随着5G、云计算等技术的普及，对高速、高带宽通信的需求激增，推动了光芯片市场的快速增长。国内企业在中低端光芯片领域已实现技术突破，但高端光芯片仍依赖进口。光芯片领域正加速创新园林景观设计公司，材料、工艺持续优化，以满足更复杂的通信需求。

　　日前，据清华大学官方消息，清华大学电子工程系方璐教授课题组、自动化系戴琼海院士课题组另辟蹊径，首创了全前向智能光计算训练架构，研制了“太极-II”光训练芯片，实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题，于北京时间8月7日晚在线发表于《自然》期刊。

　　据清华大学官方介绍，近年间，具有高算力低功耗特性的智能光计算逐步登上了算力发展的舞台。通用智能光计算芯片“太极”首次将光计算从原理验证推向了大规模实验应用，拥有160TOPS/W的系统级能效，但现有的光神经网络训练严重依赖GPU进行离线建模并且要求物理系统精准对齐。

　　据论文第一作者、电子系博士生薛智威介绍，在太极-II架构下，梯度下降中的反向传播化为了光学系统的前向传播，光学神经网络的训练利用数据-误差两次前向传播即可实现。两次前向传播具备天然的对齐特性，保障了物理梯度的精确计算。由于不需要进行反向传播，太极-II 架构不再依赖电计算进行离线的建模与训练，大规模神经网络的精准高效光训练终于得以实现。

　　太极-II的面世，继太极I芯片之后进一步揭示了智能光计算的巨大潜力。在原理样片的基础上，研究团队正积极地向智能光芯片产业化迈进，在多种端侧智能系统上进行了应用部署。智能光计算平台将有望以更低的资源消耗和更小的边际成本，为人工智能大模型、通用人工智能、复杂智能系统的高速高能效计算开辟新路径。

　　光芯片主要用于光电信号转换，遵循“Chip-OSA-Transceiver”的封装顺序，激光器芯片(Chip)通过传统的TO封装或新兴的多模COB封装形式制成光模块(Transceiver)。在光通信系统中，常用的核心光芯片主要包括DFB、EML、VCSEL 三种类型，分别应用于不同传输距离和成本敏感度的应用场景。

　　光通信器件根据其物理形态的不同，一般可以分为：芯片、光有源器件、光无源器件、光模块与子系统这四大类，其中，光芯片为光器件(光有源器件和光无源器件)的重要组成部分，而光器件是光模块的重要组成部分。

　　光芯片的生产流程基本可以分为芯片设计、基板制造、磊晶成长和晶粒制造四个流程，可见其技术壁垒较高，其生产流程具体如下：

　　光模块产品所需原材料主要为光器件、电路芯片、PCB以及结构件等。其中园林景观设计公司，光器件的成本占比最高，在73%左右。光器件主要由TOSA(以激光器为主的发射组件)、ROSA(以探测器为主的接收组件)、尾纤等组成，其中TOSA占到了光器件总成本的48%;ROSA占到了光器件总成本的32%。

　　光器件是光模块产品中成本最高的部分，而从芯片层面来看，光芯片又是TOSA与ROSA成本最高的部件，越高速率光模块光芯片成本越高。一般高端光模块中，光芯片的成本接近50%。

　　目前，我国高端光模块上游光芯片仍然受限于海外领先企业，以100Gb/s 10/40km光模块核心光芯片53G Baud为例，目前我国大部分头部企业仍在研发阶段，而以SEDI等为代表的国际领先厂家已经基本度过样品阶段实现了规模化量产。

　　前瞻产业研究院分析认为，从中国光芯片的发展趋势以及历年光芯片市场规模变化情况来看，未来五年中国光芯片产业仍将快速发展。尽管低端光芯片市场竞争较为激烈，但行业前景较好，政策支持力度强，未来仍将有大量企业入局，随着光模块行业龙头效应愈加明显，我国高端光芯片国产替代率也将稳步提升。

　　更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国光芯片行业深度调研与投资战略规划分析报告》。

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