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[导读]曜智光科(Rationalite Photonics)首席科学家暨 MIT 团队在微纳制造与光芯片领域取得颠覆性突破,相关研究成果于2026年5月12日正式发表在国际顶尖学术期刊《Nature Photonics》(自然·光子学上。该研究展示了一种名为“内爆雕刻”(ImpCarv)的全新制造方法。该技术成功突破了传统光学制造的衍射极限,为构建具有纳米级精度、高自由度的复杂三维(3D)超结构以及提供了一种可扩展且极具成本效益的解决方案。

曜智光科(Rationalite Photonics)首席科学家暨 MIT 团队在微纳制造与光芯片领域取得颠覆性突破,相关研究成果于2026年5月12日正式发表在国际顶尖学术期刊《Nature Photonics》(自然·光子学上。该研究展示了一种名为“内爆雕刻”(ImpCarv)的全新制造方法。该技术成功突破了传统光学制造的衍射极限,为构建具有纳米级精度、高自由度的复杂三维(3D)超结构以及提供了一种可扩展且极具成本效益的解决方案。

【“内爆雕刻”:一场不可思议的降维打击】

面对硅基算力逼近物理极限与能源消耗巨大的双重危机,光计算被视为下一代算力革命的核心 。然而,制造出能调控可见光、具有纳米级精度的3D复杂结构一直是工业界的“无人区” 。 传统的微纳加工技术在面对复杂三维(3D)结构时往往捉襟见肘:增材制造(如普通3D打印)受限于衍射极限,精度不足;而传统的减材加工(如离子束刻蚀)难以深入材料内部进行非平面加工 。

本团队通过逆向思维,研发出“内爆雕刻”工艺:先在膨胀的水凝胶支架上进行微米级“雕刻”, 精准切断分子骨架,雕刻出复杂的三维空缺图案。再通过特殊的化学处理诱导其发生体积超 2000 倍以上的各向同性线性收缩 (图1)。

图1:内爆雕刻工作原理和流程

通过这种“先雕镂,后内爆”的降维打击,原先亚微米级的空隙被瞬间收缩到了几十纳米的精度。这种加工精度,远远小于应用光波长的衍射极限。由于排除了材料填充带来的表面化学和聚集问题,这种纯粹利用“空隙”构建的三维超结构,实现了对材料内部每一个点折射率的纳米级精确控制(60nm线宽,20nm深度台阶,图2),为高密度3D光计算打开了崭新通路。

图2:内爆产生纳米级分辨率三维结构

得益于这种前所未有的折射率可编程性和精确的相位控制能力,本团队在论文中展示了一个惊艳的里程碑:成功构建了一个能在可见光波长下运行、且神经元尺寸达到纳米级的全光机器学习器件。(图 3)

图3:全光机器学习器件设计与制造

【深度解析】“内爆雕刻”技术如何重构光芯片的制造底座

这项发表于《Nature Photonics》的研究成果,不仅是一次制造工艺的迭代,更是从底层物理层面对光子集成电路(PIC)制造范式的提出一个颠覆性的方案,微纳加工从传统“加法”转向“内爆减法”。 这种先构建空缺再整体微缩的“减材”逻辑,彻底解决了材料填充带来的表面化学和聚集难题。

这项技术的应用里程碑在于直接推动了光神经网络(ODNN)从红外长波向可见光短波的跨越。光神经网络不再是庞大的实验装置,而是被固化为极高密度的三维单片超结构(图 4)。通过多层多级的纳米神经元堆叠,实现了对光相位的精准编程控制 。此外,在本团队的后续研究中,该架构也会引入非线性材料,以进一步提升光神经网络的处理能力。这种不再依赖庞大脆弱实验装置的固化 3D 架构,为光计算走向微型化与实用化奠定了基础。

图4:多层多级高度集成的三维单片超结构

在精度的极致控制与设计自由度方面,“内爆雕刻”展示了传统手段无法企及的优势,成为了目前唯一能实现带缺陷的三维光子晶体一次成型的方案 。通过该平台,本团队还成功制造出具有纳米级精确结构的三维光子晶体,并在可见光频段展现出清晰的光子带隙(图 5)。这意味着人类能够在三维空间内像控制电子一样精准地操控可见光子,为高性能激光器、超透镜以及量子光学硬件的研发开辟了新路径,也为高密度 3D 光计算打开了物理层面的通路。

图5:具可见光波段光子带隙的三维光子晶体

【从波士顿到张江:以ASOC定义下一代边缘推理】

科学的终点是产业的起点,扎根于上海张江科学城的曜智光科正全力推动这一顶刊成果的商业化落地 。公司避开通用算力红海,深耕 ASOC(专用推理 AI 光芯片)架构。从底层逻辑来看,未来端侧设备的视觉感知,必然会经历一场从电计算向光计算的物理迁移。当环境光进入镜头,如果能在光信号阶段就直接完成神经网络的特征提取与推理,这将是对现有算力瓶颈的绝对降维打击。因此,只要物理世界还需要机器视觉,ASOC就拥有天然且庞大的应用土壤。

面对光计算商业化初期的泛用性挑战,曜智光科并未选择打造一个脱离现实的纯光乌托邦,而是率先确立了极具务实的光电混合计算架构。曜智光科将高并行的推理任务交给三维光子网络,而将复杂的调度指令留给成熟的电子芯片,并开发了光电全链路的联合训练(Co-training)。光域的三维物理参数与电域的神经网络参数被置于同一框架下进行全局训练。当边缘传感器的视觉信号涌入时,光与电精密咬合、各司其职,不仅大幅卸载了主芯片的算力负担,更完美兼顾了极高的算力能效比与产业落地的通用性。

该论文验证了纳米级精度的可行性,而真正的产业化必须回答“效率与成本”。为了跨越量产鸿沟,曜智光科依托国内成熟的先进制造产业链,开发分钟级大尺寸微纳加工方案,旨在打破传统加工的效率限制,加速 ASOC 走向规模化量产 。目前,公司已成功跑通初代 Demo 演示,依托张江的硬科技产业生态,我们正全力推动ASOC架构的商业化落地,正与多家下游头部客户展开定制开发,共同重塑智能边缘的无限可能 。

我们期待在这个由光定义的全新算力时代,与更多投资界伙伴和产业见证者一起,重塑智能边缘的无限可能!

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