劉駿秋：光芯片應用不僅侷限於人工智能

杭州網訊12月18日-20日，2020本站未來大會在杭州盛大舉行。大會以“洞覺未見”爲主題，匯聚了全球最強大腦，期盼以遠見超越未見，去尋找打開未來的鑰匙。

大會上，瑞士洛桑聯邦理工學院博士劉駿秋在《光芯片技術和人工智能》主題演講時表示，電芯片本質上在芯片的尺度上利用電子來生成處理和傳輸信息；光芯片就是把電子換成光子，在芯片的尺度上用光子生成和處理、傳輸信息。與電芯片相比，光芯片在諸多領域，通訊、激光雷達、傳感、圖像分析上面有獨一無二的優勢。

劉駿秋進一步解釋，光芯片速率可以達到100G，比電芯片快很多，這樣可以在光的通道上面做更多信息的編碼，它可以承載更多的信息，同時功耗比電芯片更小。因爲光在傳播中不會產生任何熱效應，這和電子不一樣，還有光和光之間不會有相互作用，不會受背景的電磁干擾。

對於光芯片的應用，劉駿秋說，不僅侷限於人工智能。還用它做微波濾波器、毫米波生成、天體光譜儀校準、微波生成。甚至可以做中紅外雙輸光譜，用來測量氣體當中的成分。可以做光學相關斷層掃描，可以看生物組織的結構，最後可以用在數據中心上做開關，進行數據上面的調控。

以下爲劉駿秋演講實錄：

大家好，我是劉駿秋。我在瑞士洛桑聯邦理工從事光芯片研發的工作，未來有可能近期加入南方科技大學，在國內做一些氮化硅光芯片方面的研究。首先感謝本站未來大會邀請我來，給大家介紹一下我的研究工作。

我們這個名字叫“人工智能”，我研究的是光芯片和頻率梳技術，所以我今天報告的題目是“光芯片、頻率梳和人工智能”。我們知道人工智能在算法、商業上面有很多優勢，很多嘉賓提到了。我從芯片角度，說一下人工智能算法的加速。

首先簡單介紹一下什麼是光芯片。大家可能對電芯片非常瞭解，電芯片本質上在芯片的尺度上利用電子來生成處理和傳輸信息；光芯片就是把電子換成光子，在芯片的尺度上用光子生成和處理、傳輸信息。

與電芯片相比，光芯片在諸多領域，通訊、激光雷達、傳感、圖像分析上面有獨一無二的優勢。

左下角看到一個表格，比較了電芯片和光芯片表現下的區別。光芯片速率可以達到100G，比電芯片快很多，這樣你可以在光的通道上面做更多信息的編碼，它可以承載更多的信息，同時功耗比電芯片更小。因爲光在傳播中不會產生任何熱效應，這和電子部一樣，還有光和光之間不會有相互作用，不會受背景的電磁干擾。

這是一個光芯片的架構，可以看出光芯片系統比電芯片系統複雜很多，裡面有光源、處理器、探測器，經常也會需要用到各種材料之間集成的協同作用。可以看出光芯片非常複雜，作爲一個研究組，很少有人能夠對整個系統進行架構。

我們最早是研究芯片集成的寬帶光源作爲起點的，這裡我們需要得到一個相關多通道的多寬帶光源。

其實我們本質上得到的光源是頻率梳，頻率梳就是一個寬帶光源，它由一根根連續光梳尺組成，每一根梳尺之間的頻率差都是恆定的。所以每根梳尺它都可以嚴格用數學表達式來表示，所以每根梳尺我們知道它的頻率，同時可以嚴格控制下，因此頻率梳是測量時間和頻率的尺子。在光譜學、精密測量和時間標準上面有廣泛應用。

正因如此，2005年諾貝爾物理學獎的一半就被授予了兩位科學家。

第一臺頻率梳它在上世紀90年代被研製成功的，經過20年的發展，現在頻率梳基本可以實現商業化。用戶可以購買這樣一個成熟的商業平臺，每個平臺的售價大概在30萬歐元，還是非常昂貴的。

現如今，頻率梳的技術發展向着小型化、集成化方向發展，把成本降低，更多用戶可以享受這個技術，並把這個技術用在很多領域裡面。

要實現這樣的技術，我們需要用到微箱集成的頻率梳技術（音），這裡我們需要用到光芯片集成的技術。

我們產生頻率梳的機制，將光耦合進光學微腔裡面，光學微腔具有體積小、品質因子高等特點，光在微腔裡面會極大的增強，通過光與物質的相互作用，我們可以通過克爾非線性產生四波混頻，就是你輸入一束光，就會產生非常多的新的光頻率作爲出射光。由於動量和能量守恆，每一束光的頻率都嚴格滿足頻率梳的表達式，所以這個頻率梳就被稱爲“光芯片集成的頻率梳光源”。

當構建光芯片的時候，必須要考慮到，第一點用什麼材料構建它的當下最主流的三種材料，硅、氮化硅和磷化銦。硅一般用作集成的高速的調製器，也可以用作光點探測器，但是硅沒有直接的代系（音），所以不能用硅做激光器，這時間需要用到磷化銦這個材料，但是硅和磷化銦它們兩都有一個問題，就是材料的損耗非常大，這時候比較一下你會發現氮化硅是一個損耗非常低的材料。

光損耗對於一切光學研究來講是最核心的指標參量，它對構建非線性的元件，比如說激光器、探測器，複雜的線行網絡來非常重要的。複雜的線行網絡，我說的是激光雷達、光神經網絡或者是量子計算。

目前集成光學的發展趨勢有很多新的材料加入，氮化硅、二氧化硅、氮化鋁、鈮酸鋰、碳化硅、高折射率玻璃、氧化鉭、鋁鎵砷、磷化鎵、氮化鎵，這裡面很多材料是屬於第三代半導體的，集成光學的發展現在是多元化，複雜化的趨勢。

我簡單介紹一下我們做氮化硅超低損耗微納加工的一些技術。

在這裡我們用到一個技術叫做氮化硅光子大馬士革工藝。大馬士革工藝是非常古老的工藝，最早可以追溯到阿拉伯人對他們的武器和裝飾上面做顏色的鑲嵌和繪圖。這個工藝本質上就是先做圖形，然後你把顏色料材料鑲嵌到材料當中做一個拋光，這樣有了繪圖。

這個思想被用在早期的電子電路製造上面。在我們的研究當中，我們把氮化硅、大馬士革工藝用到氮化硅集成光路製造上面，利用這項工藝，目前可以得到所有集成光芯片當中最低的光損耗。

在工藝的過程當中，我們用到非常成熟的半導體微納加工技術等。所有這些工藝流程都是在我們大學完成的。

那麼對於所有的，我之前提到過光的損耗對於光器件來講是非常重要的，目前最低的光損耗是在光纖當中實現，它的損耗大概是0.2dB/km，非常低，這裡我們要感謝高坤，因爲沒有他的貢獻，我們無法享受到全球光通信的技術。那麼在集成光學當中，目前波導商業的硅波導損耗是dB/cm，我們的氮化硅可以做到0.01個dB/cm，就是比這些材料要好2倍以上。

我們回顧一下最近氮化硅發展的歷程，氮化硅集成波導目前也發展超過十年，最早是哥倫比亞大學的米哈森教授研發成功的。這裡我標識的品質因素，品質因素越高，光的損耗越低。可以看到氮化硅的品質因素是穩步的增長，也預示着這個技術現在是逐漸的商業化。我們也是通過對工藝不斷的優化，然後測量我們的芯片樣本，做了一個統計的分析，可以發現我們的損耗真的是可以達到1dB/m，這樣非常低的損耗。利用這項氮化硅技術，我們也做了很多環形的微腔，根據需求可以把不同大小環形微腔，在不同應用上扮演着不同的角色。比方說10g左右的光學微腔，可以用來生成微波。10g-50g可以用來做天體光譜儀的校準。50g-100g可以用來做光通鏡，100g以上可以做毫米波的生成。同時我們也做了非常複雜，非常密集的光的集成網絡，我們可以看到在5毫米×5毫米的光芯片上，放了將近1米長的波導，這樣的話可以利用這個長波導來實現一些特殊的量子光源糾纏態的製備、量子計算或者光研製線等一系列相關的應用。

利用氮化硅環形微腔，我們可以做重複頻率比較高的微梳。我們送進去一束光，在出射端得到很多很多束光的通道。在這裡可以看到2個箭頭之間，下面的2個箭頭之間可以達到超過300個通道，也就是說這300個通道都用來作爲通信上編碼，所以整個光源可以用來作爲非常高效的通信種子源。

我們有了這樣的光頻梳，同時可以產生這麼多通道，接下來我們就需要對每個通道進行光路傳輸。在這裡我們需要用到片上的集成調製器，我們使用的是壓電材料氮化鋁的聲光調製器。在光芯片上有很多這樣的調製器，尤其是對氮化硅這樣沒有二級非線性材料來講，一般需要用到電光調製器，會用到石墨烯或者二維材料做調製，還有熱調製。這些調製器或多或少都有技術上的缺陷，比如它的工藝流程過於複雜、技術不夠成熟、或者損耗過大，或者調製速度過慢。近年來一個趨勢，使用壓電材料來做調製器，壓電材料是在微機電系統當中有非常普通的應用。在這裡，壓電材料調製基本上基於兩種：一種是改變幾何構型，在壓電材料上施加電壓，會在襯底之間產生張力，張力就會改變儀器的幾何構型，從而改變光傳播的時間。二是通過壓光效應，壓光效應就是說施加了電壓，在襯底上會直接產生這樣的壓力，壓力會直接改變材料的折射率。通過壓光調製器可以達到很高的調製速率，同時它不限制於任何的襯底，所以可以把這個機制放在所有的集成光芯片使用上。

我簡單說一下我們使用的壓電材料氮化鋁，氮化鋁是一種廣泛應用於微機電體系中的壓電材料。你在氮化鋁上下表面施加一個交流電的時候，由於氮化鋁在電壓的作用下會舒張或者收縮，它就可以在薄膜內部產生一個體聲波，體聲波本質上來講就是生子在薄膜內部的駐波信號。它的聲波頻率是跟薄膜厚度，生子在薄膜當中升速是相關的。當你去掃頻時會發現這樣一個特徵的傳輸曲線，這個傳輸曲線就是說有共振線和非共振線，一個決定就是能量直接從薄膜當中穿過，另外是電能轉化成薄膜內聲波能量。

當你把這樣幾個氮化鋁集成波放在一起就會產生射頻，信號寬帶的濾波器，這個技術是我們身邊的技術，你們每一個人拿出手機，你們手機當中都有4-8個這樣的元件用來接受WIFI信號，這項技術每年有幾百億每年的市值，一些大公司每年都會產生數十億這樣的單元。我們的工藝上就是將氮化鋁壓電材料放在氮化硅集成光芯片上，用它來做集成的聲光調製。這裡可以看到樣品的截面圖，可以看到氮化鋁完全覆蓋了氮化硅的光路，同時我們的光的傳播也離金屬很遠，這樣的話我們的低損耗得以維持。

我們的實驗機制是將一束光耦合成光學微腔裡，通和施加外部氮化鋁升光調製，同時去調製每一根由種子源產生的頻率梳的每根梳齒，就實現了對每一根頻率梳的每根梳齒，或者編碼通道的調製。我們也測試了調製速率和調製的能量。

我這裡展示了氮化硅集成光源和調製的能力，我們利用這兩個簡單的功能，接下來實現很多應用。由於今天我們說的是人工智能，我說兩個關於人工智能方面的應用。第一個人工智能應用就是說激光雷達，我們在這裡做的是相干激光雷達，FMCW。相干激光雷達不僅可以測量物體與你的距離，同時可以測量物體運動的速度。這裡它的機制是利用三角波調製信號，把它發送到移動物體上，這時候你去探測從物體上反射的信號，然後將出射信號和反射信號做一個拍平，這樣的話可以得到兩個參量，FU和FD。你根據這兩個參量，可以還原反射信號波形圖，將反射信號與出射信號作對比會發現兩個參量不一樣，第一個參量對應時間的延遲，我們知道光速，根據時間的延遲可以計算物體與你的距離；第二個參量是頻率的變化，頻率的變化對應的是多普勒，由多普勒效應造成的。你知道當你的汽車開在高速公路上，爲什麼交警可以立刻探測到汽車運動的速度呢，其實這裡就是用到多普勒雷達的功能。利用多普勒效應，我們可以知道物體移動的速度。

當我們用頻率梳這樣的技術時，由於頻率梳具有多通道優勢，每根通道進行調製，可以同時產生數十根或者數百根激光雷達，我們利用色散的元件可以將激光雷達分發到相對的廣角，可以進行平行多通道，一個廣角的激光雷達測距功能。我們其實同時去調製激光器和頻率梳，可以做到調製過程中不改變光源的波形圖，也利用這樣一個技術做了一個測序實驗，這個工作也是以封面的形式發表在近期的《自然》雜誌上。

做的第二個場景應用，就是做一個光神經網絡，這裡還是用到氮化硅。在氮化硅這裡用到兩個功能，第一個氮化硅還是用來做頻率梳，作爲光源。第二個氮化硅，就像我之前提到的，在這裡做了4×4複雜的光矩形網絡。在這裡我們這個工作是與牛津大學和德國的明思特大學合作，通過對每個光頻梳信道進行編碼，將它送到光神經網絡當中。由光神經網絡來處理輸入信號，然後在光學層面上處理輸入信號，然後轉化成輸出信號。我們利用光神經網絡做了一個張量，做了一個卷積神經網絡應用，在這裡我們實際上去求解矩形的矩陣，然後做了浮雕過濾器的應用。所謂浮雕過濾器的應用，你把一個圖像信號輸入到系統當中，然後經過浮雕過濾器，它會強化高頻信號、低頻信號，通過浮雕過濾器可以強化邊緣。在這裡看一輛小汽車，原來圖片的車燈，可能看不到內部的結構。但經過浮雕處理器可以看到新的圖像當中，把車燈的內部結構強化了，證明了氮化硅在集成光芯片，可以在光學層面上做光神經網絡、做深度學習這方面的應用。

其實光芯片有更多的應用，不僅僅侷限於人工智能這方面。我們還用它做微波濾波器、毫米波生成、天體光譜儀校準、微波生成。甚至我們可以做中紅外雙輸光譜，用來測量氣體當中的成分。我們可以做光學相關斷層掃描，可以看生物組織的結構，最後可以用在數據中心上做開關，進行數據上面的調控。

好，謝謝大家！

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