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未来10年传感器怎么发展?美国半导体协会发布最新MEMS路线图(附下载)

2023-11-17
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摘要 未来10年MEMS及半导体技术发展路线图(附下载)

近期,美国半导体工业协会(下文简称“SIA”)和美国半导体研究联盟(下文简称“SRC”),联合发布了未来10年(2023-2035)全球半导体产业技术发展路线图——微电子和先进封装技术路线图(下文简称“MAPT”)。


MAPT全文共11章,多达211页,全面分析了未来10年全球半导体产业的主要应用需求,以及半导体各细分行业未来的技术进步和发展路线,这些细分领域包括了:数字处理、高级封装和异构继承、模拟和混合信号半导体、硅光技术和MEMS、半导体工艺、设计建模和测试标准、半导体材料以及供应链。


就传感器领域而言,MAPT独立章节讨论了MEMS技术对传感器/执行器发展的影响,以及未来10年传感器的技术发展路线。


MAPT脱胎于知名的国际半导体技术路线图(下文简称“ITRS”),ITRS由SIA联合欧洲和亚洲半导体行业共同发布,为全球半导体产业提供技术指引,从20世纪末到2015年持续发布,随着摩尔定律的发展到达尾声,难以再为行业提供技术指引,ITRS在2015年发布最后一个版本后终结。而MAPT作为ITRS的后继者,时隔8年后于近期发布。


美国作为全球半导体产业最先进和发达的国家,SIA是全球最大的半导体工业协会,SRC则是世界级的半导体技术研发联盟,MAPT路线图对全球半导体产业未来技术发展具有战略参考价值。


下文,我们来看一下MAPT中描述的未来10年MEMS及传感器技术的发展建议和技术路线。


如需《Microelectronics and Advanced Packaging Technologies Roadmap》(微电子和先进封装技术路线图MAPT)PDF原文档(英文,211P),可在新利18国际娱乐公众号对话框回复关键词【资料下载】(不带中括号),在资源下载页面中查找到《SRC-MAPT-Roadmap-2023.pdf》文档下载即可。



Part 6.光子学和MEMS(Photonics and MEMS)


以下为本部分内容中文简要翻译,限于译者水平所限,部分翻译并不准确,请以英文原文为准。同时限于文章篇幅,原文中部分光子学内容略有省略,本文主要集中于MEMS和传感器技术,以及传感器上下游通信、计算、存储等相关探讨。


与原文对应,文中用不同颜色标注(趋势)、(有前景的技术)、(关键发现)、(挑战)、(需要基础能力)等关键段落。


下面为本部分目录:

6.1.介绍(Introduction)

6.2.面向未来10年的传感器(Sensors for the Next Decade)

6.3.通信(Communication)

6.4.计算和存储(Computing and Memory)

6.5.光子学和MEMS的新材料新工艺(New Materials and Processes for Photonics and MEMS)

6.6.最先进的技术/产品示例(State of the Art / Product Examples)

6.7.当前的技术限制(Limitations with Current Technology)

6.8.挑战、未来需求和可能的解决方案(Challenges, Future Needs,and Possible solutions)



6.1 介绍(Introduction)


随着晶体管 2D 尺寸缩小速度放缓和 2.5D/3D 封装技术的成熟,采用集成光子学技术构建、在 CMOS 晶圆厂制造并使用先进 IC 封装技术的光收发器和互连的开发开始成为一项更关键的技术创新。(趋势)


与数据处理(计算)和存储芯片位于同一封装中的光收发器称为共封装光学器件或 CPO。包含有源光子器件和相关光子电路的芯片称为 PIC(光子集成电路)。


这些 PIC 将电信号转换为光信号,并在封装间以及封装内的计算核心和存储器之间在光域中传输数据。CPO 最重要的技术方向是增加带宽密度和提高能源效率,这是由计算能力和通信带宽不断增长的需求驱动的两个关键指标。这一需求尤其受到先进的人工智能、机器学习,对加速器和计算集群快速增长和部署的影响,这些加速器和计算集群正在将互连带宽、功效和更低延迟的界限从芯片级推向由数千个 GPU、CPU 和内存 IC 组成的大型系统。


虽然共封装光器件使数据传输更加高效,但光学传感器和执行器在数据收集和操作中发挥着越来越大的作用。这些传感器和执行器对于电视、头灯、投影仪和 DNA 分析芯片等产品至关重要。


其中许多传感器都是采用微机电系统 (MEMS) 技术构建的。MEMS 器件和制造技术还用于调谐、调制或调节可调谐滤波器、激光器和光纤等光学器件的对准,从而应用于近红外 (NIR) 材料分析扫描仪等新产品。此外,MEMS和PIC的结合将实现突破性的创新产品。


传感器的小型化推动了远程医疗的革命,使人们可以在偏远地区或家中进行诊断,提供侵入性较小的手术替代方案,并实现可植入或可穿戴的传感器和神经探针。微型传感器也促进了数字孪生技术的普及,医生可以通过远程模拟手段进行手术,数字孪生技术提供更准确的身体可视化,从而进行更好的诊断。


传感器也使智能家居、智慧城市和先进制造设备的创新成为可能。新型化学传感器可以检测气体,用于监测建筑物中的污染和空气质量。


物联网(IoT)的实现基于小型、低功耗传感器的可用性。传感器还将在结构健康监测、预测性维护、国防和航空等领域找到关键应用。


在未来十年,手持和可穿戴设备的市场预计将继续快速增长。此外,人工智能驱动的机器人和自动驾驶汽车将得到广泛应用。所有这些应用都需要具有高带宽互连的更复杂、更可靠、成本更低的传感器。


6.2 面向未来10年的传感器(Sensors for the Next Decade)


智能手机的成功在很大程度上是由成本、尺寸、性能和网络宽带驱动的。稳健的传感器设计对手机的GPS、陀螺仪、加速度计、压力传感器、磁力计、光学图像传感器、麦克风和指纹传感器的成功至关重要。


在过去的五年里,传感器的灵敏度和精度提高了十倍,而在这段时间里,功率、成本和尺寸减少到原来的五分之一。(趋势)这些趋势预计将持续下去。


物理模型和人工智能在设计工具中的融合使得基于 MEMS 的产品设计变得更好。这些传感器的集成可以无缝执行导航航位推算、稳定性控制、碰撞检测、自适应照明、图像稳定和牵引力控制等活动。更好的传感器性能意味着更高的信噪比 (SNR)、更高的动态范围和亚毫瓦级功耗。


具有附加功能的传感器同样被需要。例如,需要比硅更小带隙的硅掺杂集成元件,在短波红外(SWIR)下工作,才能实现人眼安全的高分辨率远程激光雷达(光探测和测距)。 此外,还希望将这些传感器封装在超小型封装中。灵活封装是对可穿戴设备和医疗应用非常重要的另一个新兴领域。 (有前景的技术)


接近传感器的计算和智能处理对能效和延迟至关重要,而硬件和软件协同优化是协作的重要载体。TinyML(www.TinyML.org)是传感器和致动器另一个快速增长的热点领域。该领域包括硬件、算法和软件,无论是近端设备还是边缘设备。例如,它可能位于物联网数据管理和计算机解决方案边缘的传感器上。通常,消耗约1mW的功率,对传感器数据进行机器学习推断是在本地进行的。


随着TinyML在未来十年内通过物联网的扩散而增长(有前景的技术),热点领域将包括低功耗唤醒电路;非易失性存储器,与使用先进硅节点构建的硅集成;以及有效利用具有毫瓦级功率预算的有限存储器/计算机资源的机器学习算法。


硅光子学有望为多种应用扩展频率和带宽,从传感和互连到通信和计算。用于健康/医疗传感的先进光学传感器,包括血糖检测、血压和心脏病标志物,以及用于汽车应用的传感器,如激光雷达,提供了重要的增长机会。这些传感器的一个重要问题是实现传感解决方案的准确性和可靠性。(关键发现)


需要进一步开发光学相控阵和光栅,为ADAS(高级驾驶员辅助系统)激光雷达系统提供真正的固态光束转向。固态光束转向将降低成本,提高可靠性,并缩小激光雷达扫描系统(有前景的技术),所有这些都是实现SAE 3级及以上自动驾驶汽车大规模生产所必需的。


量产车辆中的ADAS激光雷达系统也需要将发射器与OPA(光学相控阵)/光栅元件和检测器与点云处理进行芯片级集成。这些元件的集成可以通过元件的共同设计和晶圆级混合键合或类似方法来实现。


传感器数据通常是可信的,因此使用它的系统通常不需要进一步的安全检查。因此,利用传感器设计来解释的某些物理现象会导致不希望的行动。

例如,只需播放嵌入不易听到的声音的 YouTube 视频,就可以欺骗智能手机上的 MEMS 加速度计来测量步数。使用这种方法甚至可以进行信息交流。例如,通过窗户照射激光,犯罪者可以将命令注入语音控制系统。因此,集成MEMS器件的安全性是一个需要解决的挑战,以防止恶意的数据篡改。MEMS可能是安全解决方案的一部分,因为MEMS设备可以作为物理安全机制的一部分来保护电路免受篡改。


传感器制造和设计的趋势包括(趋势):


•用基于CMOS-MEMS的谐振器取代晶体振荡器,以实现新的架构、改进的性能和去除芯片外无源器件


•在手持超声波等应用中使用压电MEMS传感器和致动器,以及改进和小型化的扬声器和麦克风。


•全套技术,可以使用新的低成本材料和制造技术,大批量提供更便宜的传感器,同时为关键任务(如GPS导航)创建高精度的传感器。


•服装和织物中的传感器创造了新的需求,与手机、戒指、身体贴片和手表传感器竞争。这里的许多创新也有军事用途。基于织物的传感器正在推动对互连、可靠性和耐用性的新要求。


•MEMS推动了量子计算的进步,因为MEMS结构用于使量子比特能够与外界通信。


与许多电子产品不同,传感器采用多种制造工艺制造,这些制造工艺通常特定于应用或传感器类型。根据传感器的不同,它可能需要是开放的,以感知其环境,同时也受到保护,免受不必要的环境影响, 有些传感器更适合密封包装。满足特定传感器架构独特封装需求的关键因素包括采用不同制造技术制造的传感器的封装,以及柔性基板上柔性和刚性传感器的组合。 一个发展趋势是,对于某些应用,传感器封装解决方案的标准化正在开始出现,这使得供应链更加高效。


传感器与相关电子设备的集成可以通过多种方式实现。传感器可以通过特殊的兼容工艺构建在与电子器件相同的芯片上,也可以作为后处理在 CMOS 顶部/底部创建,或者作为为单独的芯片。


MEMS也可以由CMOS堆叠构建,一些研究人员甚至使用finfet结构作为传感元件的基础。分离芯片或后处理允许使用先进的CMOS节点和优化的MEMS工艺。这些不同的集成策略对封装、材料选择、制造和组装都有影响。在可预见的未来,这些策略中的每一项都将有一个利基市场。


集成和功率/面积效率方面,在光-电-光转换和接口仍然面临挑战。(挑战)必须解决这些挑战以扩大该技术的应用。


6.3 通信(Communication)


在MEMS领域,光开关正在取代OEO开关(趋势)。基于MEMS的可调谐滤波器和电容器、RF开关和上述MEMS谐振器允许新的架构和更高级别的集成,从而减少占用面积并简化封装。这些高级组件正在开启通信电路和系统设计创新的全新时代。使用MEMS也可以提高通信组件的可调谐性、对准和校准。


6.4 计算和存储(Computing and Memory)


基于MEMS的产品需要更多的板载计算来生产更智能的传感器。MEMS 制造商不满足于仅提供原始传感器数据输出,还“向食物链上游移动”。如今,典型的 MEMS 传感器可提供智能操作或其他处理数据。这是智能边缘处理趋势的一部分。 计算与传感相结合的架构正在迅速变化,影响着 CMOS-MEMS 集成和先进封装。


6.5 光子学和MEMS的新材料新工艺(New Materials and Processes for Photonics and MEMS)


为了实现更高的性能和更高的集成密度,创新的半导体工艺平台包括 SOI/Ge 基光子学; 通过外延生长、晶圆/芯片键合或光源、调制器和探测器的腔内激光附着,将 III-V 族材料集成在硅晶圆上;以及基于除等离子体分散效应之外的物理效应的有源器件(等离子体、石墨烯)。


用于混合集成的铌酸锂和钛酸钡薄膜是高频调制的推动者,而利用 3D 打印用于激光封装互连的光子引线键合是其他需要进一步研究的领域。高带宽、低传输损耗和低功率的光学芯片到芯片互连也需要在基板/PCB中的嵌入式波导方面取得进展。重要的是要确保低成本、高可靠性的材料光电记录包在长时间和宽温度范围内保持稳定的性能,同时保持低热滞后和低损耗特性,因此需要较低的总能耗。


对于某些需要兼容CMOS 工艺同时提高惯性传感器性能,以及 RF 滤波器功率处理能力的传感器和执行器,需要探索钨或其他高原子质量金属等新材料以减少占用面积。(有前景的技术)


基于氮化铝的 CMOS 兼容工艺平台也正在探索中,具有更高力密度和线性度的新型压电和相变存储传感器也正在研究中,这些用于传感器和执行器的新型材料将反过来引发需要温度和湿度控制的包装材料和技术的创新。


惯性传感器的两个重要材料驱动因素是防止机械设备粘附在基板上的能力(需要基础能力),以及具有良好CTE匹配的材料组,以防止不必要的弯曲和应力,尤其是来自包装的弯曲和应力。


这些传感器还需要改进的低成本吸气剂材料以及耐磨、防粘连、防腐蚀和电荷消除涂层。对于化学传感器,材料要求是促进化学反应以可重复且稳定的方式进行。 对声学传感器/致动器材料(例如麦克风/扬声器)的一些需求是促进受控运动以产生、移动和检测声音。


由于器件必须承受大量的循环运动,MEMS 材料的一个关键特征是它们可预测变形但不会疲劳。备受推崇的光学传感器/执行器材料包括那些能够形成平坦、反射表面、不易变形并具有适当光学特性的材料。 在 RF MEMS 开关中,可靠接触材料的开发仍然很重要。


有几种新兴的下一代材料适用于光子学和 MEMS 应用,应该考虑批量生产。需要进行前体表征工作,将这些材料集成到半导体制造中,并开发自动化前端制造设备来应用或去除这些材料。下面的表 6.1 列出了一些示例。


表6.1:用于光子学和微机电系统/传感的新材料(可上下滑动查看)












6.6 最先进的技术/产品示例(State of the Art / Product Examples)


将光子学引入 IC 封装的努力已经开始。近年来,一些初步产品展示了从独立收发器到 CPO 或专为 CPO 设计的光学引擎的转变。


这些早期CPO产品的示例如图6.1和6.2所示。图6.1显示了Ranovus Odin光学收发器,工作速度为896Gbps,与AMD/Xilinx的Versal FPGA集成在同一封装基板上。它在 2022 年光纤通信 (OFC) 会议上进行了演示。


▲图6.1,AMD Xilinx Versal ACAP 与 Ranovus 的 Odin™ 模拟驱动 CPO 2.0 共同封装


图6.2描述了Ayar Labs的TeraPHY光学收发器与数据处理IC集成,TeraPHY 以 8-λ WDM(波分复用)方式运行,并由 8-λ 光源 SuperNova 支持。


▲图6.2,Ayar Labs 的 TeraPHY 光收发器和 SuperNova 激光源


最先进的 MEMS 产品将多个传感器与电子设备相结合,提供高水平输出,并由板载低功耗电子设备进行处理,这些电子设备通常结合 AI 和高级校准。Bosch、ST、Invensense、Analog Devices、Texas Instruments 等公司的产品均附带可插入系统的 API。


新兴的 MEMS 产品融合了传感器/执行器制造技术、材料和设计方面的进步。新兴产品的一些例子是:


•基于MEMS的扬声器

•可感知多种物种的化学传感器

•用于手持式成像仪器的超声波阵列

•可与CMOS集成的BAW器件


图 6.3 给出了最先进的 MEMS 产品的示例。它展示了 eXo Imaging 低电压 pMUT 阵列芯片:Exo Silicon。


Exo Silicon将压电晶体的卓越性能与硅的经济性相结合。每个芯片包含 4096 个独立控制的 pMUT,具有大带宽、无与伦比的灵敏度,并能够提供高达150度的超宽视场。Exo 的芯片架构可快速提升成像质量,并提供实时 AI 功能,可以分析每一帧以指导用户立即给出解决方案。


展望未来,pMUT 技术有望实现强大的 3D成像,并有可能实现4D成像。护理人员将能够更好地观察患者,从而更快地做出诊断,


▲图6.3,Exo Imaging的pMUT芯片


6.7 当前的技术限制(Limitations with Current Technology)



由于 MEMS 器件通常需要定制工艺,因此很难创建高度标准化的类似 CMOS 的平台。例如,磁传感器可能需要惯性传感器不需要的材料。一些制造商试图提供在同一芯片上制造多种传感器类型的制造工艺,但成本和性能驱动因素通常决定定制工艺。因此,MEMS 器件制造工艺及其相关封装必须进行协同设计。另一个限制因素是没有像 CMOS 那样的基本元件,即晶体管。


测试方法通常是传感器工作原理或应用程序独有的,因此测试和组装基础设施、生态系统和供应链比以前的电子学更复杂。在这些领域已经取得了很大进展,但这些问题仍然限制了MEMS技术的广泛采用,使基于MEMS的产品的上市时间成为一个问题。随着MEMS市场的持续快速增长,更多的供应商将提供MEMS产品,情况也将有所改善。


6.8 挑战、未来需求和可能的解决方案(Challenges, Future Needs,and Possible solutions)


传感器/执行器应用需要解决几个领域的技术和供应链挑战:


CAD设计

•传感器/执行器的非线性降阶建模

•MEMS 协同设计(传感器/电子和封装)

•PDK(工艺设计套件),具有所有相关物理领域的材料特性


材料

•新材料在所有相关物理领域的表征

•材料合成工具,用于发现和优化具有所需性能的材料

•弯曲和拉伸材料的特性,尤其是可穿戴设备



标准

•材料弯曲和拉伸性能标准

•传感器性能FOM标准

•新兴技术的可靠性和测试标准


劳动力发展

•对MEMS所需的多个物理领域的学生进行培训(如机械和电子)

•培训使本科生和硕士生能够更充分地参与MEMS和光子学设计,就像VLSI一样


CMOS与多传感器集成

•必须继续使用新的封装方法实现从堆叠式、引线键合式传感器的过渡,以实现更大的异构集成


传感器设计和制造改进

•通过使用现场校准、多个传感器和/或与其他非 MEMS 传感器组合,将惯性传感器改进为导航级

•改进的设计和制造方法,以及工艺窗口的增强,以补偿制造的非理想性

•基于 MEMS 的能量采集器必须提高换能器转换功率输出百分比,才能与太阳能和热电设备竞争

•继续开发低功率和接近零功率的传感器,以满足能源需求

•光学葡萄糖传感器必须变得更加准确,才能与基于针头的电化学传感器竞争

•纸和塑料传感器的精度必须提高,才能与硅基传感器竞争

•继续研究原子钟技术,以取代大型器件

  • MEMS传感器
  • 传感器技术
  • 芯片
  • 半导体
  • 应用材料
  • 半导体产业
  • 机器人传感器
  • 半导体封装
  • cmos
  • cmos图像传感器
  • 集成电路封装
  • sia
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