從浩瀚宇宙的衛星、深海潛行的潛艦，到生活中無處不在的智慧裝置，現代文明的運轉大幅仰賴尺寸愈來愈小的晶片。要在毫釐之間整合海量且複雜的電路，可謂挑戰物理極限的工藝。
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為了設計晶片而誕生的「電子設計自動化」（electronic design automation, EDA）軟體，成為不斷突破極限的利器。然而，隨著科技邁向「光電合一」的新紀元，將光學元件導入矽晶片打造出的矽光子晶片，正迫使傳統 EDA 工具面臨前所未有的轉型挑戰。
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軟體輔助，設計晶片的複雜電路
先有設計，才有製造。例如興建房屋，需要建築師的設計圖；而愈複雜的「建築」——例如晶片，設計圖也會愈複雜。
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國立臺灣大學電機工程學系的終身特聘教授張耀文解釋，「電子設計自動化」也就是電子積體電路（晶片）的設計過程，任務是透過自動化的軟體，實現複雜晶片和電子系統的設計與製程，並且達成各項要求的最佳化。
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目前晶片和系統設計的發展已經相當驚人，像是 iPhone 17 的 A19 核心處理器，在略大於一平方公分的晶片內，布滿將近 300 億顆電晶體，每個電晶體都是一個開關裝置；而電晶體之間要溝通，又要連線傳輸電路訊號。張耀文教授解釋，如此複雜的裝置要滿足功耗、效能，以及面積兼顧之目標，不可能單靠人力完成，必須仰賴 EDA 設計工具的協助。
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矽晶片加入光學元件，需要新的EDA
國家實驗研究院台灣半導體研究中心（Taiwan Semiconductor Research Institute, TSRI）林銘偉博士表示，電子積體電路之 EDA 早已成熟，而矽光子等光學元件的應用也已經投入實用很久，但是未來的重點是電子積體電路與光子積體電路系統的整合，同時包含封裝技術對晶片特性的影響考量，是全新的挑戰。
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莊英宗副主任表示，最初一個晶片就是一個製程，透過 EDA 整合，才能產出構造非常複雜，實際可以運行的晶片。然而，過往的 EDA 不用考慮光學及其衍生的問題。現今不但要整合兩者，還希望能開發微小化晶片製程，稱為「共同封裝光學」（Co-packaged optics, CPO），難度更超越目前台積電最先進的封裝技術。
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目前相當成熟的矽晶片產業，擁有配套使用的 EDA 軟體。矽光子晶片興起後，過往矽晶片的 EDA 軟體無法直接套用，好在兩者仍有不少相似之處，可作為融合的基礎。
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傳統的半導體製程和光學設計中，矽基底的製程技術、光學元件的結構設計、光電整合介面設計、封裝與測試，都可望直接延用於矽光子晶片。像是矽基底製程用到的微影、蝕刻、薄膜沉積，以及訊號傳輸之光電整合技術等等，都能直接改用於矽光子晶片。
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光與電的衝突與融合
然而，矽晶片和矽光子晶片雖有共通點，張耀文教授解釋，兩者在「訊號物理」上有很大的差異。
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矽晶片的電路以電荷傳輸為主，矽光子晶片整合多種光學元件後，會產生一連串充斥術語的新問題：相位、群速、耦合、彎曲損耗、偏振與溫飄等。布局要顧及波導彎曲半徑、耦合距離與繞射串音。設計需引入電、光、熱、機的耦合模型與統計變異。此外，將電子訊號轉換為光訊號，要考慮更多光路、光學元件和電氣訊號的整合。
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矽晶片是很多電路的結合，儘管十分複雜，卻只要考慮電的條件。矽光子晶片加入各種光學元件，不只要額外考慮光的問題，更要處理光與電互相干擾，以及小空間內產熱的難題。
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林銘偉博士提示，光學、電學兩邊連基本單位都不一樣。例如光的單位是「功率」，電的單位為「電壓」，所以同時考慮兩邊時，工具要能互換功率、電壓。
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理想的 EDA 工具，必須能妥善處理光和電兩邊的關係，張耀文教授表示，大致包含幾個面向。光電共同模擬方面，EDA 工具需要同時模擬光學和電氣訊號之特性，評估整體系統的性能。光路布局設計方面，需要模擬光波導的傳輸路徑，並進行最佳化，以減少訊號損耗和串擾。光路繞線設計方面，要考量任意角度的光訊號繞線，降低能量耗損，並且提升傳輸效率。
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元件庫與模型方面，為了支援各種光學元件的設計和模擬，需要有更豐富的光學元件模型庫。設計流程整合方面，要整合從光學設計到電氣設計的完整流程，並提供更智慧化的設計驗證和除錯功能。功耗與散熱分析方面，需要更精確的分析工具，以評估光電整合後的系統表現。
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現今 AI 軟體多用於設計加速，核心設計和自動化之功能仍待改善
張耀文教授解釋，將其串連起來，大致上是以「系統－電路－元件－版圖－封裝」貫通。以光學 EDA 工具為核心，整合電氣和光學模擬，並與傳統電子 EDA 軟體協同運作。流程大致為：先在光學 EDA 軟體中設計和模擬光學元件與結構，接著透過電氣 EDA 軟體驗證電氣信號的整合，再結合版圖設計工具生成製造所需檔案。
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好消息是，目前每個步驟都有不同軟體可以應用。而且為了達成光電整合之目標，也有專用於整合的軟體可用。例如，光學 EDA 軟體，用於光學元件（如光柵耦合器、波導、分束器、調變器、感測器等）的設計與模擬。電氣 EDA 軟體，可以整合電氣元件（如驅動電路、光感測器）與光學元件的控制與訊號處理。還有版圖設計工具（layout tools），負責設計光電整合所需的物理版圖檔案。
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近來 AI 在寫程式方面展現出驚人潛力，是否也有助於晶片設計呢？莊英宗副主任表示，目前 AI 或許可以協助處理一部分，可是要完全用 AI 設計晶片，依然十分困難。張耀文教授認為，現今多數商業 AI 工具，主要用途集中在加速、超參數調整、流程微調等方面，單憑 AI 並不足以進行晶片設計，運用 AI 提升核心設計，還有很長的路要走。
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學術產業政府密切合作，培養跨域而深耕的人才
毫無疑問，先進封裝製作的矽光子晶片，是現階段人類尖端科技的結晶。張耀文教授指出，目前相關學術研究成果豐碩，可是產業整合仍有提升空間，特別是關於標準化流程、軟體整合度、以及複雜光電整合設計的自動化方面。
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想實現高難度的目標，需要能「跨域而深耕」的人才，並灌注資源，長期培養。像是近年的成功，就能追溯到教育部 2001 到 2008 年「VLSI 教育改進計畫」奠定的基礎。
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現今之矽光子時代瞬息萬變，剛剛問世的新研究可能幾個月就落伍，精心打造的產線一上市就面臨淘汰風險。為了結合學術、產業與政策，張耀文教授建議以「聯盟式專案」運作：透過制定共同路線圖、共享資料與基準、並定期設計馬拉松與試製，形成「學研業政」的快速迭代迴路，才能持續跟上時代。
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不同單位的分工大致能歸納為：研究機構搭建開放平臺與量測驗證，EDA 廠商整合工具鏈，企業提供需求與實作場域，政府資助資料共享與建立標準。
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設計矽光子晶片，「整合」是關鍵專業
臺灣身為全球半導體研究與產業的重要角色，必須不停前進，才能一直處於領先位置。臺灣半導體研究中心的一大任務，便是建置「標準驗證平臺」。莊英宗副主任強調，平臺不只有驗證功能，對培養人才更是關鍵。因為學生在學習過程中，必須用平臺進行測試，然而一般實驗室往往難以擁有此類平臺。
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建置大家都能使用的平臺，根據新知設計訓練課程，不只幫助在學的學生縮短畢業後到企業工作的訓練與適應時間；也提供機會給在大學授課的老師，還有晶片產業的業者更新知識。大學老師回到學校後能將新知教給學生，業者也能反饋自己變動的需求。
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相關領域變化速度到底有多驚人呢？以「量子運算」為例，這是矽光子晶片深具潛力的一類應用，莊英宗副主任描述：可能一個月想法就變了！不論學界或產業界都不可能隨時跟上進展，因此才需要臺灣半導體研究中心的課程。
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莊英宗副主任認為，矽光子涉及太多面向，沒有人完全熟悉。傳統矽晶片之電學、矽光子晶片加入的光學，過往被視為不同領域，少有跨域皆精的專家。不過林銘偉博士指出， 最關鍵的專業能力其實是「整合」。
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隨著新科技發展，要完成矽光子晶片設計與製程，整合本身已經成為有別於光、電獨自存在的新專業。任何精巧的晶片設計，都需要妥善整合矽光子晶片各種性質的元件，才能夠實現其優越效能。這正是 EDA 工具必須克服的真正挑戰。
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（客座總編輯｜國立臺灣科技大學光電工程研究所 李三良講座教授；研究顧問團隊｜國立臺灣大學電機工程學系終身特聘教授張耀文、國家實驗研究院台灣半導體研究中心林銘偉博士、莊英宗副主任；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）