光子技术四大应用趋势

　　相结合的技术，有望为满足社会的数字化发展而提供所需性能。凭借激光器性能更加可靠，新型光子技术解决方案能够以前所未有的速度处理光子，帮助器件制造商解锁更广泛的应用，并为新一代

　　光子技术将能承载更快的下载速度、质量更高的流媒体、更精确的数字数据收集以及技术的快速发展，这些技术将原本只存在于科幻小说的创新变成现实。这些应用将是工程师们多年努力的成果，工程师们致力于将高度复杂的科学应用于实践。据麦姆斯咨询报道，光子技术近年来在商业应用方面取得了长足发展，因此在2022年，光子技术将成为满足该行业需求的关键技术。

　　一提到人工智能，人们最容易联想到的便是机器人。但人工智能的实际用例往往远达不到跳舞机器人那么引人注目。人工智能是机器学习工具的关键要素，而机器学习则能够大幅改善网络安全、图像识别软件、在线购物体验以及任何通过数字化完成的其他应用。

　　2022年值得关注的领域之一便是可穿戴市场，特别是医用设备。据市场调研机构预测，今年可穿戴市场规模将突破600亿美元；预计至2025年，其市场规模有望增长至1380亿美元。

　　智能手表、眼镜、健康监视器等智能设备正在成为人们日常生活中必不可少的一部分，就如同电视和家用电器一样。人们依靠这些智能设备来确保自己每日最低步数达标，每日摄入卡路里不超过期望值，并限制盯着屏幕的时间。

　　即将出现的解决方案将使这些设备变得更加智能。需要重点研究的两个领域包括用于移动设备的芯片级集成光谱仪（光谱仪是测量和分析光强变化的仪器），以及机器人手术应用需要的微型3D传感和成像解决方案。

　　为了迎接即将到来的人工智能，企业应该已经开始思考如何利用更智能的软件和机器来提高运营效率。

　　自动驾驶的实现主要取决于激光雷达（LiDAR），激光雷达是“光探测和测距（Light Detection and Ranging）”的缩写。工程师使用激光雷达来创建3D视觉图像。激光雷达通常包括光源（如VCSEL、EEL等激光器）、光束操纵器件（如MEMS微镜、棱镜）以及探测器（如APD、SPAD、SiPM）。激光雷达创建的3D图像可帮助企业实现虚拟与现实之间的颠覆性应用。

　　在汽车行业，激光雷达的测绘解决方案可以帮助汽车了解周围的情况。目前，计算机化车辆收集的视觉图像可以帮助汽车制造商实现更先进的驾驶辅助功能，例如在没有驾驶员协助的情况下完成自动泊车或通过陡坡。但想要实现完全自动驾驶，则需集成激光雷达进一步发展。

　　在自动驾驶汽车和可靠3D地图的需求的推动下，预计到2027年，激光雷达市场规模将达到70亿美元。虽然，自动驾驶汽车是激光雷达技术最耳熟能详的应用，但其实激光雷达也应用于消费电子、医疗保健、国防、航空航天以及城市规划等领域。光子技术方面的成就将加速激光雷达的发展潜力，而制造业的需求也将继续推动未来激光雷达的采用。

　　据路透社报道，“芯片投资热潮才刚刚开始”。芯片制造行业最大的几家公司近日宣布将在多地区进行重大投资，从而满足客户需求并避免下一次全球性芯片短缺。2021年芯片制造行业的支出是创纪录的，据估计，全球芯片制造商全年资本支出高达1460亿美元。

　　升温的不仅仅在私人投资领域。《芯片法案（CHIPSAct）》将为美国芯片制造业注入520亿美元资金。这样的投资旨在保护美国利益，并恢复美国失去的部分芯片制造能力。

　　激光发光一致性是光子技术成功的关键。光电子行业已成功利用直接调制激光器（DML）实现提供100G和200G的性能。将性能提升到400G甚至更高是极具挑战的，但也是梦寐以求的愿望。

　　业界希望让直接调制激光器以更高速度运行的原因主要在于与现有架构的兼容性。如果一款基础产品（比如光学引擎）可以让客户替换激光器以获得理想的速度，这样就能显著降低其成本和组装时间。

　　根据内部研究结果显示，通过将光学器件与电子技术混合集成在单一芯片上，可为100G和200G收发器节省高达40%的成本。400G速度下稳定、可扩展的直接调制激光器性能就意味着，速度提升到800G以及共封装光学器件（co-packaged optics）可实现同样的成本节约和组装效率，这项技术能够将光子技术的创新推向新高度。

　　利用高性能波导帮助激光器通过狭窄通道的技术实现突破，预计将在2022年实现量产。这些直接调制激光器的“倒装芯片（flip-chip）”封装方式促成了完全集成的光学引擎，比现有解决方案的尺寸要小得多。一旦这些100G和200G产品进入市场，器件制造商和数据中心客户将立即发现其商业应用性能可大幅改善。一款支持400G直接调制激光器的产品可能将在今年上市，它将如同“弹弓”一样推动着多个领域的创新。

　　随着光子技术在生活中扮演着越来越重要的角色，围绕该行业的热情也随之高涨。2022年，光子技术将产生前所未有的商业影响，并且预示着在未来几年将突飞猛进。

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