袁一雪 | 作者
酥鱼 | 编辑
中国科学报 | 来源
香港城市大学电机工程学系王骋教授带领团队，与香港中文大学的研究人员合作，利用铌酸锂为平台，开发出处理速度更快、能耗更低的微波光子芯片，可运用光学进行超快模拟电子信号处理及运算。相关成果以《集成铌酸锂微波光子处理引擎》为题，发表在2月29日的Nature上。
集成微波光子芯片使用光学元件以产生、传输和调控微波信号，主要应对无线网络、物联网与云端服务因为快速扩展而对底层射频系统产生的巨大需求。
此次论文成果报道了王骋团队研发的集成铌酸锂微波光子芯片，不仅速度比传统电子处理器快1000倍，具有67吉赫兹的超宽处理带宽和极高的计算精确度，同时它的能耗却更低。王骋打了个比方，以处理一个250×250像素的图片为例，集成铌酸锂微波光子芯片仅需要3纳焦的能耗就能完成对图片边缘信息的提取，而传统的电子芯片若要执行相同的任务，则需要几百甚至上千纳焦的能耗。
“低能耗对于人工智能领域有着重大意义。如今，越来越多的人工智能产品问世，产品更新迭代速度加快，人工智能模型所具备的规模以及复杂度也会越来越高。随之而来的是能量消耗问题越来越凸显，因为它不仅会导致产品成本提升，而且还会带来无法忽视的环境问题。”王骋在接受《中国科学报》采访时说。
为了解决这些难题，王骋团队将超快电光转换模块与低损耗、多功能信号处理模块同时结合在一块芯片上，组成集成微波光子系统。而能实现卓越效能的原因是负责集成的薄膜铌酸锂平台。
为什么是铌酸锂？
“铌酸锂又被称为‘光子学之硅’，因为它对光子学的重要性堪比微电子学中的硅。”王骋说。他从在哈佛大学攻读博士学位期间就致力于研究集成铌酸锂光子平台，并在2018年与哈佛大学及诺基亚贝尔实验室的同行合作，在铌酸锂平台上成功开发了全球首个调制电压与CMOS芯片兼容的集成电光调制器。
自那时开始，王骋在香港城市大学的研究团队就持续不断在铌酸锂微波光子学领域深耕，以期使微波光子芯片更小巧、具更高信号保真度与更低延迟性能。“我认为铌酸锂是一种非常有潜力，可实现大规模片上光子集成应用的平台。与其他光学材料相比，它同时具有优异的电光效应，超低的光学损耗，以及大规模、低成本的制造工艺。”冯寒珂（香港城市大学博士生，本文第一作者）解释说，“以此次的新研究成果举例，若要实现理想的高速片上模拟信号处理，必须在同一平台上同时拥有高效、线性且高速的电光模块来执行高保真、低损耗的电光转换，和可用于各种信号处理任务的低损耗光子网络。而这些恰好是铌酸锂平台所具备的独特优势。”
本文共同第一作者葛通回忆，在做超高速信号处理实验测试，将脉宽小于10皮秒(1000亿分之一秒)的脉冲信号直接输入到芯片中，示波器上观测到该信号的微分结果的时刻，最是令他印象深刻，“这直接证明了我们的光子处理器可以有效处理如此高速的信号，创造了一个全新的世界纪录”。集成铌酸锂微波光子芯片将以傲人的优势，进入5G和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/视频处理等多种应用场景。
以6G网络举例，它运行在30-300 GHz的毫米波段，远高于当前5G网络的 5GHz。这意味着6G网络需要建立更多基站去支持信号传输、接收和调度。然而，现在传统的电子芯片很难在保证高效运作的同时，满足低功耗、低噪声和低成本的要求。这却是微波光子芯片大显身手的时机。“我们所研发的微波光子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。”王骋说。
下一步，王骋将带领团队将对芯片进行进一步优化和验证，其中关键的技术挑战包括如何进一步提高集成度、实现芯片与控制电路的高效封装、优化设备性能和稳定性等，为真正进入产品化阶段做准备。
研究团队
通讯作者 王骋：香港城市大学电机工程学系副教授。于2012年获得清华大学微电子学学士学位，其后到哈佛大学工程与应用科学学院修读博士学位，分别于2015年和2017年获得哈佛大学电子工程硕士及博士学位。在2017年到2018年间，王博士在哈佛大学担任博士后研究员，并在2018年加入香港城市大学担任助理教授。王博士团队目前的主要研究方向为集成铌酸锂光电芯片及其在光通信、微波光子和非线性光学领域的应用。王博士2019年获基金委优秀青年科学基金（港澳），2020年获裘槎基金会前瞻科研大奖，2021年获选MIT Technology Review创新35人（中国区）。
（共同）第一作者 冯寒珂：西安交通大学硕士，香港城市大学电机工程学系2020级博士生，主要研究方向为基于薄膜铌酸锂的集成微波光子学器件。
（共同）第一作者 葛通：香港城市大学电机工程学系2021级本科生，2022年开始在王骋教授的实验室从事微波光子学的研究工作，曾获英国工程技术学会IET Prize 2022，香港政府奖学金，包玉星基金奖学金，指南针奖学金等奖项。
论文信息
发布期刊 Nature
发布时间 2024年2月29日
文章标题 Integrated lithium niobate microwave photonic processing engine
（https:/doi.org/10.1038/s41586-024-07078-9）