香港两大学研发出全球领先微波光子芯片，比传统电子处理器快1000倍且耗能更低

格隆汇3月7日｜香港城市大学电机工程学系王骋教授团队与香港中文大学研究人员合作，开发出了全球领先的微波光子芯片，可运用光学进行超快模拟电子信号处理及运算。据介绍，这种芯片比传统电子处理器的速度快1000倍，耗能更低，应用范围广泛，涵盖5/6G无线通讯系统、高解析度雷达系统、人工智能、计算机视觉以及图像和视频处理。

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科学家研发铌酸锂微波光芯片，兼具超宽带处理和高精度计算

近期，香港城市大学王骋副教授课题组基于薄膜铌酸锂平台，开发出一款集成微波光子处理器，首次在同一芯片上结合了超快电光转换模块和低损耗、多功能信号处理模块。

基于高效执行模拟信号的多用途处理及计算工作，这种铌酸锂微波光子芯片能够达到 67GHz 的超宽处理和 96.6% 的高精度计算。从速度来看，相较于传统的电子处理器，该光子芯片快了 1000 倍，并且它的能耗更低。

该技术在多个领域表现出应用潜力，包括 5G/6G 无线通信系统、高分辨率雷达系统、人工智能、计算器视觉以及图像/视频处理等。

图丨从左至右依次为：博士生冯寒珂、王骋副教授、本科生葛通（来源：王骋）

审稿人对该研究评价道：“这项研究代表了这一领域内非常有价值的技术进步。这些结果有力地证明了（作者们）所提出的铌酸锂光子处理器具备的显著性能优势。”

近日，相关论文以《集成铌酸锂微波光子处理引擎》（Integrated lithium niobate microwave photonic processing engine）为题发表在 Nature[1]。香港城市大学博士研究生冯寒珂和本科生葛通为共同第一作者，王骋副教授担任通讯作者。

图丨相关论文（来源：Nature）

比传统电子处理器速度快 1000 倍

目前，随着无线通信网络、无人驾驶、物联网、大数据和云服务等领域的迅速扩展，结合人工智能浪潮的涌动，海量的数据信息对信号处理系统提出了更高的要求。

那么，该如何实现拥有更大带宽、更高处理速度和更低功耗的处理器呢？为突破传统电子处理器速度和带宽的瓶颈，光子处理器应运而生。

光子处理芯片，顾名思义是运用光进行信号处理及计算工作。相较于传统的电芯片，光具有更快的速度、更高的计算效率和吞吐量，且在光传输过程中能量损失较小，不会产生过多的热量，从而降低能耗。

该研究之所以能够得到各项优异的结果，离不开铌酸锂材料在光子领域的独特优势。铌酸锂对光子学的重要性堪比微电子学中的硅，因此它也被称为“光子学之硅”。

铌酸锂独特的电光特性、超低的光学损耗以及大规模、低成本的制造工艺，使其在构建超快光子处理芯片中脱颖而出，成为实现高速且低耗芯片的理想材料。

图丨集成铌酸锂微波光子芯片示意图（来源：Nature）

在该研究伊始阶段，由于王骋的实验室刚刚建立，如何快速解决铌酸锂晶圆工艺问题成为他们最大的挑战。铌酸锂工艺是一个老生常谈的问题，好的工艺是研究开展的基础，也是制备出好器件的必要前提。

“最初阶段时我每天待在超净间摸索工艺，然后结合刻蚀后的铌酸锂波导的形貌电镜图，来调整和改进工艺流程。作为一名研究‘新手’碰壁在所难免。”冯寒珂表示。

这是一个耗时、枯燥但必不可少的过程。他们提出通过将强度调制器和具有高品质因子的微环谐振器集成在同一个芯片上，来实现超高速时间信号积分功能。那时，课题组成员每天都会在一起讨论如何优化整个工艺流程，然后一次次地通过调整得到越来越理想的测试结果。

研究人员还进一步通过级联微环谐振器，实现了二阶积分功能。“我们从实验中观察到超快信号的处理结果时，意识到该技术具有极为广泛的应用潜力，于是开始探索可能的应用场景。”葛通表示。

在这种积分器基础上，该课题组展示出微波光子学的应用——超高速求解常微分方程。研究人员调控微环谐振器品质因数，从而可以进行不同参数下方程求解，计算精度达 98.1%。相较于传统电子处理器，这种系统优势明显，大幅度提高了处理速度。

此外，该团队还实现了基于频率啁啾的超高速微分器。他们利用信号发生器直接将持续时间 9.6 皮秒的超短 sinc 脉冲输入到光子芯片，有效、准确地获得了微分结果，该结果的实现也显示出铌酸锂微波光子芯片超高速信号处理能力。

图丨高速微波光子信号积分器（来源：Nature）

王骋表示：“受到 Nature Photonics 上一篇论文的启发，我和大家展开了深入讨论，决定将研发的光处理芯片用于图像边缘检测中，并与来自香港中文大学的袁奕萱教授和英国牛津大学的郭小青博士建立合作，迅速展开相关领域研究。”

在该研究中，研究人员将 250×250 像素的“CityU”图标以数据流的形式输入到芯片，以每秒 2560 亿像素的处理速度得到微分信息。

最终他们惊喜地发现，与现有技术相比，该微波光子芯片不仅保持了 96.6% 的高准确性，而且能够以极低的功耗和原有时间的千分之一（快约 3 个数量级）完成同样的任务。

图丨光子赋能超高速医学图像分割（来源：Nature）

另一方面，他们还在如何表征芯片的高性能方面进行了长时间探索。第一轮审稿后，审稿人指出了论文中的一些不足。研究人员需要研制新的芯片和制定新的实验方案，来阐述和突出铌酸锂微波光子芯片的优势。但当时由于测试设备的短缺，大大限制了实验方案的可行性。

经过几个月的商讨、交流和调试，在香港中文大学黄超然教授和博士生王本善的帮助下，该团队又重新搭建了一套用于高速测试的实验平台，全面地验证了铌酸锂芯片的性能优势。

从科研“新手”到负责整个组的芯片加工，冯寒珂回忆道：“记得我人生第一次做出的铌酸锂芯片，连光都通不进去，后来不断地刷新微环谐振器品质因子（Q 值）实验室记录，每一次突破都有满满的成就感。”

这次研究虽然探索的过程充满了艰辛和挑战，但当最终理想的实验结果出现在示波器上时，整个团队都觉得一切的努力都是值得的。

光通信领域的大规模商用前景

在大数据和 AI 浪潮的牵引下，全球算力需求仍将保持快速增长，光模块技术的升级不仅是简单的速率翻倍，更需要解决的是速率提高所带来的功耗高、成本大等问题。

薄膜铌酸锂光调制器拥有极高的性价比，既满足速度需求，也具有低的功耗。王骋指出，基于薄膜的调制器技术在国内外的商业化进程已经有一段时间，并有望于最近一两年内，在光通信领域实现大规模商业化应用。

该课题组认为，薄膜铌酸锂平台在未来更大的优势在于，其应用于更大规模片上系统时，能同时提供高速电光控制、低损耗传输和可扩展性。“这些是目前其他主流平台都不具备的，也是我们现在的主要努力方向。”冯寒珂表示。

（来源：王骋）

当一个芯片不仅仅提供单一器件时，它便拥有了更多的发展空间，可能的应用场景包括：无线通信、物联网、毫米波雷达等领域。

以该研究中的系统为例，6G 网络将需要在频率远高于当前 5G 网络（~ 5GHz）的毫米波频段（30-300GHz）运行，并且需要更多的基站支持信号传输、接收和调度。

由于每个基站的覆盖范围小得多，所以支持这类网络的设备需要能够在更高的频率上运行，因此同时应满足更集成、更低能耗和更低成本的需求。

图丨铌酸锂微波光子芯片（来源：王骋）

而基于传统电子芯片的信号处理器很难在这些频段高效运作，在功耗、噪声和带宽等方面都存在很大挑战。王骋表示：“我们的铌酸锂微波光子处理芯片将这些难点转移到可用带宽近乎无限的光频段进行处理，因此提供了性能大幅提升的解决方案。”

将继续开发和验证薄膜铌酸锂技术的产业应用

王骋在清华大学获得微电子学学士学位，在美国哈佛大学获得电气工程硕士和博士学位，师从马尔科·隆查尔（Marko Lončar）教授，并继续在哈佛大学从事博士后研究。

2018 年，王骋与哈佛大学团队和诺基亚贝尔实验室合作，在铌酸锂平台上开发了全球首个电压与互补式金氧半导体芯片兼容的集成电光调制器[2]，至此掀起了薄膜铌酸锂研究的“热潮”。

同年，王骋在香港城市大学建立独立课题组，继续深耕集成铌酸锂光子领域，并探索出高性能的晶圆级铌酸锂加工工艺。

此前，该团队的研究已在涉足微波光子领域。例如，研究高线性度调制器和毫米波-光调制器，分别解决了薄膜铌酸锂平台应用于微波光子学和毫米波光子学的重要瓶颈，提高了链路的线性度和扩大了系统的响应度[3-4]（DeepTech 以往报道：为微波与毫米波光子学瓶颈提供新方案，港城大团队大幅提升薄膜铌酸锂调制器线性度及工作带宽）。

由于“发明独特的薄膜铌酸锂平台及配套微纳加工体系，实现高性能、小体积、低成本、低功耗的光互连解决方案”，王骋成为 2021 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区入选者之一（DeepTech 以往报道：王骋：突破传统瓶颈，研发高性能集成铌酸锂光电子芯片，实现高性能低成本光互连解决方案）。

基于本次新的研究成果，他们计划在铌酸锂工艺的进一步规模化和封装工艺的进一步优化方面继续推进，以减少整个器件的插入损耗，提高工作稳定性并进一步实现更大规模的片上信号处理，从而能够真正在实地系统中测试整个芯片的应用效果。

下一阶段他们计划，进一步提升铌酸锂片上光系统的集成度和功能性。这既包括与课题组已有的其他功能器件（如光频梳等）在同一片上集成，也包括和其他光学材料的异质集成，以实现包括激光器、探测器在内的更多器件的集成和协同效应。

产业合作方面，目前王骋与团队正在积极探索与光通信设备制造商和光学器件供应商的合作，共同开发和验证薄膜铌酸锂技术在相关产业中的应用。他表示：“我们也欢迎更多感兴趣的产业合作者与我们联系。”

参考资料：

1.Feng, H., Ge, T., Guo, X.et al. Integrated lithium niobate microwave photonic processing engine. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07078-9

2.C. Wang, M. Zhang, X. Chen, M. Bertrand, A. Shams-Ansari, S. Chandrasekhar, P. Winzer, and M. Lončar.Integrated lithium niobate electro-optic modulators operating at CMOS-compatible voltages. Nature, 562:101-104, 2018.https://doi.org/10.1038/s41586-018-0551-y

3.H.K. Feng, K. Zhang, W.Z. Sun, Y.M. Ren, Y.W. Zhang, W.F. Zhang and C. Wang, Ultra-high-linearity integrated lithium niobate electro-optic modulators. Photonics Research, 10:2366-2373, 2022.https://doi.org/10.1364/PRJ.464650

4. Y.W. Zhang, L.B. Shao, J.W. Yang, Z.X. Chen, K. Zhang, K-M. Shum, D. Zhu, C.H. Chan, M. Lončar and C. Wang,Systematic investigation of millimeter-wave optic modulation performance in thin-film lithium niobate. Photonics Research, 10:2380-2387, 2022.https://doi.org/10.1364/PRJ.468518

运营/排版：何晨龙

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