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迅速增加。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，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-误差两次前向传播就可以实现。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。由于不有必要进行反向传播，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AI大模型、通用AI、复杂智能系统的高速高能效计算开辟新路径。

  光芯片大多数都用在光电信号转换，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，常用的核心光芯片最重要的包含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，通常能分为：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大致分为芯片设计、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，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的新趋势以及历年光芯片市场规模变动情况来看，未来五年中国光芯片产业仍将加快速度进行发展。尽管低端光芯片市场之间的竞争较为激烈，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》。

  同时前瞻产业研究院还提供产业新赛道研究、投资可行性研究、产业规划、园区规划、产业招商、产业图谱、产业大数据、智慧招商系统、行业地位证明、IPO咨询/募投可研、专精特新小巨人申报等解决方案。在招股说明书、公司年度报告等任何公开信息公开披露中引用本篇文章的主要内容，需要获取前瞻产业研究院的正规授权。

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