消除人工智能超级计算机存在的瓶颈。他们可以 构建比以往更高数量级的带宽密度和能效的数据链路。他们正在将这些链路插入计算机的 每个部分。通信将不再是扩展和性能的瓶颈，突破这些带宽瓶颈使能让我们够重新审视有 关计算机架构的基本假设——在硬件、软件和模型层面。

3.2. 国内相关公司

国内光子芯片领域，迈信林、源杰科技、长光华芯、仕佳光子、杰普特、炬光科技和曦智 科技各有建树。迈信林专注航空航天零部件制造，通过与光子算数合作涉足光子芯片业务， 在大模型兴起带来算力需求增长及国产替代趋势下有机遇，但面临光芯片通用性弱和竞争 激烈等挑战。源杰科技聚焦光芯片研发、设计、生产与销售，产品应用于光纤接入、移动 通信网络和数据中心等领域，在 AI 相关光模块产品上有布局。长光华芯主营半导体激光 芯片等核心元器件，建成 IDM 全流程工艺平台和量产线，光通信芯片产品性能先进。仕 佳光子以光芯片及器件等研发生产销售为主营，全产业链布局，积极把握 AI 变革下的光 通信市场需求，定位大客户战略拓展市场。杰普特从事激光器及智能装备研发生产销售， 打造多个技术平台，产品获众多知名厂商认可。炬光科技在高功率半导体激光元器件等领 域有研发生产销售业务，其硅光学元器件加工技术独特，还推出高功率、低热阻、低 Smile 传导冷却半导体激光器新品。曦智科技是全球领先的光电混合算力提供商，以 MZI 技术 为基础，从光子矩阵计算、片上光网络和片间光网络三大核心技术打造产品线，与多领域 客户合作，还与新华三集团合作实现技术应用突破。

3.2.1. 迈信林：创新驱动的制造之路

江苏迈信林航空科技股份有限公司于 2010 年 3 月 15 日正式成立，企业注册资本达 1.45 亿人民币。自成立以来，公司始终专注于航空航天零部件 的工艺研发与加工制造，在长期的发展历程中积累了极为丰富的研发、生产及运营经验， 并成功形成了精密制造技术。其主要产品覆盖航空航天零部件及工装、民用多行业精密零 部件，具体包含发动机部件、起落架部件、中大型结构件、精密壳体件以及紧固件等。

迈信林在光子芯片业务方面主要通过与光子算数（北京）科技有限公司合作开展。此前， 迈信林的控股股东转让 5% 股份给白冰先生，光子算数则进军光子芯片领域。光子算数其 主要产品为光电混合 GPU 加速卡，面向 AI 训练 / 推理、HPC 及视频图像处理等任务， 服务客户包括浪潮、中科睿芯、宝德等。

光子算数（Lightelligence）：MZI 技术驱动下的光子计算先锋

光子算数（北京）科技有限公司专注于光电混合计算领域，其产品极具特色与优势。公司 自主研发光互联芯片，与国内多家 GPU 芯片适配结合，形成光互联算力卡与集群产品， 相较原 GPU 方案提高 3-5 倍的性能，保证国内大模型的高水平算力供给。同时提供高效 率一体化模型开发运维平台，应对 AI 大模型训练推理所需的算力、网络、存储需求、为用 户提供高效、高性价比的算力产品及解决方案。公司产品始终在业内领先推出产品，引领 行业落地，通过了中国电子技术标准化研究院的检测认证，获得北京市新技术新产品（服 务）认证，2023 年产品已率先进入城市级算力中心。

国家知识产权局信息显示，光子算数（北京）科技有限责任公司申请一项名为“一种微透 镜阵列、面光纤阵列以及耦合方法”的专利，公开号 CN 119375993 A，申请日期为 2024 年 11 月。 专利摘要显示，本发明公开了一种微透镜阵列，包括微透镜阵列，微透镜阵列具有透镜基 板，透镜基板上设有多个探测区域，相邻两个相邻探测区域之间设有间隔间隙，还公开了 面光纤阵列，面光纤阵列具有定位基板，面光纤阵列的光纤在定位基板为 5×5 的结构排 布，光纤接收端面与透镜出射的光束匹配，又公开了微透镜阵列与面光纤阵列的耦合方法， 使用红外光源，连接一分四的分束器，将分束器的四个接口与光纤阵列的四个角连接，使 用红外光源，连接准直器，确认准直器的光斑是否覆盖透镜阵列的透光区域，光源连接准 直器。本发明提供了一种微透镜阵列、面光纤阵列以及耦合方法，能够增加光纤阵列和透 镜阵列 的耦合效率，减小耦合损耗，提高信号传输效率。

光子算数研发了可编程光子阵列芯片 FPPGA（Field Programmable Photonic Gate Arrays），并基于此与北京高校一起打造了面向服务器的光电混合 AI 加速计算卡，能完 成包括机器学习推理、时间序列分析在内的一些定制化加速任务。其计算卡已于 2020 年交由服务器厂商客户进行测试，在不到 70W 的运行功耗下，能做三四十路 1080P 视频 同步处理，混合精度下峰值算力接近 20TOPS，光部分为低精度，电部分为高精度。与常 规数字芯片不同，光子算数，采取了另外一条技术路线——光子芯片。

2020 年光子算数团队已将其做成测试级的产品，其早期样片集成了几百个不同的光学单 元，比如有电光转换，把电信号加载到光载波，然后通过传播到片内的光学组合，完成一 些特定的函数变换。跟传统的计算特征不同，它不是面向加减乘除，而是直接完成一个复 杂的变化过程。这被称为可编程光子阵列芯片 FPPGA（Field Programmable Photonic Gate Arrays），其中的光学单元可以通过电控，控制重新的连接组合方式，实现不同的复 杂函数。也就是说，FPPGA 具有可重构的特性。

光子算数与高校共同打造的面向服务器的光电混合 AI 加速计算卡，目前已完成一些定制 化加速任务，如机器学习推理、时间序列分析等。虽然计算卡现在的性能可用，但仍处于 初步阶段，能够实现 36 路 1080P 视频同步处理，功耗不到 70W，不过算力资源相对 有限，混合精度下峰值算力接近 20TOPS，光部分为低精度，电部分为高精度。 该计算卡封装有光子协处理引擎模块、散热器、驱动、控制器、TIA、一些计算控制部分 和赛灵思 FPGA 芯片，数据在光电之间循环流动，光的作用是为电做协处理加速。其中， 光子协处理引擎模块采用两个 QSFP28 的光通信接口（每个接口速率为 100GB/s），这 种光通信物理接口非常成熟，其光学带宽大约可达 200GB/s，典型功耗达 7W，算力在 1.2TOPS 左右。该模块支持热插拔，无需预调，内部封装了一些适合用光学实现的特殊 算子函数，例如随机投影、高维空间变换映射、压缩、小规模卷积、时间序列等高算子。 据白冰透露，目前该模块还比较初步，下一阶段，光子算数将进一步扩大其规模。

光子协处理引擎模块采用两层结构，上面是控制模组，其二级控制缓存处理可随时更换， 以适应下一步软件迭代；下面是光学运算模组，包含整个光学计算部分，其中集成了大量 的光学单元，能够针对一些特定函数，实现低延时、低能耗的变换过程。

从技术架构图可以看到，左边是电学部分，包含逻辑控制、缓存等，以及专用的定制化 IP。 考虑到与光学芯片匹配，这些 IP 与传统的数字 IP 不一样，需要定制化开发；右边是光学 模组，除了光学计算芯片外，还有一颗 DFB 激光器芯片，还有驱动、TIA 以及小型的控制、 电源芯片等组件。中间采用热插拔的方式，跟通信模块一样。 完整计算过程是 FPGA 接收的数据从电接口进来，经过驱动放大，驱动光芯片上的调优器， 把信号再返到光上，经过片内传输完成变换，然后再变成电信号返回。目前光子算数已将 一些光电混合 AI 加速计算服务器提供给机房和 IDC 试用与测试，接口是标准的 PCIe 口。 此外，其服务器也与一些国产操作系统和 CPU 厂商做了适配。

光子算数选择做成热插拔方式将适合用光学做的特定算子封装到光学模块里，通过热插拔 接口和国内大厂的加速计算卡插在一起，这种接口制都是成熟的，开发者使用大厂的软件 工具，即可通过 API 调用光子算数的模块内嵌特定算子。面向具体应用，开发者通过大厂 软件工具，开发由光子算数的光学算子与大厂原有的电学算子组成的光电混合算法整体。

光子算数对自己的市场定位是提供传统加速计算卡的升级组件，使传统加速计算卡提升性 能、降低能耗、降低成本，不受制于软件工具。消费者依然买大厂的卡和工具，如需升级， 即可选用光子算数的模块。

尽管这一领域尚处于相对早期阶段，主要面向特定市场，但已在部分领域出现成熟产品并 得到应用。鉴于当前光学芯片主要作为协处理器，光子算数也在持续与电学芯片领域的大 型企业积极沟通合作，共同推动行业发展。

3.2.2. 源杰科技：光芯片领域的先锋者

源杰科技成立于 2013 年 1 月 28 日，是一家专注于光芯片研发、 设计、生产与销售的公司。 陕西源杰半导体科技股份有限公司聚焦于光芯片行业，主营业务为光芯片的研发、设计、 生产与销售，主要产品包括 2.5G、10G、25G 及更高速率激光器芯片系列产品等，目前 主要应用于光纤接入、4G/5G 移动通信网络和数据中心等领域。

AI 带来的光模块需求以 400G、800G 模块为主，源杰在此领域有 100G PAM4EML、CW 光源等产品。

1)在 CW 光源产品方面，早期 50mW 大功率硅光激光器产品，已经实现销售，目前 100mW 大功率硅光激光器产品几乎可以实现定制化需求，也在逐步向客户送量中，与优质企业正 在进行深入合作。 2)100G EML 目前产品在客户端的测试阶段，200G EML 正在做研发、进度符合预期。除 此以外，公司 10G EML 主要应用于光纤接入领域，未来也有望形成新的增长点。

公司拥有完整独立的自主知识产权，产品广泛应用于无线前传，数据中心，光纤到户；拥 有数条从 MOCVD 外延生长、到芯片生产，自动测试的生产线。从创办伊始，公司严格遵 守国际国内 FDA、RoHS、REACH 等相关法律法规，专注于向国内外客户提供高性价比， 高可靠性产品，追求和客户长期共赢的合作关系。

3.2.3. 长光华芯：高功率激光芯片探索者

苏州长光华芯光电技术股份有限公司主营业务为半导体激光芯片、器件及模块等激光行业 核心元器件的研发、制造与销售。主要产品为高功率单管系列产品、高功率巴条系列产品、 高效率 VCSEL 系列产品、光通信芯片系列产品。 公司已建成覆盖芯片设计、外延生长、晶圆处理工艺（光刻）、解理/镀膜、封装测试、光 纤耦合等 IDM 全流程工艺平台和 2 吋、3 吋、6 吋量产线，是少数研发和量产高功率半导 体激光芯片的公司之一。公司产品可广泛应用于：光纤激光器、固体激光器及超快激光器 等光泵浦激光器、直接半导体激光输出加工应用、激光智能制造装备、国家战略高技术、 科学研究、医学美容、激光雷达、机器视觉定位、智能安防、消费电子、3D 传感与摄像、 人脸识别与生物传感等领域。

光华光芯从 2010 年开始布局磷化铟激光芯片产线，凭借多年攻关以及在高功率半导体激 光器领域的深厚积累，长光华芯光通信芯片系列产品产品性能指标先进，10G EML、 100mW CW DFB、50G PAM4 VCSEL、56GBd PAM4 EML CoC 等多款产品已向市场送 样验证和部分批量供应，应用覆盖接入网、数据中心场景下的 10G、100G-800G 速率的 多种应用。 长光华芯在 2023 首届苏州光电技术产业论坛上，现场发布了 100mW CW DFB 大功率光 通信激光芯片新品。该产品具备以下特点： 1）高出光功率：相比业界 70mW 光源提升 1.5dB 以上，400GE DR4 硅光模块仅需 1 颗 光源就能实现，简化光模块设计，显著降低光模块成本。 2）高光电转换效率：降低 per-bit 功耗，芯片功耗优于同类产品，提升芯片长期工作可靠 性，该光源兼容 800G/1.6T 等场景的光互联应用，满足高速率的持续演进诉求。 3）面向未来长期演进：该光源兼容 800G/1.6T 等场景的光互联应用，满足高速率的持续 演进诉求。

3.2.4. 仕佳光子：光通信芯片的全产业链布局者

仕佳光子作为一家创立于 2010 年的高科技企业。公司总部坐落于河 南省鹤壁市淇滨区，依托强大的研发团队和完备的产业体系，不断推动光通信技术的创新 与产品的升级。河南仕佳光子科技股份有限公司的主营业务是光芯片及器件、室内光缆、 线缆材料的研发、生产和销售。公司的主要产品是 PLC 分路器芯片系列产品、AWG 芯片 系列产品、DFB 激光器芯片系列产品、光纤连接器、室内光缆、线缆材料。

公司秉持“赋能网络，智创未来”的战略使命，聚焦光通信市场产品需求，以致力于成为 全球领先的光芯片与器件解决方案提供商为目标，持续专注于光通信及相关领域，坚持以 自主开发光芯片为核心，保持对光芯片、光器件的持续研发投入，促进光芯片及器件、室 内光缆和线缆高分子材料三类业务协同稳健发展，以此不断提升公司技术创新能力、组织 活力和综合市场竞争力，确保公司业绩实现稳健增长，不断提升公司品牌影响力。

公司积极把握 AI 技术应用变革下的光通信市场需求，依托公司“无源 有源”IDM 双平台， 充分发挥芯片自主研发优势和产能优势，聚焦核心产品，持续提升 PLC 光分路器芯片、数 据中心 400G/800G 光模块用 AWG 芯片及组件、平行光组件、超高折射率差 DWDM AWG 芯片、超宽带 DWDM AWG 芯片、VOA 芯片及器件、VMUX 系列模块、WDM 器件及定 制化模块、MPO 高密度光纤连接器、接入网用 DFB 激光器芯片及器件等产品的产能规模。 同时进一步加快硅光用高功率 CW DFB 激光器、高速率 DFB 激光器、高速率 EML 激光器、光传感与光计算等新兴领域用激光器产品的研发、客户验证，紧抓行业窗口期，尽快 覆盖客户需求，进一步拓展下游市场。 公司定位大客户战略，在国内市场上，公司不断加强与主流系统设备商类客户的业务合作， 并通过 AWG 芯片及器件、DFB 激光器芯片、硅光用高功率 CW DFB 激光器等新产品逐 步开拓新客户；在国际市场上，持续加大对海外市场的推广力度，2024 年 1 月-6 月期间 内陆续开拓了国际光模块类知名客户，提升了公司在海外市场的影响力，积累了优质的客 户资源，为公司国际业务发展打下了良好的基础，海外客户的销售规模将不断扩大。

3.2.5. 杰普特：激光 光学智能设备与硅光测试的探索者

杰普特是一家成立于 2006 年的高新技术企业。深圳市杰普特光电股份 有限公司是从事研发、生产和销售激光器以及主要用于集成电路和半导体光电相关器件精 密检测及微加工的智能装备的公司。

在激光器产品方面，杰普特拥有丰富的产品线。公司主要产品为脉冲光纤激光器、连续光 纤激光器、固体激光器、超快激光器、智能光谱检测机、激光调阻机、一体成型电感自动 化加工检测设备、电容测试分选机、芯片激光标识追溯系统、激光划线机、VCSEL 激光 模组检测系统、硅光晶圆测试系统、基于透明脆性材料的激光二维码激光微加工设备、MR 眼镜检测系统、手机摄像头光电检测/校准设备、钙钛矿模切设备、新能源动力电池激光焊 接整体解决方案、光纤器件。经过十余年的科研积累和业务发展,公司搭建了国际化的研发 营销平台,积累了丰富的专利技术、研发经验和客户资源,赢得了一定的市场占有率和品牌知名度,成为中国首家商业化批量生产 MOPA 脉冲光纤激光器的厂商。

公司紧密围绕客户对激光技术解决方案的需求，开发了智能光谱检测机、激光调阻机、一 体成型电感自动化加工检测设备、电容测试分选机、芯片激光标识追溯系统、激光划线机、 VCSEL 激光模组检测系统、硅光晶圆测试系统、基于透明脆性材料的激光二维码激光微 加工设备、MR 眼镜检测系统、手机摄像头光电检测/校准设备、钙钛矿模切设备、新能源 动力电池激光焊接整体解决方案等多款激光/光学智能装备，广泛应用于激光精密加工、光 谱检测、光学检测、消费电子产品制造、贴片元器件制造、光伏电池片制造等领域。 经过多年发展，公司以激光器研发为基础，打造激光与光学、测试与测量、运动控制与自 动化、机器视觉等技术平台。目前公司已拥有一支以深圳和新加坡为中心的国际化研发、 销售团队，产品和服务覆盖亚洲、北美、欧洲等地区的众多知名客户。公司生产的各类核 心激光器及激光/光学智能装备产品已获得 A 公司、M 公司、英特尔、国巨股份、厚声电 子、意法半导体、顺络电子以及宁德时代、比亚迪、亿纬锂能、一汽弗迪等全球领先的消 费电子、半导体、光电元器件及动力电池头部厂商的认可。

3.2.6. 炬光科技：硅光学元器件加工技术的创新者

炬光科技是一家成立于 2007 年的高新技术企业。西安炬光科技股份有 限公司的主营业务为光子行业上游的高功率半导体激光元器件和原材料(“产生光子”)、 激光光学元器件(“调控光子”)的研发、生产和销售。公司主要产品为半导体激光元器件 和原材料、激光光学元器件、汽车应用模块、泛半导体制程模块与系统、医疗健康模块。 硅光学元器件的典型加工技术是刻蚀和 CNC 加工，受工艺限制因素，硅光学元器件的矢 高值(Sag)往往小于 60µm 或者难以实现大批量制造。炬光科技运用其独特的晶圆级同步 结构化能力，将硅材料的加工工艺扩展到毫米级，超越了用传统技术加工的硅光学元器件 的极限，能够在 0°~80°出射角下达到高达 4mm 的矢高值(Sag)，最大限度地提高了硅光 学元器件所能达到的数值孔径（NA），从而创造出传统工艺技术难以实现的先进硅光学产 品，例如大矢高偏心微透镜阵列、闪耀光栅、啁啾阵列或集成棱镜，以及通过精密划切技 术生产小微尺寸单只硅棱镜、柱镜等短波、中波红外用途光学器件，为下一代硅光技术、 生物传感、智能终端等应用提供创新、具有高成本效益、适合大批量生产的核心元器件解 决方案。

2025 年 1 月 9 日，炬光科技推出 LCS 系列 980/1470nm 高功率、低热阻、低 Smile 传导冷却半导体激光器。这一新品的问世，标志着炬光科技在高功率半导体激光技术领域实现重大突破，为科研、激光装备制造、生物医学、精准测距及激光雷达等行业带来创新 解决方案。 新一代高功率 100W 980nm 和 30W 1470nm LCS 传导冷却激光器，采用炬光科技自主研 发的核心键合技术，显著提升了 GaAs 或 InP 基半导体激光器的性能和可靠性。相较于传 统Indium 软焊料和AuSn硬焊料键合方式，炬光科技的创新键合技术有效克服了热电迁移、 疲劳特性差及热阻增加等挑战，实现了低应力、低热阻及超低 Smile 效应的完美平衡。 LCS 系列两款新产品使用 20%填充因子、19 个发光点、2.0mm 腔长的 GaAs 和 InP 基 半导体激光巴条芯片，980nm 产品的热反转功率可以达到 CW 180W@190A，1470nm 产 品的热反转功率可以达到 CW 50W@125A，即便在大脉宽（＞100ms）及高占空比条件 下，亦可长期稳定运行。与传统键合技术相比，炬光科技创新键合技术生产的新型 LCS 传导冷却激光器，光功率提升 30%以上，热阻降低 20%，产品性能和可靠性在国内外同 类半导体激光器产品中均处于领先水平。 炬光科技的新型 LCS 系列产品的 Smile 效应控制方面展现出卓越表现，平均值仅为 0.56µm，超过 90%的 Smile 值小于 1µm，远优于传统键合工艺，为高精度光束整形提供 了设计的灵活性与实现可能，助力客户在光学整形、光纤耦合等应用中取得更佳效果。

3.2.7. 曦智科技（Lightelligence）：MZI 技术驱动下的光子计算先锋

来自麻省理工学院的沈亦晨和尼克 · 哈里斯，两人均在 2017 年成立光子芯片公司，都 选择 Mach-Zehnder 干涉仪光开关阵列（MZI）作为基础计算单元，但具体的 MZI 结构 及阵列架构有所不同。沈亦晨在美国波士顿创办 Lightelligence，在中国上海成立曦智科 技，发展了跨国多元团队，是目前全球融资额最高的光子计算初创公司。

曦智科技在 2018 年获得由百度风投和美国半导体高管财团领投的逾 1000 万美元种子 轮融资；2020 年 4 月完成由经纬中国和中金资本旗下中金硅谷基金领投、百度风投继续 追加投资的 2600 万美元 A 轮融资；2020 年 7 月完成由和利资本投资的数千万美元 A   轮融资。2019 年 4 月，曦智科技发布全球首款光子芯片原型板卡，在运行 TensorFlow 处理 MNIST 数据集的测试中取得百倍以上的速度提升，准确率接近电子芯片（97% 以 上），而完成矩阵乘法所用的时间不到最先进电子芯片的 1/100。曦智科技计划从 2021 年 起为 AI 云计算带来高效的量产产品。

曦智科技是全球领先的光电混合算力提供商。公司凭借在集成光子领域的开创性技术和全 球顶尖的集成电路技术研发团队，致力于在计算需求爆发的时代，为客户提供一系列算力 跃迁解决方案，与客户共建更智能、更可持续的世界。曦智科技从光子矩阵计算(oMAC)、 片上光网络(oNOC)和片间光网络(oNET)三大核心技术出发，打造光子计算和光子网络两 大产品线，与大数据、云计算、金融、自动驾驶、生物医药、材料研究等领域客户开展紧 密合作，持续为客户提供更具创造性的高效算力支撑。 PACE 是曦智科技第二代光子计算处理器。 PACE 的核心是 64x64 的光学矩阵乘法器， 由一块集成硅光芯片和一块 CMOS 微电子芯片以 3D 封装形式堆叠而成。PACE 的单个光 子芯片中集成超过 10000 个光子器件，运行 1GHz 系统时钟，运行特定神经网络算法的速 度可达目前高端 GPU 的数百倍。OptiHummingbird®是首款基于片上光网络技术（oNOC） 的全长、全高、双插槽 PCIe Gen3 的人工智能推理卡，含有 64 个计算核，结合曦智科技 自研 SDK，OptiHummingbird®可对工作负载编译和硬件接口进行管理和优化。产品使用 被动散热解决方案，硬件功耗仅 65w，具有高带宽、低延时、低功耗的特点。

oMAC 光子矩阵计算是一种创新的计算方式，它用光来替代传统的电子进行数据处理， 主要执行线性运算，涵盖乘法与加法，可理解为矩阵 - 矩阵或矩阵 - 向量之间的乘法， 属于模拟计算范畴。其实现方式依托与 CMOS 兼容的硅光工艺平台，通过光 - 电协同设 计并结合先进封装技术来达成；还涉及高速可调、小尺寸电光调制器设计以及基于 MZI 结 构的相干 / 非相干方案这种新颖的计算架构，同时注重硬件 - 算法的协同优化。光子矩 阵计算意义重大，它具备更强的并行能力，能效可与电子芯片相媲美，而且延迟超低，工 艺制程要求和成本也较低，在计算领域展现出独特的优势和潜力。

oNOC 即片上光网络，它主要用于实现数据在光芯片网络中的传递，既可以实现单个电芯 片（EIC）内部的数据传输，也能够实现封装内部多个电芯片（EIC）之间的数据通信 ， 其能效比降低至 < 1pJ/bit，仅为 eNOC 的 1/6。oNOC 的实现方式是在光芯片上构建一 个固定或可灵活调整的通讯网络拓扑，把不同的电芯片与其中单个或多个节点相连，以此 实现基于 oNOC 的数据交互，常见的采用形式有基于光广播的网络拓扑和基于波分复用 的网络拓扑。oNOC 具有重要意义，它具备高带宽、低能耗、低延迟以及距离不敏感的特 点，通用性很强，能够与不同类型的电子芯片相结合，为芯片间提供高速、低能耗的互连， 在任何有高带宽需求的应用场景中都能发挥积极作用。

oNET 也就是片间光网络，在片间光网络里，光芯片发挥着类似 optical BUS 的功能， 它把单元内部需传输的数据汇聚起来，借助光纤等光传播介质与其他单元进行数据交互。 oNET 具备显著优势，其传输速率远超 eNET，能耗约为 2pJ/bit ，仅为 Nvlink3.0 的 1/4 ，延迟约 3.5ns ，是 Nvlink3.0 的 1/3 。从实现方式来看，PIC 负责处理需发送或 接收的信号，完成光 - 电与电 - 光转换。发送数据时，路径是从 EIC 到 PIC 再到外部； 接收数据时，则是从外部到 PIC 再到 EIC 。片间光网络的意义非凡，它有着较高的能效 比，光学传播损耗低，同时具备高带宽、低延迟的特性，而且对传输距离不敏感。 2024 年 8 月，曦智科技与紫光股份旗下新华三集团合作，成功将曦智科技片间光网络技 术(Optical inter-chip Networking, oNET)应用于新华三集团光互连解决方案(Compute Express Link Over Optical，CXL-O)。这一成果突破了传统 CXL 互连方案中铜缆传输距离 有限的瓶颈，大幅提升了数据中心效率和部署灵活性。

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