突破摩尔定律，硅光技术开辟芯赛道

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【技术大院导读】当下科技竞争日趋激烈，芯片技术更是日新月异。早在上世纪90年代，IT从业者就开始为传统半导体芯片产业寻找继任者，硅光技术因其诸多特性，已经成为业界下一个追逐的目标。

• 继续优化互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺的“延续摩尔”（moreMoore）路线

• 利用先进封装技术实现系统级封装的“扩展摩尔”（more than Moore）路线

• 通过新材料新器件实现的“超越摩尔”（beyondCMOS）路线

相比于“延续摩尔”路线对于半导体先进设备的依赖和巨大投入，通过光电异质集成技术实现芯片间及芯片内光互联可有效解决微电子芯片目前金属互联的带宽、功耗和延时等问题，是对现有微电子芯片的重要拓展。同时，通过光电异质集成多种材料也可制作新一代信息器件（如光量子集成芯片），是信息产业实现扩展摩尔和超越摩尔技术路线的重要领域。

硅基光电子集成芯片概念图

20世纪60年代以来，人类在电子计算机领域取得了无与伦比的成就。但经过半个多世纪的发展，计算机也遇到了速率和功耗两大瓶颈，进而衍生出阻碍电子计算机性能提升的3个技术壁垒：功耗墙、访存墙与I/O墙。

早在1992年，中国工程院院士许居衍便预测，2014-2017年，人类将进入硅技术生命曲线上的拐点，即将进入“后摩尔时代”。现有冯诺依曼计算系统采用存储和运算分离的架构，存在“存储墙”与“功耗墙”瓶颈，严重制约系统算力和能效的提升。人工智能的发展已经被算力不足，能效过低约束。

摩尔定律及AI算法算力的演进发展

在冯·诺依曼架构中，存储器与处理器是两个完全分离的单元，处理器根据指令从存储器中读取数据、完成运算，并存回存储器。两者之间数据交换通路窄以及由此引发的高能耗两大难题，在存储与运算之间筑起了一道“存储墙”。

当下的计算处理器如CPU，GPU或AI专用芯片等，均采用冯诺依曼架构设计，80%的功耗发生在数据传输上，99%的时间消耗在存储器书写过程中，而真正用于计算的能耗和时间其实占比很低。

制约高性能计算发展的最大技术障碍是能耗，E级系统功耗预计有466.7MW，全年40.88亿千瓦时的用电量几乎相当于三峡电站全年发电量的1/20。人工智能迅猛发展的当下，人工智能算法对逻辑单元与存储单元之间信息交互能力的需求相对于传统任务更严苛。

AI计算以数据为主，大量数据搬运导致功耗居高不下。到2025年，全球数据中心将使用全球20%的电量。AlphaGo下棋打败人类，但人类只用了20瓦的大脑能耗，而AlphaGo是2万瓦。如果更多脑力劳动被机器取代，芯片散发的热量会让地球变得滚烫。

此外，处理器与内存之间、处理器与处理器之间信息交互的速度严重滞后于处理器计算速度，访存与I/O瓶颈导致处理器计算性能有时只能发挥出10%，这对计算发展形成了极大制约。受电子物理极限制约，传统制程工艺的进步不但无助于问题的解决，甚至会恶化以上问题。

电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。用光子代替电子进行信息传输，硅光芯片具有明显的优势，

• 可以承载更多的信息和传输更远的距离

• 光子彼此间的干扰少、提供相较于电子芯片高两个数量级的计算密度与低两个数量级的能耗

• 相较于量子芯片，光子芯片不需要改变二进制的架构，能够延续当前的计算机体系

• 光子芯片需要与成熟的电子芯片技术融合，运用电子芯片先进的制造工艺及模块化技术，结合光子和电子优势的硅光技术将是未来的主流形态

硅基光电子技术的发展始于上世纪80年代，Soref发现了晶体硅中的等离子色散效应，为硅基电光调制提供了理论基础。

硅光子技术其核心理念是“以光代电”，即利用激光束代替电子信号进行数据传输。硅光子技术将硅光模块中的光学器件与电子元件整合到一个独立的微芯片中，使光信号处理与电信号的处理深度融合，最终实现真正意义上的“光互联”。

硅基光电子技术拥有光的极高带宽、超快速率和高抗干扰特性以及微电子技术在大规模集成、低能耗、低成本等方面的优势，更适应未来高速、复杂的光通信系统。同时可以满足长距离数据传输以及微电子芯片间的短距离大容量数据传输，通过与微电子集成电路进行单片集成，实现高速、低功耗的片上互连，突破微电子处理器在数据互连上的瓶颈。

其中，硅光芯片异军突起，在芯片领域引领了一场变革，融合光子和电子优势，突破摩尔定律限制，满足人工智能、云计算带来的爆发性算力需求。预计未来三年，硅光芯片将承载大型数据中心的高速信息传输。

云计算与人工智能的大爆发让光子传输的优越性得以凸显。在通信场景，由于大型分布式计算、大数据分析、云原生应用让数据中心内的数据通信密度大幅提升，数据移动成为性能瓶颈。传统光模块成本过高，难以大规模应用，硅光芯片能够在低成本的前提下有效提高数据中心内集群之间、服务器之间、乃至于芯片之间的通信效率。在计算场景，据OpenAI统计，自2012年，每3.4个月人工智能的算力需求就翻倍，摩尔定律带来的算力增长已无法完全满足需求，硅光芯片作为解决方案的价值得到广泛的期待。

数据中心是光通信产业的重要市场，是承载数字计算力、各行业信息系统的基础保障设施，也是促进各行各业进行产业升级的关键动力。对比普通光模块，硅光模块具有低功耗、高集成和高速率等优势，对于需要大量使用光模块的数据中心而言，硅光模块最显著的优势就是低成本。

如果硅光芯片在数据中心领域得以广泛部署，那么以硅光子为核心的光计算将有可能带动神经网络的进步，进而影响数字经济的发展。

尤其需要注意的是，光通信与光计算相辅相成，光通信中的光电转换技术会在光计算中得到应用，光计算要求的低损耗、高密度光子集成技术也会促进光通信发展。两者的结合最终会让数据计算和传输都在光域完成。

“大规模光子集成芯片”先导专项实施路线图

学术研究方面：

• 片上直接生长技术路线。中国科学院物理研究所通过硅图形化衬底上的同质加异质外延生长有效解决了硅上异质外延生长Ⅲ-Ⅴ族材料的难题，实现了高质量的硅基片上光源

• 片上键合异质集成技术路线。中国科学院上海微系统研究所通过离子注入剥离技术研发出多种材料硅基异质集成衬底，包括 SiCOI、LNOI、Ⅲ-ⅤOI，为多种材料硅基光电异质集成提供了材料平台；北京大学、中国科学院半导体研究所等单位通过导电透明电极方案开发出 mW 量级硅基激光器

• 片间混合集成技术路线。上海交通大学、清华大学、国家光电子创新中心开发出窄线宽可调激光器

• 新型材料硅基光电异质集成领域。中山大学、华中科技大学、浙江大学等单位通过利用硅基薄膜铌酸锂开发出一系列高性能光电调制器、偏振控制器等器件；北京大学、浙江大学、南京大学等单位利用稀土元素掺杂的方法进行硅基发光的尝试；中国科学院半导体研究所、厦门大学利用硅基异质生长锗硅材料进行了光源器件的尝试；浙江大学在硅基硫系化合物、二维材料集成光电领域取得了一系列器件成果，将硅基光电器件延伸到中红外波段

产业方面：

国内光模块公司大多还采用传统的透镜封装方案，目前尚未有公司在量产产品上使用异质集成解决方案。相比国外各大公司、代工厂的产业化发展，我国在硅基异质集成方面产业发展较为缓慢，尚未形成一定规模的公司基于异质集成技术开发产品并批量出货。

• 异质集成材料。济南晶正公司制造的硅基 LiNbO3 材料一枝独秀，是目前国内外几乎所有薄膜 LiNbO3 调制器的材料供应商

• 异质集成材料器件。有一批从学校和科研院所孵化的创业公司浮现，如制作薄膜 LiNbO3 调制器的江苏铌奥光电公司、生产硅基异质外延材料和光源的东莞思异半导体公司等

• 异质集成模块。苏州易锐光电公司通过片间混合集成方式实现了密波 10 通道 100 Gbps 模块的小批量出货；青岛海信宽带公司利用键合集成技术做出过产品开发尝试，但目前尚无产品问世

硅光芯片制成平台：

• 国家层面加大投入，与国外先进的硅光科研平台，如比利时微电子研究中心（IMEC）、新加坡科学技术研究院微电子所（IME）等工艺线接轨。重庆联合微电子中心、中国科学院微电子研究所、上海微技术工业研究院等单位已建成了各具特色的硅光工艺线

• 中国科学院微电子研究所、重庆联合微电子中心还开发了用于设计的光电仿真软件，从软件设计端为未来做好布局

• 相比国外，我国目前国内光模块厂商仍通过海外代工厂进行硅光芯片的流片。在异质集成方面，重庆联合微电子中心已对外开放 SiN 流片；而对于光源的异质集成方案，目前国内尚无厂家开放服务

硅光技术的成熟还需要解决一系列问题：

• 首先，硅光芯片的设计、封装等环节尚未标准化和规模化，其产能、成本、良率优势还未显现

• 其次，光计算的精度仍低于电子芯片，集成度也需要进一步提高

硅基光电子技术具有集成度高的优势。但同时，高集成度对芯片的封装技术也提出了更高的要求。硅基光电子芯片的封装对精度要求高、技术难度大，现阶段硅基光电子芯片的封装成本甚至占到了硅基光电子模块总成本的 10%左右。开发具有低成本、高可靠性的硅基光电子芯片封装技术是硅基光电子大规模产业化面临的挑战之一。

5G时代，对芯片传输速率和稳定性要求更高，使得密集组网对硅光芯片的需求大增。在消费电子领域，智能传感、移动终端等产品均可利用硅光技术在有限的空间集成更多的器件；在量子通信领域，由于硅光技术保密性强、集成度高、适合复杂光路控制等优势，有望成为量子通信的重要技术方案。

可以预见，硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。

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