自動駕駛車剛問世時，你是否對於那些測試車車頂上，一個不斷旋轉的巨大裝置感到好奇？這個裝置，就是光學雷達（light detection and ranging, LiDAR；簡稱光達），又被譽為自動駕駛的眼睛。它透過發射雷射光束，並偵測反射回來的訊號，利用飛行時間法（time-of-flight, ToF）來計算距離，為車輛繪製出高精度的 3D 環境地圖。
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然而，這種依賴機械旋轉的方案正瀕臨極限。而帶來救贖的，或許就是矽光子技術。
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為了更深入了解矽光子如何重塑 LiDAR 的未來，我們訪談了國立中興大學電機工程學系裴靜偉教授，與國立陽明交通大學光電工程學系張祐嘉副教授，請兩位專家為我們剖析這場正在發生的技術變革。
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傳統 LiDAR 的機械式困局
LiDAR 是自駕車的關鍵，但長久以來，主流的機械式方案，卻是其大規模普及的最大阻礙。
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「傳統的 LiDAR 使用體積龐大的機械式光束掃描器」張祐嘉副教授開門見山指出，「特別是其中機械運動零件的磨耗問題，造成長期可靠度不佳。」
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機械式光達的內部結構極為複雜，裴靜偉教授也呼應，要將這些雷射排列架構好，前置作業相當繁瑣，精密的光學組裝也使其量產困難、成本難以下降。
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最令自駕車開發商頭痛的是，只要有機械運動，就必然有磨耗。對於追求車規，也就是極高安全與耐用標準的汽車工業而言，一個會隨時間磨損的感測器，是難以跨越的安全隱憂。
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業界並非沒有努力。為了縮小體積，後來出現了微機電系統（micro electro mechanical systems, MEMS）方案，利用微小的震動鏡組來反射光束。儘管體積大幅縮小，但它仍未徹底擺脫微震動的問題，在通過嚴苛的車規系統驗證時仍有困難 。
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顯然，市場的耐心即將耗盡。LiDAR 若要普及，自駕車若要起飛，業界亟需一場徹底的革命。
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<div class="jsx-3968805167 absolute w-full left-0 bottom-0 p-4 text-white text-[13px]" style="background: rgba(0, 0, 0, 0.66); display: block; line-height: normal;">傳統光達依賴機械旋轉來掃描環境，但這種運動結構不僅容易因磨損而降低可靠性，也可能因移動震盪而產生量測誤差。</div>
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破局之路：矽光子與光學相位陣列
這場革命的催化劑，首先來自自動駕駛的迫切需求。但另一個更宏觀的背景，是人工智慧的全面爆發。AI 的下一步，必然是走向感知，與物理世界深度互動。因此，張祐嘉副教授認為，AI 模型需要大量、可靠的 3D 空間數據來進行訓練 。
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面對機械的束縛，業界的共識非常明確：唯一的出路，是走向「純固態」（solid-state），即全部使用半導體材料一體成型，打造一個內部完全沒有任何可動零件的 LiDAR。靜偉教授指出，純固態是繼 MEMS 之後的必然演進，其中光學相位陣列（optical phased array, OPA）正是主動式固態方案的代表。
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OPA 的概念很精妙，它不再依賴單一的旋轉鏡面，而是在一片微小的晶片上，整合數以千計、甚至萬計的微型光學天線。裴靜偉教授描述其布局：「過程就是將雷射光導入 OPA 晶片，經過分光後，再透過電訊號調製相位，最後用微型光柵將光束送出。」這種做法不靠任何機械轉動，而是利用光波的 「干涉原理」 ，精確控制每一個天線的相位差，將所有光束合成一道高強度雷射，並「指揮」它指向任意方向 。
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這就是 OPA 的魔力。而實現這一切的完美載體，正是矽光子。
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「矽」的加入，是這場革命的關鍵。它能直接利用當今最成熟、成本效益最高的半導體 CMOS 製程。裴靜偉教授分析：「理論上只要能在單一晶圓上做出大量單元，就能大幅降低成本；且因沒有機械零件，可靠性會遠高於機械式方案。」這意味著 LiDAR 的核心，從此可以像製造 CPU、GPU 一樣，被「印」出來。
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從「能用」到「好用」的關鍵
矽光子 OPA 的願景極為誘人，體積、成本、可靠性的三大難題，似乎在半導體製程面前迎刃而解。然而，從實驗室概念走向公路上的產品，這最後一哩路布滿了嚴峻的技術試煉。
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<li>試煉一：探測距離（光學損耗） 
張祐嘉副教授指出：「目前晶片級 LiDAR 的光學損耗仍遠大於傳統 LiDAR，因此量測距離無法和傳統 LiDAR 相比。」裴靜偉教授也強調，光在微小波導中傳輸、分光，每一步都有衰減。自駕車需要的遠距偵測（如 100 公尺），需要高能量雷射，但這可能導致晶片過熱，反而犧牲可靠性。</li>
<li>試煉二：精確度（相位校準與旁瓣） 
OPA 的「萬人方陣」極難管理。張祐嘉副教授直指：「如何校準數千個天線之間的相位，是一項極為費時且難以完全準確的繁複程序。」此外，OPA 在物理原理上會產生「旁瓣」（sidelobe），即主光束旁溢出的微弱雜光，這些雜光也會反射訊號回來，形成雜訊，因此後端運算單元必須有消除能力。</li>
<li>試煉三：解析度與抗干擾 
LiDAR 的價值在於精確辨識。解析度必須高到能讓系統判斷前方的是一隻會移動的動物，還是一個靜止的垃圾桶。同時，LiDAR 的天敵——大霧、雨雪、或對向車燈的強光直射，依然是晶片化方案需要克服的難題。</li>
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<div class="jsx-3968805167 absolute w-full left-0 bottom-0 p-4 text-white text-[13px]" style="background: rgba(0, 0, 0, 0.66); display: block; line-height: normal;">光達晶片化的核心優勢在於一次解決了體積、成本與可靠性三大難題。它利用矽光子技術，將龐大的 LiDAR 微縮至晶片上。由於沒有任何機械運動零件，其可靠性與耐用性也遠高於傳統方案，更適合用於自駕車上。</div>
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迎向 LiDAR 的「CMOS 時刻」
儘管挑戰重重，為何全球的資本與頂尖人才依舊義無反顧地投入這場競賽？答案在於：晶片化 LiDAR 一旦成功，它所帶來的將不只是改良，而將迎來屬於 LiDAR 的「CMOS 時刻」。
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裴靜偉教授與張祐嘉副教授對此都表示，晶片光達未來將有機會循著「CMOS 影像感測器」（我們手機鏡頭裡的那顆晶片）的路徑發展。
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這意味著成本結構的根本性革命。張祐嘉副教授分析，其成本結構將不同於傳統光學元件昂貴的精密對位封裝。一旦需求量爆發，其單位成本將隨著半導體製程的規模效應而指數級下降。
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面對新藍海，臺灣的機會在哪裡？
當 LiDAR 變得像晶片一樣微小、耐用且便宜時，它的應用將不再局限於昂貴的自駕車。一個「萬物皆可 LiDAR」的時代正悄然來臨。
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這包含了無人機、機器人（精細辨識地形）、AR/VR（空間感知） ，乃至消費性電子（手機）。裴靜偉教授預期，應用在民生範疇（如無人機、機器人）的原型，有機會在三年內出現；但安全規範最嚴苛的自駕車，則需要更長的驗證週期。
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在這場即將到來的「晶片之眼」革命中，臺灣正站在一個絕佳的戰略位置。
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臺灣的優勢，首先是無可取代的製造能力。裴靜偉教授指出，我們擁有全世界最強的晶片生產製造能力。其次，是我們的人才。臺灣擁有全球密度最高的理工人才庫，且大多對半導體產業有深入的理解。
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然而，挑戰並存。張祐嘉副教授提醒，臺灣的長期優勢，不能只停留在生產代工。我們更需要建立領先且獨特的 LiDAR PIC（光子積體電路）設計能力 。
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從笨重的機械旋轉，到輕巧的固態晶片，LiDAR 正在經歷一場脫胎換骨的演進。這場由矽光子點燃的革命，不僅將重塑交通、機器人乃至 AR/VR 的未來，更是在為萬物互聯的 AI 時代，裝上那雙不可或缺的「晶片之眼」。
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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｜國立中興大學電機工程學系裴靜偉教授、國立陽明交通大學光電工程學系張祐嘉副教授；責任編輯｜曹盛威、洪孟樊）