原创 META 现实实验室 | 碳化硅填补了电子学和光子学之间的空白

AR 设备有望加速碳化硅 (SiC) 的普及，并释放人机交互的可能性——包括宽视场可穿戴显示器。

图片由 Meta 提供。

反过来，这又使电力应用中的电气组件更轻、更小、热稳定性更高且更高效，适用于快速增长的电动汽车和替代能源领域。仅在数据中心的使用中，这种效率提升预计可将每个系统的冷却成本降低约25%至40%。在替代能源开关中，使用碳化硅预计可使系统效率在千瓦到兆瓦功率范围内达到高达98%。

此外，随着生长的碳化硅晶体越来越纯净并制造出合适的缺陷，制造商已经实现了具有非常高电阻的单晶晶圆，以支持高速微波射频切换。高电子迁移率晶体管设备已被用于启用5G和下一代通信系统。

全球制造商普遍认识到碳化硅是支持向更电气化的电力基础设施转变和增加对具有更大带宽的高速电子需求的关键材料。目前正在进行的改进目标是固有材料属性、完成的晶圆质量和后续加工进步。

因此，生产晶圆尺寸继续增加，目前典型的尺寸包括150毫米，200毫米的可获得性（有14家全球铸造厂上线），300毫米正在开发中。当前电子组件市场的需求在较旧的200毫米制造线上得到了很好的支持。与此同时，诸如肖特基势垒二极管、结型场效应晶体管和金属氧化物半导体场效应晶体管等组件继续受益于稳定的进步。

碳化硅：光子学的材料推动者

碳化硅晶体结构可以采取多种形式；超过200种多型晶体结构是可能的。其中几种对电子和光子学应用非常感兴趣。

3C-SiC（立方或β相）和4H或6H（六方或α相）是最常见的用于要求苛刻的应用形式。通常，3C是最简单的材料，因此大多数前体粉末都以高比例的这种结构开始。某些电子应用使用这种结构，但随着性能要求的提高，4H和6H晶体结构更受青睐。电子行业似乎将倾向于4H晶体结构，因为其具有3.23 eV的大宽带隙；2.8 MV/cm的击穿场；2.2 × 10^7 cm/s的电子漂移速度；280到390 K的热导率；3.2 g/cm^3的密度；5.1 ppm/K的膨胀系数；以及在可见光谱中的折射率为2.6到2.7。晶体选择取决于物理气相传输室条件和初始种子晶体结构。这些变量的改进推动了向4H的转变。

Meta在2024年展示了碳化硅（SiC）作为基板的用法，其亮点是Orion AR眼镜原型，具有70° FOV。

无论选择哪种材料多型体，电子功能都取决于正确的掺杂和诱导缺陷。碳化硅最常掺杂有氮或磷等杂质以实现n型材料，铝或硼以实现p型材料，以及钒以实现半绝缘功能（其中需要高电阻以隔离组件之间的电流流动以实现高速电子）。

然而，在光学和光子学应用中，材料纯度通常是低吸收损失的最重要决定因素。这使得光学级碳化硅成为一个有趣且可能是最通用的基础基板选择，适用于最广泛的应用，其中掺杂可以随后进行处理。鉴于此，将掺杂和缺陷局部化可能是有益的，以便在单一基板上实现电子、光子甚至量子过程。

AR和SiC：下一波浪潮

此外，考虑到消费者对电视、电脑显示器和移动设备的历史行为，我们可以合理地预期，如果不牺牲其他重要的产品属性，许多消费者会想要更大的显示屏。

但即使在这种背景下，很明显，宽视场提供了与世界锁定的数字内容，当佩戴者调整头部、身体和眼睛的位置时，这些内容仍会保留在佩戴者的视场中。这是“信息”或“智能”显示器与完整 AR 之间的根本区别，在完整 AR 中，情境对象可以叠加在现实世界之上，以有意义的方式增强我们的混合感知。虽然这两种体验都有价值，但完整 AR 的体验超过了任何显示系统或人机界面在始终可用的格式下所实现的体验。

在这种情况下，Meta 的 Orion 原型演示有望成为 AR 设备及其架构未来的里程碑。

在所有基于波导的 AR 显示器（包括 Meta 的 Orion 原型）中，有两个因素从根本上限制了系统的视场。

首先是整体显示效率。在允许的光学系统光展量范围内，波导和投影仪引擎对眼睛的电光效率的组合决定了这种效率。在重量限制的情况下，系统的热（头部耗散可用性）和功率密度限制了视场。

第二个因素是光学系统光展量本身的限制，它由波导基板与其界面（通常是空气或低折射率材料）之间的折射率差异控制。这些界面之间的折射率差异越大，光学系统的角度接受度就越大，波导或光栅设计师在平衡关键图像权衡方面的自由度就越大。波导设计师和镜片设计师一样，除了成本和复杂性之外，还必须权衡性能参数。

在波导设计中，这些参数包括偏色均匀性（通过成像器校准进行校正，但代价是效率损失）、调制传递函数、重影、整体效率和正面光栅向外界的泄漏。另一个参数是彩虹伪影。这些对于全衍射波导来说尤其令人不安。它们描述了外部光源与波导衍射光栅的耦合以及佩戴者视场内光的散射释放。这些彩虹伪影会随着佩戴者相对于光源的位置而移动和变化。

在 Orion 演示中，显示器是三个微型 LED 投影仪。这些元件提供红色、绿色和蓝色光学瞳孔，每个瞳孔都通过衍射输入耦合器前进，该耦合器被制成表面浮雕光栅，将图像馈送到 SiC 基板中以支持全内反射。全内反射复制光学瞳孔并将这些多个瞳孔呈现到基板的输出面上，该基板包含一个衍射输出耦合器，无论位置如何都可以将光线传送到眼睛中。该基板构成了眼镜镜片结构的一部分。

第二个输出光栅构建在此表面上，并选择性地将瞳孔耦合出去以呈现一个眼罩，佩戴者无论眼睛位置如何都可以接收光线。SiC 在可见光范围内的高折射率在 2.6 和 2.7 之间，使基板能够支持基板内部更大的全内反射角度范围和 >70° 对角线视场以及所需的大光学扩展量。

设计师还可以利用高折射率带来的弯曲能力，将彩虹位置移向视场边缘。这有助于减少对佩戴者的影响。事实上，折射率大约 >2.5 的大多数干扰性彩虹都可以消除。这使得 SiC（在可见光范围内具有高折射率）成为最佳基板选择，无论视场如何：高折射率玻璃和铌酸锂等替代材料选项将在这种情况下保留彩虹伪影。

材料和供应链考虑因素

除了材料特性之外，扩大和发展现有供应链以及降低相关成本对于光学和光子学行业（首先是 AR 领域）大规模采用光学级 SiC 至关重要。要实现大规模采用，必须确定理想供应链的具体内容。首先，它必须以消费者友好的价格促进基板和完整波导的可靠交付。这需要从具有可伸缩小型设备的电子产品转向具有相对较大组件的光学器件，从而实现思维和业务的转变。AR 波导对角线约为 50 毫米，每副眼镜需要两个。因此，即使是 100 万副眼镜的小批量消费级眼镜，每 200 毫米晶圆也需要大约 300,000 个基板和大约四对镜片。

这个数字为 SiC 衬底制造商提供了一个重要的机会来实现业务多元化。随着电力电子业务的增长放缓至 2024 年，以及欧洲和北美电动汽车销售率和基础设施转换率意外下降，多元化客户组合的重要性已变得显而易见。这导致 SiC 产能未得到充分利用，许多准备好的设施可用或准备扩大规模，但处于停滞状态。

波导功能通过其对人眼的影响来衡量。Meta 的 Orion 演示展示了一个带有三个微型 LED 投影仪的原型。衍射输入耦合器以碳化硅 (SiC) 基板中的表面浮雕光栅形式制造，支持全内反射，直到它通过表面浮雕光栅输出耦合器释放到眼睛。图片由 Meta 提供。

此外，当前电子用衬底的价格压力也已显现。这已经弥补了支持消费级 AR 波导所需的一些价格差距。Orion 原型的发布及其带来的势头已经使 SiC 供应链活跃起来，并促使其致力于开发和扩展光学级 SiC。

这一转变的时机可能表明，目前存在理想的条件，可以从 200 毫米基础设施开始，迅速向 300 毫米发展，以增加产量并进一步降低成本，从而为首次推出宽视场 AR 眼镜奠定基础。

推动电子-光子融合

虽然走向大规模采用的挑战是真实存在的，但它们不再完全是技术问题。相反，它们更准确地由工程和商业问题定义。

历史——特别是太阳能电池板和电池，两者在过去十年中都以价格大幅下降为特征——表明，随着加工和材料开发的进步，当涉及大型市场时，这些问题是可以克服的。这种变化的速度通常是由学术、工业和政府机构之间的合作推动的，这些机构同时参与推动不可避免的变化。

也可以肯定的是，随着计划的投资，SiC 材料的产量和质量将继续提高。更高纯度的材料将推动第二波电子产品的改进和宽视场 AR 显示器新市场的出现。

向 SiC 过渡的下一步具体行动更具推测性，但同样引人注目。许多光子学研究人员在光学级基板问世之前就开始研究 SiC。这为研发工作提供了一些背景，这些研发工作展示了许多不同的有源和无源光子设备，包括分束器、偏振分束器、光开关、梳状物以及微环和微盘谐振器。

此外，SiC 晶体结构中的特定材料缺陷已被证明支持量子计算单光子源的创建和可寻址性。现在，局部掺杂和缺陷处理，以及涂层、蚀刻、堆叠等纳米制造工艺，可以实现电子、光子学和量子光子学的融合，所有这些都共享一个共同的基板，以无缝匹配跨功能平台集成电路和计算。

假设未来有一个自我强化的生态系统，为 SiC 周围的组合集成光电子学开辟一条道路，这显然很有趣。目前，人工智能基础设施的巨大进步和量子计算的突破正在定义技术格局。如果量子霸权得到验证，预计将开始扩展，并将努力将这种计算应用于人工智能推理和训练。这将需要一个低成本的电子到光子和量子支持基础设施。

与此同时，人工智能计算已经在不断扩展，数据处理需要大量的服务器基础设施投资以及支持它们的电力系统。这将使效率比现在更加重要。而且，它将进一步推动研究并增加 SiC 电子产品的业务。

AR眼镜将成为人工智能基础设施的主要用户，因为需要对实时上下文信息进行训练，并且生成的信息通过基于 SiC 的宽视场眼镜传递。也许 SiC 上的量子计算最终将提供下一个人工智能基础设施建设，为可穿戴计算的未来提供支持。

这与由固态晶体管集成电路向计算方向推动的自我实现的循环生态系统并无不同，这些生态系统导致了显示和人工智能。

但现在，如果这种情况再次发生，电子学、光子学和量子物理学将会融合。

致谢：作者希望感谢 Victorian Miniere、Pasqual Rivera、Giuseppe Calafiore 和 Orion Waveguide 团队对本文所述技术和工作的贡献。

参考文献：1. V. Veliadis 等人 (2024)。碳化硅概述。在：Sic 技术：用于电源转换的材料、制造、设备和设计。MDP Emilo 编辑。Springer，第 1-23 页。

2.H. Xiong 等人 (2022 年 12 月)。单晶碳化硅掺杂的表征。Mater Tod Phys，第 29 卷，100906。3. K. Speer 等人 (2024)。SiC 材料特性。在：Sic 技术：用于电源转换的材料、制造、设备和设计。MDP Emilo 编辑。Springer，第 25-66 页。