如何通过互联的检测、计量和软件，帮助制造商推动硅光子和共封装光学走向高量产。

更高的带宽、更低的延迟、更少的功耗以及更少的热量产生。

随着AI将电互连推向极限，这些正是制造商面临的三大挑战。硅光子（SiPh）和共封装光学（CPO）通过使用光来传输数据，而不是完全依赖电信号，为此提供了一条出路。但要在生产规模上实现这些优势，又带来了另一项挑战：在最终决定器件性能和良率的光学结构、材料和集成工艺上，保持精确的过程控制。

与此同时，随着半导体架构不断缩放，传统铜互连面临越来越高的电阻、电迁移和功耗问题（见图1）。对制造商而言，转向硅光子意味着对光学结构和材料的精确控制变得更加重要。

图1：在AI时代，互连（芯片内、芯片间以及板级互连）成为瓶颈。来源：Onto Innovation

传统半导体制造与硅光子之间的一个根本差异，在于制造商需要控制的对象不同。

光子器件的良率和性能取决于关键尺寸，以及对几何形状、薄膜和缺陷的严格控制。光学性能对相对较小的工艺波动可能非常敏感，这会影响器件性能和良率。

这使得几个领域尤为重要：

其结果是，一个跨越多个检测和计量步骤的过程控制挑战。制造商需要在整个制造和集成过程中，看到影响光学性能的不同变量。

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