衍射光波导与阵列光波导技术方案研究

随着增强现实(AR)与虚拟现实(VR)技术的飞速发展,光学显示系统作为其核心组件,正经历着从笨重的头戴式设备向轻量化、时尚化眼镜形态的剧烈变革。在这一演进过程中,光波导技术凭借其在厚度、透明度、视场角(FOV)以及出瞳扩展(EPE)方面的显著优势,已成为公认的近眼显示(NED)主流解决方案 。

本报告旨在深入探讨衍射光波导(Diffractive Optical Waveguide, DOW)与阵列光波导(Arrayed Waveguide Grating, AWG,在AR领域亦常被称为几何光波导)的技术现状、底层算法、关键材料以及未来发展趋势,特别关注国产光学仿真软件OAS在这一过程中的技术支撑作用,并结合超表面(Metasurface)与人工智能(AI)优化等前沿趋势,为行业提供一份详尽且具前瞻性的技术分析。

|---------------|-----------------------|------------|
| 性能指标 | 衍射光波导 | 阵列光波导 |
| 色彩均匀性 | 存在虹色现象,色散严重 | 色彩保真度行业领先 |
| 色差问题 | RGB波长分离,边缘色移 | 同时反射所有波长 |
| 能量传输效率 | 约37% | 更高(已优化) |
| 视场角(FOV) | 理论最大90°×90°,实际53°×53° | 支持较宽视场角 |
| 瞳孔扩展(EPE) | 支持二维扩展,灵活性高 | 支持二维扩展,高效率 |
| 光学清晰度 | 边缘易出现彩色条纹 | 清晰度均匀 |

一、光波导设计的物理逻辑与仿真技术底座

光波导设计是一项极具挑战性的系统工程,其核心在于如何将微型显示引擎(如MicroLED、LCoS或LBS)发出的图像信息,通过耦合结构引入高折射率玻璃或聚合物基底,利用全内反射原理进行无损传输,并最终通过出瞳扩展技术均匀地释放到用户眼中 。

1.1跨尺度仿真机制:几何光学与波动光学的无缝耦合

光波导系统,特别是涉及纳米级光栅结构的衍射光波导,涉及跨越多个数量级的物理尺度。宏观层面表现为光线在波导平板内的全内反射传播,微观层面则表现为光波与亚波长周期结构(如SRG或VHG)之间的电磁场相互作用 。传统的仿真软件往往在处理这种跨尺度问题时存在精度与效率的断层。国产光学分析软件OAS通过混合光线波前追迹法(Hybrid Ray-Wavefront Tracing)实现了这两者的有效衔接 。

在宏观尺度,OAS采用高精度的蒙特卡洛光线追迹算法(Monte Carlo Ray Tracing),模拟数百万条光线在波导板、准直系统及眼盒(Eyebox)中的传播路径,从而精确计算能量分布、畸变和视场角 。而在微观尺度,针对周期性微纳结构,OAS集成了严谨耦合波分析(RCWA)算法。RCWA作为一种基于麦克斯韦方程组的严格电磁场理论,能够精确计算光栅在不同偏振态、波长和入射角下的衍射效率与相位突变 。

OAS的独特优势在于其耦合机制:它将RCWA计算得到的微观特性------即所谓的"效率图谱"(Efficiency Map)------直接作为宏观光线追迹的输入参数。当光线在仿真中遇到光栅表面时,系统会根据光线的入射条件实时调用RCWA预计算的结果,确定衍射级次的能量分配。这种从微观电磁场到宏观系统性能的闭环仿真,为DOW与AWG的精密设计提供了坚实基础 。

1.2软件平台的功能维度与设计流

现代光波导设计流通常从需求定义开始,涵盖系统架构设计、微纳结构优化、系统集成评估、公差分析及制造可行性评估五个阶段 。在需求定义阶段,设计者需明确FOV、眼盒大小、均匀性、分辨率(MTF)等关键指标。随后,利用OAS等软件进行参数化建模,定义材料的色散特性、薄膜堆栈、表面粗糙度等物理属性 。

|----------|--------------------|---------------------|
| 设计阶段 | 核心任务 | OAS 应用策略 |
| 需求定义 | 确定FOV、出瞳直径、光机规格 | 建立初步几何布局与约束条件 |
| 微纳设计 | 优化光栅周期、占空比、槽深、倾角 | RCWA高精度建模,生成全维度效率图谱 |
| 系统集成 | 进行千万量级光线追迹 | 模拟全内反射、多级衍射、能量传递 |
| 性能评估 | 分析均匀性、MTF、彩虹效应、杂散光 | 使用探测器统计能量,进行图像质量量化 |
| 制造可行性 | 进行蒙特卡洛公差分析 | 评估刻蚀偏差、膜厚不均对性能的影响 |

二、衍射光波导(DOW)的技术瓶颈与未来方案

衍射光波导因其极致的轻薄性和基于半导体工艺的量产潜力,被认为是通往消费级AR眼镜的最具前景的技术方案 。然而,该技术长期受到出瞳能量均匀性差和色散引起的"彩虹效应"两大难题的困扰 。

2.1出瞳均匀性与能量梯度分配

在衍射光波导中,光线每经过一次出射光栅,都会有一部分能量被耦合出波导进入人眼,剩余能量继续沿波导传输。若光栅效率恒定,则靠近入耦端的亮度极高,而远端亮度由于能量不断损耗而变得极低。为了实现均匀的出瞳亮度,必须设计具有能量梯度的光栅结构 。

未来方案趋向于采用"多区域光栅设计"。设计者将耦出光栅划分为多个独立控制的区域,每个区域拥有不同的光栅几何参数(如槽深或占空比)。通过OAS软件的优化模块,以出瞳区域的能量均匀性(RMS或P-V值)为优化目标,算法会自动调整各区域参数,使靠近入耦端的光栅具有较低的耦出效率,而远端则具有较高的耦出效率,从而在物理上补偿能量损耗 。此外,为了进一步提升能效,二维出瞳扩展(2D-EPE)技术通过转向光栅(Turn Grating)将光束在两个方向上进行复制,极大地扩展了眼盒范围,而这一过程对光栅参数的精度要求达到了纳米级 。

2.2抑制"彩虹效应"的色散管理

衍射元件固有的强烈色散特性是AR显示的阿喀琉斯之踵。不同波长的光(R/G/B)以不同的衍射角出射,导致严重的色彩分离。目前的解决方案主要分为两类:

其一是物理隔离法。采用多层波导结构(如双层或三层),每一层波导分别负责红、绿、蓝三基色的传输。这种方案色彩纯度高,但增加了镜片的厚度与重量 。最新的研究提出在入耦光栅处集成分布式布拉格反射镜(DBR)和彩色滤光片(CF)。DBR负责将特定波长的光反射进对应层,而CF则吸收异色光,确保单层波导内仅传输纯净的单色光,从而将D65白点附近的色彩偏移控制在 Δu ′Δv ′<0.064 以内 。

其二是复杂衍射结构优化法。利用超构表面(Metasurface)或多级衍射结构,在单层波导内实现消色散 。通过精细调节光栅的相位突变,可以使RGB三基色在特定衍射级次下拥有相同的偏转角。例如,通过选取第4、5、6级衍射级次分别对应红、绿、蓝波长,并配合特定周期(如1900 nm)的超构光栅,已能在45°以上的FOV范围内实现良好的消色散效果 。

三、阵列光波导(AWG)的精密设计与量产突破

阵列光波导(几何光波导)通过在波导内埋入一系列半透半反的镜面阵列来实现图像传输与扩展。其最大的优势在于色彩还原度极高、几乎无色彩偏移、无漏光(Eye Glow)且亮度高 。

3.1膜系设计与能量梯度控制

AWG设计的核心难点在于镜面阵列的反射率与透射率的精准控制。为了确保出瞳扩展后的亮度一致性,每一个埋入式分束器(Splitter)的膜系都必须经过独立设计。靠近入耦端的镜面反射率需较低(例如10%),而随着传输距离增加,镜面反射率需逐步提高(最高可达100%反射) 。这种能量梯度的实现高度依赖于纳米级的多层介质膜系设计。利用OAS的薄膜设计模块,工程师可以为每个反射面定义复杂的膜堆结构。考虑到斜入射下的偏振态变化,设计过程中必须进行全偏振态分析,以避免图像色彩随视角变化而产生的波动 。由于AWG涉及宏观的光学拼接,任何微小的角度偏差或膜厚不均都会导致明显的条纹感(Stripe Artifacts),因此对加工公差的容忍度极低。

3.2杂散光抑制与对比度评估

阵列光波导容易产生严重的杂散光问题。当光线在波导内通过全内反射传输时,部分非预期角度的光线可能会被反射镜面误反射,形成"重影"或背景噪声,显著降低对比度。未来方案通过集成ABg散射模型对表面粗糙度进行模拟,并结合逆向追迹技术(Reverse Ray Tracing)精准识别杂散光路径 。有效的物理抑制手段包括:在非光学面增加挡光结构、优化边缘倒角以及采用具有特定截止特性的吸收材料。此外,通过MTF(调制传递函数)分析,设计者可以量化评估杂散光对成像分辨率的影响,确保AR系统在各种环境光下都能保持清晰的视觉效果 。

3.3 2025-2026:AWG的量产化里程碑

长期以来,阵列光波导由于涉及复杂的玻璃切割、堆叠与抛光工艺,成本居高不下,难以进入大众消费市场。然而,2025年9月,德国肖特公司宣布实现了几何反射波导的量产化突破。肖特利用其在马来西亚扩建的先进生产线,整合了从高质量光学玻璃生产、超平整晶圆加工到光学真空镀膜的全产业链 。通过与Lumus的深度合作,这一成就标志着几何光波导技术已具备支持数百万台级别消费电子设备的能力,打破了AR眼镜时尚化与高性能不可兼得的僵局 。

四、超构表面(Metasurface)与波导技术的融合前沿

超构表面作为一种由亚波长尺度的人造原子构成的二维平面阵列,为光波导设计带来了前所未有的自由度。它不仅能控制光的相位、振幅,还能实现对偏振的极端操纵 。

4.1超构光栅(Meta-grating)的高效耦合

传统光栅的衍射效率往往受到布拉格条件的限制,且在宽波段、大角度范围内的表现不佳。超构表面通过调节每个纳米柱(Meta-atom)的几何尺寸(如直径、高度、长宽比),可以在亚波长尺度上产生0到2π的相位覆盖,实现所谓的"广义斯涅尔定律" 。

最新的研究展示了基于氮化硅(Si3N4)的单层全彩色超构光栅方案。研究者通过调整侧向放置的双纳米柱宽度,实现了对有效折射率的精确调制。在仿真中,这种结构在整个可视波段(460 nm, 530 nm, 620 nm)的入耦效率均超过60%,实验制得的样机绝对效率亦超过40% 。更重要的是,超构表面的各向异性特征允许设计者针对不同的偏振态进行独立调制,这对于消除AR眼镜的漏光问题具有重要意义。

4.2超透镜与波导系统的集成

除了作为耦合器,超表面还可以集成在波导表面作为校正元件。例如,超透镜(Metalens)可以替代笨重的折射式准直镜头,使光机(Light Engine)的体积进一步缩小。通过OAS等软件的Optic Design插件,设计者可以实现超构表面与传统折射/反射元件的联合设计与共同优化 。

|------------|------------------|----------------------------|
| 关键参数对比 | 传统衍射光栅 (SRG) | 超表面光栅 (Metasurface) |
| 控制自由度 | 周期、深、宽、倾角 | 相位、振幅、偏振、全矢量调控 |
| 厚度 | 100-500 nm | < 200 nm |
| 视场角扩展 | 受全反射角与材料折射率限制 | 可通过相位梯度实现更大偏折 |
| 效率分布 | 角度/波长响应曲线较陡峭 | 宽带高效,响应平滑 |
| 制造工艺 | 纳米压印 (NIL) 为主 | 电子束曝光 (EBL)、光刻、原子层沉积 (ALD) |

五、AI与计算光学驱动的自动化设计变革

面对光波导设计中天文数字级的参数组合,传统的人工干预优化已力不从心。人工智能(AI)与深度学习(DL)的介入,正在从根本上重塑设计流程 。

5.1深度神经网络加速逆向设计

在光栅设计中,利用严谨电磁场仿真(如RCWA或FDTD)生成训练数据集,已成为AI设计的标准起手式。例如,通过扫描斜度角度、蚀刻深度、占空比等参数,可以生成包含数万个数据点的效率数据库 。基于这些数据训练的深度神经网络(DNN)展现了惊人的效率:前向网络能够瞬间预测结构效率,而逆向网络则能根据目标性能反推物理结构。

一项针对AR-HUD(车载抬头显示)的研究表明,采用"DNN + 粒子群优化(PSO)+ 深度优先搜索(DFS)"的组合算法,其计算速度比传统方法提升了4万倍,同时保持了97%以上的预测准确率 。在处理60 mm x 100 mm的大尺寸眼盒均匀性优化时,传统RCWA迭代需要耗时近20小时,而AI驱动的方法仅需1.68秒 。这种数量级的效率飞跃,使得设计师能够在极短时间内探索数千种设计备选方案。

5.2拓扑优化与伴随变量法

伴随变量法(Adjoint Method)是另一种强大的逆向设计工具,尤其适用于超表面的复杂形状生成。它通过仅需两次仿真即可计算出整个结构参数对目标函数的梯度信息,引导算法向最优解演化 。这种方法往往能产生人类凭经验无法构想的非直观结构(Non-intuitive structures),例如具有多重宽度变化的条纹光栅,从而在单层结构中完美实现三色消色散 。

此外,AI在生产制造端的赋能同样不可忽视。通过集成机器学习模型,制造系统能够自动预测并补偿纳米压印过程中的系统误差(如模具磨损、压力分布不均),从而将良率从目前的60%提升至更高水平 。

六、关键材料学的演进与战略布局

光波导性能的物理上限由其基底材料的折射率决定。折射率越高,全反射临界角越小,能够捕捉并传输的FOV就越大 。

6.1高折射率玻璃:追求 2.0+ 的极限

目前,AR行业的基准折射率正从1.7逐步向1.9及2.0迈进。玻璃巨头如日本HOYA、AGC及德国肖特(SCHOTT)正在展开激烈的"高折射率竞赛"。

  • HOYA ( 豪雅): 推出了 TAFD55-W 玻璃,折射率超过2.0,且在波长小于500nm的蓝光波段仍保持极高的内部透过率,成功解决了高折射率材料普遍存在的"蓝黄偏色"问题 。
  • 肖特 (SCHOTT): 重点推广 RealView® 系列高折射率晶圆,折射率高达1.9,且直径可达300mm。这种大尺寸晶圆配合纳米压印技术,可以在单片上印制多达24个光波导,大幅摊薄了单个镜片的制造成本 。
  • 碳化硅 (SiC) 的崛起: 2025年Meta展示的Orion原型机采用了碳化硅作为波导材料。SiC的折射率高达2.6,使得单层波导实现70°以上的FOV成为可能。尽管SiC材料目前加工难度大、良率低且价格高昂,但其展现出的物理上限已成为高端AR眼镜竞逐的目标 。

6.2光学聚合物:轻量化与低成本的平衡

对于日常全天候佩戴的轻量化AR眼镜,玻璃的重量限制是一个重大障碍。光学级聚合物(如三菱瓦斯的Iupizeta EP系列、三井化学的Diffrar™)正在成为替代方案 。

三井化学研发的Diffrar™聚合物晶圆折射率已达到1.67以上,其最大的优势在于重量比玻璃轻50%以上,且具有更强的抗冲击安全性 。通过与Dispelix合作,全彩色单层聚合物波导的重量仅为1.85克 。为了弥补聚合物表面平整度的缺陷,目前先进的工艺采用旋转涂布(Spin-coating)丙烯酸树脂来降低表面粗糙度,使其MTF表现达到与玻璃波导相媲美的水平 。

|-----------|------------|-----------------|---------------------|
| 材料特性 | 高折射率玻璃 | 碳化硅 (SiC) | 光学聚合物 (Plastic) |
| 折射率 (n) | 1.8 - 2.0 | ~ 2.6 | 1.5 - 1.7 |
| 视场角 (FOV) | 40° - 60° | > 70° | < 40° |
| 重量 | 较高 | 高密度 (3.2 g/cm³) | 极轻 (约 1.2 g/cm³) |
| 表面质量 | 纳米级平整度 | 极难抛光 | 需特殊涂层改善 |
| 成本 | 中等,工艺成熟 | 极高,尚处研发 | 低,适合大批量 |

七、市场趋势、成本控制与产业链展望

AR光波导市场正处于爆发式增长的前夜。根据预测,全球AR光波导市场规模将从2024年的约4.5亿美元增长至2032年的近19亿美元,复合年增长率(CAGR)超过21% 。

7.1规模效应驱动的成本下降

高昂的制造成本是阻碍AR眼镜走进千家万户的最大绊脚石。目前,高性能光波导组件的单价往往超过200美元,甚至占据了整机物料清单(BOM)的很大一部分 。

未来的降本路径主要体现在三个方向:

  • 大面积晶圆加工: 从200mm向300mm晶圆切换,单片产出率提升一倍以上 。
  • 制造工艺自动化: 利用自动化堆叠、高速纳米压印(UV-NIL)和闭环检测技术,将良率从当前的60-70%提升至90%以上 。
  • 树脂材料替代: 聚合物波导配合卷对卷(Roll-to-roll)生产工艺,有望实现像生产普通塑料片一样生产光波导镜片 。

7.2 2D瞳孔扩展与全场景AR应用

随着2D出瞳扩展技术的成熟,AR眼镜的眼盒大小已普遍超过10mm x 10mm,这使得设备能够适应不同脸型和佩戴习惯,极大地提升了用户体验 。在应用端,除了社交和娱乐,工业维修、远程医疗协助和手术导航正在成为高折射率光波导的核心增长点。特别是工业级AR眼镜,其对于全天候佩戴和高对比度的刚性需求,推动了肖特几何反射波导等高端方案的快速落地 。

此外,5G/6G连接与边缘计算的集成,使得高精细度的渲染可以由云端完成,进一步减轻了AR眼镜本身的算力负担,从而将更多的设计空间留给光学模组 。这种"轻量化硬件+云端增强"的架构将是2026年后AR产业的主流形态。

八、结论与综合展望

未来衍射光波导与阵列光波导的技术方案研究呈现出高度互补且齐头并进的态势。

衍射光波导(DOW)将继续沿着"超构表面集成+AI自动化设计+高折射率树脂"的路径演进。超构表面的引入将彻底改写单层波导的性能极限,而AI逆向设计将极大缩短研发周期。其最终目标是实现单层全彩色、大视场角且极低成本的镜片方案,成为消费级AR市场的支柱。

阵列光波导(AWG)则在肖特等玻璃巨头的推动下,通过解决大规模精密量产的瓶颈,展现出在高端办公、专业工业及高要求视觉体验领域的统治地位。几何反射的高保真色彩与无溢光特性,使其在全天候佩戴和社交场景中具有不可替代的优势。

对于设计者而言,国产OAS光学软件等先进工具的出现,打破了国外在高端仿真领域的垄断,提供了从底层微观物理到宏观系统表现的完整闭环,这对于我国AR产业链向上游核心环节迈进具有重要的战略意义 。

未来的AR光学研究将不再是单一学科的竞争,而是涉及材料科学、微纳制造、计算几何以及人工智能等领域的跨学科综合较量。随着2025-2026年关键量产节点的跨越,我们有理由相信,AR眼镜将最终取代智能手机,成为人类交互的下一代通用计算平台。

相关推荐
七牛云行业应用2 小时前
重构实录:我删了 5 家大模型 SDK,只留了 OpenAI 标准库
python·系统架构·大模型·aigc·deepseek
mantch3 小时前
Nano Banana进行AI绘画中文总是糊?一招可重新渲染,清晰到可直接汇报
人工智能·aigc
人工智能训练4 小时前
UE5 如何显示蓝图运行流程
人工智能·ue5·ai编程·数字人·蓝图
deephub5 小时前
构建自己的AI编程助手:基于RAG的上下文感知实现方案
人工智能·机器学习·ai编程·rag·ai编程助手
猪猪拆迁队5 小时前
2025年终总结-都在喊前端已死,这一年我的焦虑、挣扎与重组:AI 时代如何摆正自己的位置
前端·后端·ai编程
wangruofeng8 小时前
OpenCode 上手初体验:从安装到基础使用
github·ai编程
饼干哥哥8 小时前
1 个人用AI编程开发的产品卖了8000万美金——Base44的增长策略全拆解
人工智能·ai编程
aou8 小时前
让表格式录入像 Excel 一样顺滑
前端·ai编程
去哪儿技术沙龙9 小时前
去哪儿网前端代码自动生成技术实践
前端·ai编程