长三角G60激光联盟导读
香港城市大学电气工程系王骋教授领导的研究团队与英国牛津大学、香港中文大学和北京工业大学科研人员研究报道开发出全球领先的微波光子芯片，能运用光学进行超快模拟电子讯号处理及运算。相关研究以“Integrated lithium niobate microwave photonic processing engine”为题发表在《Nature》上。
集成微波光子学(MWP)是在芯片级光学系统中生成、传输和处理微波信号的一项有趣的技术。特别是，在光学领域中以高保真、低延迟的方式对模拟信号进行超快处理，可以实现MWP滤波器、微波信号处理和图像识别等多种应用。一个理想的集成MWP处理平台应同时具备高效和高速的光电调制模块和低损耗的功能性光子网络，前者可在低功耗条件下忠实地执行微波-光学转换，后者则可执行各种信号处理任务。此外，在同一芯片上单片集成这两个构件还需要大规模、低成本的可制造性。
图 1：基于晶圆级LN的MWP信号处理引擎及其构建模块。
论文中，科研人员展示了这种基于4英寸晶圆级铌酸锂(LN)薄膜平台的集成MWP处理引擎。它可以在互补式金属氧化物半导体(CMOS)兼容电压下执行多用途任务，处理带宽高达67 GHz，以高达每秒256千兆采样率实现了超快模拟计算。科研人员称这种芯片比传统电子处理器的速度快1000倍!
图2：团队开发出全球领先的微波光子芯片，能运用光学进行超快模拟电子讯号处理及运算。图片来源：香港城市大学官网
图3：这种芯片比传统电子处理器的速度快1000倍、耗能更低且应用范围更广泛，涵盖5/6G无线通讯系统、高解析度雷达系统、人工智能、计算机视觉一级图像/视频处理。图片来源：香港城市大学官网
图 4：(左起)冯寒珂、王骋教授及葛通。图片来源：香港城市大学官网
科研人员进一步利用图像边缘检测器实现了光子辅助图像分割模型，该模型可有效勾勒出医学诊断图像中黑色素瘤病变的边缘。该研究的超快铌酸锂MWP引擎可为未来的无线通信、高分辨率雷达和光子人工智能提供紧凑、低延迟和高性价比的解决方案。
图 5：高速光子辅助医学图像分割。
研究展示的MWP系统与集成LN平台上的其他高性能光子元件高度兼容，如微型光梳和受激布里渊散射滤波器，这些元件可以进一步集成，以提供更先进的MWP功能。此外，科研人员还期望通过异构集成方案，将低噪声激光源、高功率处理光电探测器、电子集成电路和微波放大器等MWP系统的其他组件组装到LN平台上，从而为下一代通信和信息技术提供高度紧凑、经济高效和高性能的集成MWP系统。
团队的研究成果不仅开辟了新的研究领域，即铌酸锂微波光子学，使微波光子芯片更小巧、具有高讯号保真度与低延迟性能，也是芯片级模拟电子处理与运算引擎的突破。
