用于激光雷达的硅光子技术

原创：《半导体芯科技》杂志 10/11月刊

作者：Dongjae Shin, Kyoungho Ha, Hyuck Choo，三星先进技术研究所

现代电子学和光子学大约始于二十世纪中叶，分别是晶体管和激光器的发明。由于互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的不断发展，使晶体管发生了革命性的变化，几十年来，微电子学一直是创造当今通信和计算系统以及无数其他创新的基础之一[1]。

另一方面，光子学的发展速度相对较慢，而且与微电子学相比，它仍然局限于多样化但相对较小的利基领域。硅光子学（SiP）就是在这种情况下诞生的。人们对于以下两点的兴趣不断升高，即：硅光子学是否能缩小这两种技术之间的差距？能否通过将CMOS的生产力嫁接到光子学上来实现光子器件的商品化？[2]

随着CMOS行业对SiP给予更多的技术关注，重要的是找到能够弥补技术之间差距的“杀手级应用”，以使之成为有利可图的商业机会，因为假如没有盈利潜力，任何技术都不会得到快速发展。本文介绍了三星先进技术研究所（SAIT）在支持专为光探测和测距（LiDAR）传感器设计的光子集成电路方面的近期研究。

为了解释为什么LiDAR是众多应用中光子集成的最佳成长机会之一，大致了解一下三星的产品开发历史是有帮助的。SiP最具代表性的任务之一是解决DRAM-CPU互连瓶颈问题，这个问题是经典冯·诺依曼计算架构众所周知的致命弱点。2010年前后，三星积极地进行了尝试。考虑到DRAM的成本限制，通过将PIC直接集成到DRAM芯片中（如图1(a)所示）的做法，证明了在DRAM和CPU之间实现光子互联的可行性[3][4]。尽管取得了如此重大的成就，但是，这些尝试也揭示了CMOS和光子学在技术成熟度上的巨大差异，并没有促成后续的全面发展。从该经验中得到的教训之一是，将新兴的PIC技术直接应用于已经成熟了很久的传统应用是非常困难的。因此，三星认为PIC技术在许多情况下最适合新兴应用。

△图1：(a)嵌入在65nm DRAM中的PIC。(b)LiDAR的估测产量－成本曲线。(c)通用平台的热力学优势。

在考虑的众多新兴应用中，LiDAR被选中主要有三个原因。第一个原因是它可能有很高的产销量。由于LiDAR在自动驾驶汽车、机器人和智能设备等各种应用领域的需求量很高（或者将会很高），因此它很可能会达到证明实施CMOS大规模生产具有合理性的高产量。第二个原因是，从以摩尔定律为特征的CMOS演进的角度来看，它的时机很好，而且它正朝着体积更小、速度更快、功耗更少、制备成本更低的器件不断迈进。LiDAR的广泛部署由于其成本居高而被推迟，因此，如图1(b)所示，从类似CMOS的生产工艺中获得“产量增高-成本下降”的良性循环一直是LiDAR发展的一个迫切目标。第三个原因是LiDAR与三星的PIC平台有着良好的匹配。虽然硅光子行业的大多数厂商一直在基于各种专用衬底（如SOI）的平台上开发PIC，但是，三星已经在基于一种通用衬底的平台上开发了面向传统应用的PIC，如图1(c)所示[5]。由于硅的导热性比氧化物高了大约100倍，因此三星的平台可以提供更好的散热效能，从而使其非常适合LiDAR应用所需的热敏激光器或放大器阵列。不过，该通用平台暂时被搁置了，而专用平台则用于研究目的。

在LiDAR领域，各种技术方案在性能和成本方面展开了竞争，而市场赢家目前仍不确定，特别是低端应用。关于LiDAR架构的大致共识是，最有可能胜出的是固态解决方案，而不是带有活动部件的机械系统。在竞争中拥有优势的是不同技术的“整合”，而非“拼接”；不同角度的比较性探讨正在积极地进行之中。

通往优化LiDAR解决方案的道路通常考虑三个最重要的视点：平面（XY）照明，轴向（Z）测距，以及波长，如图2所示。照明通常采用闪光方案（flash scheme），同时对整个视场（FOV）进行照明，而扫描方案则在包含FOV的每个方向上采用顺序照明。通过利用现有的CMOS生态系统，闪光方案已经在短距离应用中实现了商业化，而扫描方案则已在长距离无线电探测和测距（RADAR）应用中得到了长期的证明。

△图2：LiDAR(a)和雷达(b)的技术状况。

 

测距可能需要使用各种不同的方法，比如：飞行时间（TOF）方案发射短光脉冲，而频率调制连续波（FMCW）方案则发射频率调制光。考虑到雷达从TOF演进到了FMCW，我们认为LiDAR很有可能发生类似的技术演进。

在波长方面，有兼容硅的~900nm波段和基于III/V族化合物半导体的1.3～1.5μm波段。从现有工业生态系统的角度来看，~900nm波段是有利的，但是，从人眼安全和抗环境光噪声的角度来看，则1.3～1.5μm波段具备优势。SAIT一直在采用扫描方案和1.3μm波段，更注重长距离应用；它正准备从TOF向FMCW演进。

正如在许多光子学应用中受到推崇的那样，为了最大限度地实现“产量增高-成本下降”的良性循环，有必要将所有的光子器件集成在单颗芯片上。到目前为止，用于LiDAR发射器（Tx）的光子器件首先被集成到单颗芯片内，而接收器（Rx）光子器件则在消除了架构上的不确定性后被集成。LiDAR Tx是一种光学相控阵（OPA），相当于用于雷达的射频相控天线阵列的光子版本。图3从概念上说明了OPA芯片和主要的光子器件，如可调谐激光二极管（TLD）、半导体光放大器（SOA）、移相器（PS）和天线阵列。OPA通过总共36个SOA放大TLD的32路分离输出，并利用32个移相器控制相位，从而减小了来自天线阵列的光束的扩散角。接着，用移相器在水平方向上扫描光束，而用TLD在垂直方向上扫描光束，如图3(d)和图3(e)所示。TLD通过图3(b)所示的两个环形谐振器中的加热器来控制激射波长。

△图3：(a)集成了TLD、SOA、PS和天线阵列的LiDAR芯片。(b)TLD平面结构。(c)SOA垂直结构。(d)在较低的仰角上用短波长进行水平光束扫描。(e)在较高的仰角上用长波长进行水平光束扫描。

在制备OPA时，采用的制程依次为硅工艺、硅基III-V族化合物半导体材料键合及III-V族化合物半导体工艺。这种硅基III-V族化合物半导体材料异质集成对低成本制造是有利的，因为它简化了后续的封装。这项工作所使用的III-V族化合物半导体材料是由周期表中III族和V族的四种元素（如铝、镓、铟和砷）组合而成（生长在InP衬底上）。

在迈向单芯片集成的过程中，迄今为止器件集成所取得的进展汇总于图4。从只集成了移相器和天线阵列（运用纯硅工艺）的PoC1，到又集成了SOA的PoC2，再到进一步集成了TLD的PoC3和PoC4组。这些PoC是通过硅基III-V族化合物半导体工艺制备的[6][7]。从PoC3到PoC4，电路的布局得到了改进，以减低片内损耗和热效应[8][9]。具集成型光电二极管（PD）的PoC5也在考虑之中，但由于存在与一些LiDAR架构问题有关的延迟，其集成化“仍在途中”。在PoC1中，使用相对简单的纯硅工艺，制备了具有128个天线的OPA，而从硅基III-V族化合物半导体工艺挑战性较高的PoC2起，由于器件良率较低，因此制备的是具有32个天线的OPA。最佳的天线数量是作为性能-成本权衡折衷的一部分来确定的，预计会根据各种应用所要求的探测距离而变化。

△图4：LiDAR器件集成的进展。

图5总结了专为实现最佳LiDAR性能而设计的各种技术组合的成功。虽然PoC1组具有128个天线，分辨率还不错，但是由于OPA输出功率低和外部TLD速度慢，因此帧速率非常慢是不可避免的。在PoC2测试中，由于OPA的输出功率通过SOA的集成得到了改善，每秒2帧的视频记录成为可能，不过由于天线数量的减少，分辨率有所降低。在PoC3测试中，由于额外集成了TLD，因此实现了每秒20帧的视频记录，并且通过数字信号处理（DSP）和图像信号处理（ISP），使分辨率也得到了提高。在PoC4测试中，通过OPA的光学和热学性能改进，增加了输出功率，因而改善了探测范围和FOV。目前正在努力优化性能，以达到市场所要求的性能水平。特别地，如图5所示，改善FOV是最紧迫的问题。

△图5：LiDAR性能的进步。

由于FOV和探测距离是相互关联的，因此对FOV的改进应该伴随着探测距离的改善。尽管TOF方法对于短距离应用很可能是足够的，但是，在长距离应用中的效用则可能需要使用FMCW方法。因此，业界普遍认为：相对复杂的FMCW的成本较低，而相对简单的TOF的性能较高，这些对于LiDAR市场的初始分割将会是很重要的。

为了预测LiDAR的未来技术演进，有必要研究相关的先前技术，比如那些对雷达和电信应用的发展至关重要的技术。雷达的用途几乎与LiDAR相同，并经历了100多年的技术发展。电信也使用了LiDAR常见的光学器件和模块技术，演进历史已超过50年。

图6简要总结了雷达和电信的主要演进路径。雷达在20世纪初开始使用TOF方法，由于高功率RF放大器的挑战，已经发展到运用FMCW方案。FMCW雷达在20世纪70年代影响了电信技术的发展；当时人们对类似FMCW的相干方案有着很高的兴趣。

△图6：从雷达和电信的演进中获得的启示。

然而，由于基于光电的系统和众所周知的光纤放大器的出现，自20世纪90年代以来，电信市场一直被类似于TOF的强度方案（intensity schemes）所主导。从本世纪第一个十年开始，当需要更多的性能改进时，电信/数据通信应用重新审视了一种相干方案，该方案现在与强度方案共存。这一演进历史的一个重要含义是，放大器技术对这些器件的发展方向和导致市场引入的开发时间安排产生了重大的影响，这种情况很可能会在LiDAR技术的演进中再度出现。也就是说，TOF－FMCW过渡的时间选择可以根据本文所述的基于SOA的分布式光放大技术的成功程度来确定。人们关注的焦点是这种技术的不确定性在未来的几年里将对LiDAR技术的商业化产生怎样的影响。

审核编辑 黄昊宇