B体育“摩尔效应”是当下半导体产业最熟知的专业术语，而追寻后摩尔时代的技术突破，现在成为我国工程师破除鹰酱封锁的重要目标。
1957年9月18日，这个原本平凡的日子，却因一封辞职信而变得意义非凡。罗伯特·诺伊斯携手包括摩尔在内七位志同道合的同事，向发明晶体管的诺奖得主肖克利递交了辞职信。
愤怒至极的肖克利将这八位年轻人痛斥为忘恩负义的叛徒，然而他未曾料到，离开肖克利的庇护后，“八叛徒”勇敢地踏上了新征程，共同创立了仙童半导体公司。
毫不夸张地说，仙童半导体公司的诞生标志着硅谷时代的正式开启，甚至后来连肖克利本人也不得不改口称赞他们为“八个天才的叛逆”。
然而，历史总是惊人的相似，随着仙童半导体公司的飞速发展，内部矛盾逐渐激化。1968年，摩尔决定离开仙童，与集成电路的发明者罗伯特·诺伊斯以及安迪·格罗夫携手共创英特尔公司。
从此，“三位一体的英特尔传奇”在硅谷大地上传颂开来，成为一段激励人心的佳线年，摩尔就受《电子学》杂志之邀撰写了一篇名为《将更多的元件塞进集成电路》的文章。在这篇仅有四页的文章中，他根据多年的数据整理大胆预言：在未来十年内，单位面积芯片上的晶体管数量将每年翻一番。
到了1975年，摩尔或许觉得这样的速度过于惊人，于是将摩尔定律修改为每两年翻一番。就连他自己也没想到这简短的预言，竟然成为了未来半个世纪半导体行业的发展规律，引领着全球科技企业竞相追逐。
如今我们所熟知的每18个月翻一番的摩尔定律，其实是后来的英特尔CEO大卫·豪斯在摩尔的基础上所做的改动。他不仅调整了时间间隔，还将晶体管数量翻一番，解读为“性能提高一倍”。这样一来摩尔定律在商业化的浪潮中，逐渐演变成了一条经济定律，激励着无数企业不断突破自我追求卓越。
然而，随着新工艺节点的不断涌现，制程技术逐渐逼近物理极限，摩尔定律的持续性开始受到质疑。尤其是量子隧穿效应的出现，严重削弱了晶体管的功能，给半导体行业带来了巨大的困扰。
在这个信息爆炸的时代，每一次科技的飞跃都牵动着亿万人的心。这一次，是因为香港城市大学、清华大学以及九峰山实验室的研究成果让人们看到了光芯片未来的无限可能。
在香港城市大学，王成教授带领的团队开发出了一款世界领先的微波光子芯片。这款芯片利用光学进行超快模拟电子信号处理和计算，速度比传统电子处理器快了足足1000倍，而且能耗更低。
它的应用范围极其广泛，无论是5/6G无线通信系统、高分辨率雷达系统，还是人工智能、计算机视觉、图像/视频处理等领域，都有望得到彻底改变。这项成果已经发表在著名科学杂志《自然》上，引起了全球科技界的关注。
与此同时，清华大学自动化系与电子工程系的联合攻关团队也提出了一种全新的计算架构——光电模拟芯片。 这种芯片的算力达到了目前高性能商用芯片的三千余倍，可谓是一次颠覆性的突破。 该成果同样在《自然》杂志上发表，让人们看到了中国科研团队在光芯片领域的强大实力。
而在九峰山实验室，全球首片8寸硅光薄膜铌酸锂光电集成晶圆成功下线寸铌酸锂晶圆的技术，单片集成了光电收发功能，是目前全球硅基化合物光电集成的最先进技术。
它不仅实现了超低损耗、超高带宽的高端光芯片规模制造，而且综合性能全球最优。这项成果的诞生，标志着我国在光芯片领域又迈出了坚实的一步。
当前，随着AI技术的飞速发展，数据处理和传输需求不断增长。光芯片作为一种能实现高效、快速、低成本处理和传输大量数据的技术，正日益受到人们的青睐B体育。
与此同时，随着芯片制程逐渐趋于物理极限，“超越摩尔技术”的概念也应运而生。光子芯片对工艺节点的要求不如电子芯片那样严苛，降低了对先进制程的依赖，因此在一定程度上缓解了当前芯片发展的瓶颈问题。
它也成为了“超越摩尔技术”的关键一员，为我国在高端半导体领域的突破提供了新的技术路径。
在一个信息爆炸的时代，数据如同洪流般汹涌而来。为了应对这一挑战，科技界不断在集成电路领域寻求突破。然而，传统的电子集成电路在带宽与能耗等方面已逐渐接近极限，“摩尔定律”仿佛一条道路越走越窄，急需寻找新的出路。
想象一下，当电子集成电路的金属导线变得越来越细，间距不断缩小，它们之间的电阻和欧姆损耗不断增加，就像是一个疲惫的马拉松跑者，背负着越来越重的负担。同时，金属导线间的电容增大，串扰加剧，严重影响了芯片的高频性能。
这就像是在一个喧嚣的城市中，车辆之间的干扰导致交通拥堵，信息传递受到阻碍。
正当电子集成电路面临困境时，光子芯片如同一束耀眼的光芒照亮了前行的道路。它采用频率更高的光波作为信息载体，展现出更低的传输损耗、更宽的传输带宽、更小的时间延迟以及更强的抗电磁干扰能力。这就像是将信息的高速公路从地面抬升到空中，让数据在光速的轨道上自由驰骋。
不仅如此，光互连技术还通过波分复用、模分互用等方式提高了传输媒质内的通信容量。这就好比在一条高速公路上开辟了多个车道，让数据的流量得到成倍的提升。
因此，建立在集成光路基础上的片上光互连被视为克服电子传输瓶颈的极具潜力的技术。
光子芯片依托于集成光学或硅基光电子学中的介质光波导来传输导模光信号，将光信号和电信号的调制、传输、解调等集成在同一块衬底或芯片上。这种高度集成化的设计让光子芯片在数据传输和处理方面展现出无与伦比的优势。
光芯片主要用于光电信号转换，遵循“Chip-OSA-Transceiver”的封装顺序。在光通信系统中，核心光芯片如DFB、EML、VCSEL等类型的应用场景各不相同，但它们共同支撑着光通信的快速发展。
近年来，全球各大研究机构纷纷在光子芯片领域取得突破性进展。从2015年美国加州大学伯克利分校报道的第一个在硅基片上集成的光电子系统，到2018年美国麻省理工学院将850个光子器件和7000万个晶体管等电子器件集成在同一个光电子系统中，再到2021年加拿大和美国团队报道的可编程多光子量子芯片，每一次突破都在推动着光子芯片技术的飞速发展。
然而，现阶段的光子集成电路仍面临着元器件尺寸较大、效率较低、功能单一等挑战。这主要是因为传统光波导在结构和材料等方面存在局限性。为了克服这些难题，研究者们不断探索新的结构和材料，以期在光子芯片领域实现更大的突破。
从以色列研究团队通过添加刻槽结构实现集成化的模式转换器，到美国哥伦比亚大学学者利用超构波导实现氮化硅波导的非对称传播，再到中国清华大学和美国麻省理工学院研究团队利用超构波导平台实现多功能的集成化波导耦合器等设计，每一次创新都在为光子芯片的发展注入新的活力。
随着5G、物联网、云计算等技术的不断普及和发展，对数据传输速度和处理能力的需求将呈指数级增长。而光子芯片以其独特的优势，正成为满足这一需求的关键技术之一。
展望未来，光子芯片将在光通信、光计算、光传感等领域发挥越来越重要的作用。它将以光速传递信息，打破电子传输的瓶颈限制，真正超越“摩尔定律”。
最新消息显示，华为申请了多项光电芯片的专利。例如据国家知识产权局公告，华为技术有限公司申请一项名为“光芯片及其制备方法、通信设备”，公开号CN117616316A，申请日期为2021年9月。据摘要显示，本申请的实施例提供一种光芯片及其制备方法、通信设备，涉及光通信技术领域，解决现有的光芯片中光波导在制备过程中尖端易断裂的问题。
近日B体育，一场关于光芯片与人工智能的交融之旅在上海交大与「图灵量子」的联合研究中揭开神秘面纱。这不仅仅是一次技术的突破，更可能是AI未来发展的关键一跃。
想象一下，当传统的电子计算机在模拟强化学习模型中智能体与环境的交互过程时，其计算资源的消耗如同沙漏中的沙子，不断流逝，对效率的挑战日益加剧。而此刻B体育，光芯片如同一束耀眼的光芒照进这片迷雾，为强化学习的高效求解提供了新的可能。
上海交大的金贤敏团队在《自然·通讯》上发布的最新研究成果，便是一场关于光与AI的浪漫交响。他们提出的混合架构可编程光子计算芯片，成功地在光子集成芯片上模拟了强化学习算法，让光与智能的交融成为可能。
这一创新不仅为光子人工智能和光量子计算开辟了新航道，更为深入探索强化学习算法提供了坚实的基石。
在这场光与智能的交融之旅中，混合架构光子芯片(HyArch PIC)如同一位全能的舞者，在可扩展性、多功能性以及高速兼容性方面展现出优雅的身姿，相较于单一集成光计算架构，其优势不言而喻。而当它与高速FPGA和电驱动器共舞时，更是形成了一幅高度集成的光电计算板卡的壮丽画卷，为参数优化提供了巨大的空间。
实际上，AI的大规模应用对数据中心的算力提升有着巨大的需求。这里的算力，是单位能耗下的算力，一味增加CPU数量可以提升整体算力，但是会带来巨大的能耗。而光芯片技术的发展，如同为数据中心注入了一剂强心针，不仅能提升信息传输速度，更能大幅度降低能耗，从而提升单位能耗下的算力。
尤其是光芯片在互联方面的作用可能更为关键。随着人工智能的兴起和数据中心规模的扩大B体育，服务器设备与设备之间的短距离信息传输也需用到光连接。再加上当AI模型快速增大，对训练方面的并行和数据带宽需求越来越高，就需要芯片间进行更高效的互联以便提高整体性能，这种互联包括计算卡之间的互联、芯片间的互联以及芯片组内部计算和存储单元的互联。
而由于在带宽、功耗及速度方面的绝佳优势，光互连成为解决带宽需求的关键所在。
与此同时，清华大学的研究团队也在这场光与智能的交融之旅中取得了重大突破。算力方面，清华大学攻关团队创造性地提出的光电深度融合计算框架，从最本质的物理原理出发，结合了基于电磁波空间传播的光计算，与基于基尔霍夫定律的纯模拟电子计算，“挣脱”传统芯片架构中数据转换速度、精度与功耗相互制约的物理瓶颈，在一枚芯片上突破大规模计算单元集成、高效非线性、高速光电接口三个国际难题。
实测表现下，光电融合芯片的系统级算力较现有的高性能芯片架构提升了数千倍；功耗方面，在研发团队演示的智能视觉任务和交通场景计算中，光电融合芯片的系统级能效（单位能量可进行的运算数）B体育，实测达到了74.8 Peta-OPS/W，是现有高性能芯片的四百万余倍。
如果用交通工具的时间来类比芯片中信息流计算的时间，那么这枚芯片的出现，相当于将八小时的京广高铁缩短到了8秒钟；原本供现有芯片工作一小时的电量，可供它工作五百多年。
清华大学戴琼海院士对此表示：“开发出人工智能时代的全新计算架构是一座高峰，而将新架构真正落地到现实生活解决重大需求是更重要的攻关。”
从这些情况来看，光芯片作为这场科技革命的关键角色之一正逐渐从幕后走向台前，它不仅为AI的发展提供了新的可能，更为我们的未来描绘出了一幅充满希望与梦想的画卷。
最新消息显示，在刚刚召开的全国两会上，全国政协委员、中国电子科技集团公司高级专家徐晋建议，要把光电融合、光电混合计算纳入国家发展战略，在条件具备时，由电子领域内大型综合性央企或相关国家实验室等牵头组织，整合形成产、学、研发展集群，开展协同创新攻关。
