光引擎做到 32086 nit，为什么入眼只剩 1235 nit

 衍射光波导把光送进眼睛，实测效率只有 3.85%。想让眼盒中心达到户外可读的 1000 nit，光引擎得输出两万六千尼特。亮度账到这里还没完，像素缩到 4 微米以下，发光效率又要掉一截，功耗跟着翻上去。

3.85% 先扣一遍

一篇发表在 Optics Express 上的论文给出了一组完整测量。单色 MicroLED 光引擎输出 32086 nit，经过二维扩展的偏振体光栅波导，眼盒中心测到 1235.2 nit，光成像效率 3.85%。同一套系统里，入耦合光通量 2.8 lm，出耦合 0.108 lm，瞳孔扩展倍率接近 20 倍，对角视场 30 度。这组数字来自单色绿光，全彩系统还要在三色之间分光，效率再打一次折。

这组数字把 AI 眼镜的亮度预算说清楚了。眼盒中心亮度等于光引擎亮度乘波导效率，L_eye = L_engine × η。要把 1235 nit 提到户外可读的 1000 nit 以上，η 不变时 L_engine 得按同样的比例往上走，1000/0.0385 = 25974 nit。

图 1　波导效率 3.85% 下光引擎亮度与入眼亮度的对应关系（依据原文第 6 节绘制）

两万六千尼特对 MicroLED 本身不算离谱，单颗微米级 LED 的实验室亮度能到百万尼特量级。真正的问题是功率。亮度乘面积才等于光通量，眼盒要的是光通量，光引擎给的也是光通量，中间隔着一层效率。

这也是 MicroLED 被选中的原因。MicroOLED 的亮度上限在几千尼特，有机材料在大电流下衰减很快，做不到两万尼特以上还要保寿命。LCoS 靠外部光源，体积和功耗都压不下来。MicroLED 的无机材料能承受更高的电流密度，亮度上限高一个数量级，代价是巨量转移和全彩实现。

全彩方案本身就是一笔效率账。三色 LED 堆叠，每个像素要做三次外延和三次转移，良率按三次方掉；蓝光加量子点色转换，蓝光转红光的转换效率在 30% 到 50%，等于先把三分之二的光丢掉再送进波导。两条路都在 3.85% 之前先扣一遍。

亮度守恒，光通量不守恒

光学里有个容易记混的守恒律。理想成像系统保持亮度不变，étendue 也保持不变，瞳孔扩展把光束摊到 20 倍面积上，单位立体角内的亮度理论上不掉。实际系统掉得厉害，掉在三个地方。

入耦合光栅的角度选择性有限，偏离设计角度的光被浪费；波导内部的多次全反射每次都有散射损耗；出耦合光栅的衍射效率沿传播方向衰减，靠近入耦合端亮、远端暗。论文测到的 8.7% 反向漏光和 68% 的环境光透过率，说明这套波导在透过外界光方面做得不错，代价是有一部分信号光被反向漏掉。

效率分解可以写成 η = η_in × η_EPE × η_out。瞳孔扩展这一项最反直觉：它把光分布到更大的面积，单个出耦合点的亮度下降，总光通量基本守恒。用户眼睛只落在其中一个点上，看到的是那个点的亮度，所以 20 倍扩展不等于亮度降 20 倍，而是把可用眼盒做大、把每个点的耦合效率做低。

视场和波导厚度也在互相约束。30 度对角视场要求光在波导里以足够大的角度全反射，玻璃折射率 1.8 到 1.9、厚度 0.6 mm 到 1.0 mm 是常见组合。视场再大，边缘光线的入射角超出光栅的角带宽，效率掉得比中心快，眼盒边缘的图像先暗下去。厚度加上去能缓解，重量和成本跟着上去，眼镜的配重又回到镜腿。

像素缩小，EQE 跟着掉

分辨率的要求把像素往小里推。视场 30 度、角分辨率按 1 角分算，横向需要 1800 个像素，光引擎的显示区只有几毫米宽，像素间距落到 4 微米以下。论文里的单色像素是 5 微米见方、间距 10 微米，已经接近这条线。

MicroLED 的效率随尺寸下降，这是 GaN 材料的老问题。台面刻蚀在像素侧壁留下缺陷，非辐射复合在侧壁占比随周长面积比上升，像素越小，侧壁占比越高，内量子效率掉得越快。业界的经验是像素从几十微米缩到 4 微米，外量子效率从 10% 量级掉到 2% 量级，掉的不只是一个常数，还带着电流密度上升引起的 droop。

图 2　从光通量到电池续航的效率链，EQE 从 10% 掉到 2% 时功耗涨五倍（依据原文第 2 节绘制）

效率掉下去，功耗按同样的比例上来。蓝光辐射光效按 300 lm/W 折算，封装 EQE 10% 对应 30 lm/W，2.8 lm 的光通量需要 0.093 W 电功率。EQE 掉到 2%，只剩 6 lm/W，同样 2.8 lm 要 0.47 W。五倍的差距，全落在电池上。

驱动端还有一层限制。4 微米的像素，电流密度要按面积缩小 25 倍才能保持同样的亮度，CMOS 背板的接触电阻和走线电阻在大电流下形成明显的压降。像素之间的亮度均匀性因此变差，外侧像素电流小、亮度低，眼盒边缘的图像比中心暗。背板设计通常要在像素里加一层电流镜或者源极跟随器，用面积换均匀性，像素尺寸又被迫放大。分辨率、均匀性、效率三者在这个尺度上互相拉扯。

一瓦的光引擎，镜腿接不住

AI 眼镜的电池普遍在 300 mAh 上下，按 3.7 V 算约 1.1 Wh。0.093 W 能撑 11.8 小时，0.47 W 只剩 2.4 小时。这还没算波导之外的部分：摄像头、蓝牙、NPU、传感器，整机功耗通常在 0.3 W 到 0.5 W，光引擎从 0.09 W 涨到 0.47 W，等于把整机功耗翻了一倍。

散热是另一道坎。镜腿的可用表面积按 20 cm² 估，塑料外壳的自然对流换热系数在 5 W/(m²·K) 到 10 W/(m²·K)，0.5 W 的热量对应 2.5 K 到 5 K 的温升，看起来不高。可 LED 的结温每升 10 K，光效掉几个百分点，波长还会红移，红绿蓝三色的白点跟着偏。镜腿贴着皮肤，表面温度超过 43 度就不舒服，这个上限比结温的 120 度紧得多。

亮度、分辨率、续航三方

三个指标被同一个 EQE 串在一起。要提高分辨率，像素缩小，EQE 掉，同样亮度需要更大电流，功耗上升；要压功耗，像素做大或者降低亮度，分辨率或者户外可读性就得让路；要保续航，只能降亮度，眼盒中心的 1000 nit 守不住。

反直觉的解法不在显示端。论文提到的另一条路是把光引擎的亮度做高、把波导效率做低这件事分开处理：光引擎侧用更大的发光面积换效率，波导侧用多层光栅或者偏振复用提高耦合效率。前者牺牲光引擎体积，后者牺牲波导厚度和工艺复杂度，两边都不轻松。

还有一条路是降低对亮度的需求。户外可读性取决于显示亮度与环境亮度的比值，环境光透过率 68% 的波导已经比早期产品好很多，把透过率再往上做，等效于给显示亮度加成，代价是衍射效率和外景的彩虹纹。这条路的账不在光引擎的功耗表上，在光学设计的第一行。

一句话：AI 眼镜的亮度不是光引擎一个人给的，是 3.85% 的波导效率、2% 的像素 EQE 和 20 cm² 的镜腿面积一起定出来的。

内容来源：Optics Express（Optica 开放获取）

原文标题：High-efficiency and compact two-dimensional exit pupil expansion design for diffractive waveguide based on polarization volume grating

作者：Yishi Weng, Yuning Zhang, Wei Wang, Yuchen Gu, Chuang Wang, Ran Wei, Lixuan Zhang, Baoping Wang

DOI：10.1364/OE.482447（Optics Express, Vol. 31, No. 4, 6601, 2023）

配图说明：图 1、图 2 均为自行绘制，为原理示意，非原文原图复制。

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来源：21ic电子网