近期，美国SIA和SRC发布一份半导体未来发展路线图，本文由半导体行业观察整理了有关光学和MEMS的部分，涵盖未来十年的传感器、通信未来的发展趋势、计算与内存、用于光子学和微电子机械系统的新材料和新工艺、技术现状/产品实例、现有技术的局限性、未来需求和可能的解决方案等部分。

随着晶体管 2D 扩展速度的放缓和 2.5D/3D 封装技术的成熟，利用集成光子学技术、在 CMOS 工厂制造并采用先进集成电路封装技术的光收发器和互连器件的开发开始成为一项更为重要的技术创新。与数据处理（计算）和存储芯片共置于同一封装内的光收发器被称为共封装光学器件或 CPO。包含有源光子器件和相关光子电路的芯片称为 PIC（光子集成电路）。这些 PIC 将电信号转换为光信号，并在封装之间和/或封装内的计算核心与存储器之间传输光域数据。

CPO 最重要的价值主张是提高带宽密度和能效，而这两项关键指标是由不断增长的计算能力和通信带宽需求所驱动的。这一需求尤其受到复杂的人工智能和 ML 加速器以及计算集群的快速增长和实施的影响，这些加速器和集群正在推动互连带宽、能效和更低延迟的发展，从芯片级系统到由数千个 GPU、CPU 和存储器 IC 组成的大规模系统。

在共同封装光收发器提高数据传输效率的同时，光传感器和执行器在数据收集和处理方面也发挥着越来越重要的作用。这些传感器和执行器在电视、车头灯、投影仪和 DNA 分析芯片等产品中，以及在数据传感器和可穿戴式心率及氧气传感器的光学开关中都至关重要。其中许多传感器都是采用微机电系统（MEMS）技术制造的。MEMS 设备和制造技术还可用于调整、调制或调节可调滤波器、激光器和光纤等光学设备的排列，从而实现近红外（NIR）材料分析扫描仪等新产品。

此外，微机电系统与专用集成电路的结合也在同时走向成熟，这将带来前所未有的产品。

传感器的微型化推动了远程医疗的革命，使诊断可以在偏远地区或家中进行，提供了创伤较小的手术替代方案，并实现了可植入、可摄取或可穿戴的传感器和神经探针。微型传感器还促进了个人数字双胞胎的使用，这样医生就可以通过模拟练习手术，并提供更准确的身体可视化，从而进行更好的诊断。

传感器还促进了智能家居、智能城市和先进制造设施的创新。新型化学传感器可检测气体，监测建筑物内的污染和空气质量。物联网（IoT）的基础是小尺寸、低功耗传感器的可用性。传感器还将继续在结构健康监测和预测性维护、国防和航空等领域得到重要应用。

未来十年，手持和可穿戴小工具市场预计将继续快速增长。此外，人工智能驱动的机器人和自动驾驶汽车也将继续得到广泛应用。所有这些应用都需要更复杂、更可靠、成本更低且具有高带宽互连功能的传感器。

未来十年的传感器

手机经济主要受成本、尺寸、性能和带宽的驱动。强大的传感器设计对手机的 GPS、陀螺仪、加速度计、压力传感器、磁力计、光学图像稳定器、麦克风和指纹传感的成功至关重要。在过去五年中，传感器的灵敏度和精确度增长了十倍，而功耗、成本和尺寸却下降了五分之一。预计这些趋势还将继续。

物理和人工智能在设备计算中的融合使基于微机电系统的产品设计更加出色。这些传感器的集成使导航定位、稳定性控制、撞击检测、自适应照明、图像稳定和牵引力控制等活动得以无缝执行。更好的传感器性能意味着更高的信噪比（SNR）、更高的动态范围和亚毫瓦级的功耗。

还需要具有附加功能的传感器。例如，需要带隙小于硅（Si）、可工作于短波红外（SWIR）的硅集成元件，以实现高分辨率、对眼睛安全的长距离激光雷达（LiDAR）。将这些传感器封装在超小型封装中也是可取的。柔性封装是对可穿戴设备和医疗应用非常重要的另一个新兴领域。

靠近传感器的计算和智能处理对能效和延迟至关重要，而硬件和软件的共同优化则是合作的重要载体。TinyML (www.tinyml.org) 是传感器和执行器领域另一个快速发展的领域。该领域包括靠近边缘设备或边缘设备上的硬件、算法和软件。例如，它可能位于物联网数据管理和计算解决方案边缘的传感器上。通常情况下，传感器数据的 ML 推断在本地完成，耗电量约为 1mW。

未来十年，随着 TinyML 在物联网中的普及和发展，人们关注的关键领域将包括低功耗唤醒电路、与使用先进硅节点制造的硅集成的非易失性存储器，以及以毫瓦级功率预算有效利用有限内存/计算资源的 ML 算法。

硅光子技术有望为传感、互连、通信和计算等多种应用扩展频率和带宽。用于健康/医疗传感（包括血糖检测、血压和心脏病标记）的先进光学传感器以及用于汽车应用（如激光雷达）的传感器带来了重要的发展机遇。这些传感器面临的一个重要问题是如何达到同类解决方案的精度和可靠性。

要为 ADAS（高级驾驶辅助系统）激光雷达系统提供真正的固态光束转向，需要进一步开发光学相控阵和光栅。固态光束转向将降低成本、提高可靠性并缩小激光雷达扫描系统，所有这些都是实现 SAE 3 级及以上自动驾驶汽车量产所必需的。

量产汽车中的 ADAS 激光雷达系统还需要在硅片级集成带有 OPA（光学相控阵）/光栅元件的发射器和带有点云处理功能的探测器。这些元件的集成最好通过元件的代码设计和晶圆级混合键合或类似方法来实现。

使用传感器数据的系统通常不会对其进行进一步的安全检查，而会信任传感器数据。因此，对传感器设计用于解释的物理现象进行操作可能会导致不希望发生的操作过程。例如，智能手机上的 MEMS 加速计可以通过简单地播放含有不易听到的声音的 YouTube 视频来测量步数。甚至还可以用这种方法传递信息。例如，通过激光照射窗户，犯罪分子可以向声控系统注入命令。

因此，集成微机电系统（MEMS）设备的安全问题是一个需要解决的挑战，以防止恶意篡改数据。MEMS 也可以成为安全解决方案的一部分，因为 MEMS 设备可用作保护电路免遭篡改的物理安全机制的一部分。

传感器制造和设计的趋势包括：

用与 CMOS 兼容的基于 MEMS 的谐振器取代晶体振荡器，以实现新的架构、更高的性能和去除片外无源元件。
在手持超声波等应用中使用压电 MEMS 传感器和致动器，以及改进和微型化扬声器和麦克风。
采用一整套技术，利用新的低成本材料和制造技术，大批量生产成本更低的传感器，同时为关键任务（如全球定位系统导航）制造高精度的传感器。
在服装和织物中安装传感器，创造新的时尚类别，与基于手机、戒指、体贴和手表的传感器竞争。许多创新技术还具有军事用途。织物传感器对互联性、可靠性和耐用性提出了新的要求。
微机电系统推动了量子计算的进步，因为微机电系统结构用于实现量子比特与外界的通信。
与许多电子产品不同，传感器的制造工艺多种多样，通常针对特定的应用或传感器类型。根据传感器的不同，它可能需要开放以感知周围环境，同时还要防止不必要的环境影响。有些传感器则更适合密封封装。满足特定传感器结构的独特封装需求的关键因素包括采用不同制造技术制造的传感器的封装，以及在柔性基板上结合柔性和刚性传感器。一个与之竞争的趋势是，在某些应用中，传感器封装解决方案已开始实现标准化，从而提高了供应链的效率。

传感器与相关电子设备的集成有多种方式。传感器可以通过特殊的兼容工艺与电子元件构建在同一芯片上，也可以作为后置工艺创建在 CMOS 上/下，或者作为独立芯片组合在一起。微机电系统（MEMS）也可以从 CMOS 堆栈中分离出来，一些研究人员甚至将鳍片结构作为传感元件的基础。分离芯片或后处理可以使用先进的 CMOS 节点和优化的 MEMS 工艺。这些不同的集成策略对封装、材料选择、制造和组装都有影响。在可预见的未来，上述每种策略都会有自己的优势。

在集成和具有功率/面积效率的光-电-光转换和接口方面仍然存在挑战。要扩大这项技术的应用范围，就必须应对这些挑战。