半导体太赫兹通信芯片现状和前瞻
随着5G的逐渐普及，下一代通信技术——6G的研发也在紧锣密鼓的进行中。无论是中国，美国，欧盟还是日韩，目前在通信领域领先的国家都在加大6G方面研发的投入。根据目前的研发目标，6G预计将实现5G十倍以上的通信速率，并且预计在2026年左右推出相关标准。在相关应用方面，6G预计将继续5G的道路，将覆盖个人通信的同时，继续覆盖物联网和智能工业应用，包括超高速工厂内无线接入等。

为了支持更大的通信速率，根据香农定律，信道容量必须相应增加，通常而言这意味着需要增加通信带宽。为了增加通信带宽，最直接的方法就是提升载波频率，而这也是太赫兹在6G领域得到特别关注的原因。一般来说，太赫兹（THz）是指载波频率在300 GHz - 3 THz范围内的频段，而sub-THz则是指100 GHz - 300 GHz左右的频段。而在6G的相关语境中，一般太赫兹同时指THz频段和sub-THz频段。



目前，各个国家都在积极研发6G相关的太赫兹技术，并且在开放相关频段。中国早在2019年底就开始了6G技术研发推进工作组，而华为也在今年早些时候公布了使用太赫兹技术实现的通信距离达到500米的6G原型系统；美国在2019年也决定开放95 GHz - 3 THz的6G实验频谱；韩国政府在大力投入6G研发，三星和LG也都在积极开发相关技术，LG在今年九月初宣布和德国夫琅和费研究所合作实现了通信距离在200米以上的太赫兹通信原型机，其输出功率高达20 dBm。

综上，我们认为随着6G技术的兴起，为了满足高通信速率的需求，载波频率继续提升到太赫兹频段将成为6G的关键技术，而相关的半导体芯片和系统则将是支撑太赫兹和6G通信的核心。

半导体太赫兹通信芯片现状和前瞻
如上所述，太赫兹通信芯片将成为6G的技术核心。太赫兹通信相关的芯片可以分为两大类，一个是射频芯片，而另一类是基带芯片。

就射频芯片而言，太赫兹首先需要能工作在高频段（太赫兹频段）而且带宽很大的电路。为了满足这个要求，目前用于长距离通信的太赫兹射频芯片主要还是使用III-V族半导体HEMT和HBT晶体管实现射频相关的工作。III-V族半导体的工作频率高，工作带宽大，且输出功率较大，能满足太赫兹频段通信的主要需求。介于目前太赫兹通信的第一步还是基站间通信，我们认为太赫兹实现的射频芯片将会成为未来几年内太赫兹长距离通信芯片的首选半导体技术。

在III-V半导体之外，使用硅基材料的CMOS和SiGe的太赫兹通信技术也在蓬勃发展。相对于III-V族半导体来说，CMOS和SiGe芯片具有集成度高，成本低的优势，因此获得了学界和业界的一致关注。对于太赫兹来说，CMOS和SiGe的主要挑战在于晶体管截止频率较低，工作带宽也较低。截止频率地意味着CMOS和SiGe芯片虽然能工作在太赫兹频段，但是其输出功率会较低，也就是说难以实现长距离通信；带宽低则意味着CMOS和SiGe芯片难以直接支持工作在大频宽的太赫兹通信，而必须使用系统级的方法（例如将一个较大的频段拆分成多个带宽较小的子频段）来实现通信。目前，CMOS和SiGe芯片在太赫兹通信上的应用还主要在于短距离通信（例如1米左右的范围里）。展望未来，CMOS和SiGe对于太赫兹通信领域的研发还将主要在于电路级以及系统级的改进，目前来看半导体工艺的改善并不能提升CMOS/SiGe电路在太赫兹频段的性能（例如CMOS对于太赫兹频段来说65nm是最好的工艺节点之一）。

除了射频之外，太赫兹通信领域另一个非常重要的芯片将是基带芯片。在6G相关标准尚未确定的时候，目前对于基带的讨论主要在于如何产生高速信号的调制（例如，如果6G需要在太赫兹频段实现超过100Gbps的传输，如何实现如此高速率的调制信号），以及对于射频电路的相关控制，例如线性化技术。对于高速通信来说，如何提高数字信号处理的速度，以及如何提升超高速ADC/DAC等数模转换的性能将是主要课题。此外，太赫兹通信目前仍然在设法提高通信距离，或者说目前如何提升射频电路的有效输出功率也是一个很重要的课题，因此相关的数字辅助技术，例如功放线性化技术等，也将在太赫兹领域起到非常重要的作用。

另外一种值得关注的射频相关半导体技术是封装技术。在电路领域，如何把III-V和CMOS使用先进封装技术集成起来也是一个能让III-V和CMOS各取所长的技术，但是在太赫兹频段如何能保证相关系统的损耗可控将是一个很值得研究的课题。此外，更重要的是，在太赫兹频段由于波长较小，因此天线的尺寸也可以做到较小，因此有可能实现使用先进封装技术来把多个（大于10个）射频芯片封装在一起实现阵列，来实现高性能波束成形来进一步提升系统的性能。我们认为，在这样的小型化射频阵列方面，先进封装将起到赋能的作用，从而支撑6G太赫兹技术的发展。

成像是太赫兹芯片的另一个潜力领域
除了通信之外，太赫兹芯片的另一个主要应用是成像。太赫兹的主要特点是可以穿透一些传统光线无法穿透的障碍，同时能灵敏地检测金属物体，从而在安防等领域有着很大的应用前景。同时，相比之前的基于毫米波的安防成像技术，太赫兹波长较短且可以实现更大的带宽，因此成像精度要好于毫米波成像。



与通信不同的是，成像无需很远的传输距离，因此太赫兹成像可以使用基于硅基底的芯片实现。另外，由于安放和成像有小型化和大规模部署的需求，因此从成本考虑使用CMOS/SiGe来实现太赫兹成像也有很好的前景。

目前，使用CMOS/SiGe实现的太赫兹成像芯片通常工作在100 - 400 GHz，带宽可达100 GHz，因此可以实现很高精度的成像。我们认为，在这一领域的太赫兹电路未来还有较大的上升空间，包括集成更复杂的成像算法（例如压缩感知等），集成更复杂的阵列系统等等。成像技术将与6G通信一起成为太赫兹在未来最关键的应用，从而推进太赫兹芯片和系统的进一步发展。太赫兹将成为毫米波之后另一个充满潜力的频段，相关的芯片技术和市场应用值得期待。

本文来自微信公众号“半导体行业观察”（ID：icbank），作者：李飞，36氪经授权发布。

量子科技热到发烫。
遇事不决，量子力学，解释不通、穿越时空。这是此前每逢量子计算被提起时，都被拿来调侃的话。

但现状是，我听到的消息是，本源量子、图灵量子、国盾量子都已经跻身了独角兽的行列，估值都在大几十亿，接近100亿左右。

值得指出的是，近来一段时间，量子计算的融资事件频出，有增多的趋势，且8月初，量子计算公司D-Wave Quantum上市第一天就上涨了24%。对应的是，早在之前，CB Insights就有数据显示，从2015年到2020年，该领域的风险资本融资增长了500%。

同时，巨头们也加快了自己量子计算的步伐。比如百度就于近期发布了其超导量子计算机“乾始”、全平台量子软硬一体解决方案“量羲”，也意味着百度打通了量子应用、量子软件、量子硬件的全流程。

当然，包括中国在内的40多个国家都制定了量子规划，量子科技前沿的竞争正在不断热到发烫。那问题来了，为何上至国家政策，中到巨头，下到一众初创公司，都卷到了量子科技的竞争之中，尤其是在发展路线尚存在争论的时候？

较着劲儿的融资之路
此前，量子计算更多是深藏在研究院、实验室中，更可谓是深藏功与名。

不过百度量子计算研究所所长段润尧分享了两个可能是量子计算走到台前的数据：一方面，到2031年，全球量子计算直接相关的产业规模可以达到8千亿元。另一方面，相关调研表明，重大的企业，有将近70%的企业都希望能够进行量子计算相关的布局。

所以我也听到风声以及看到相关消息，国内量子计算十几家初创企业，发展至今，已经有大部分拿到了融资，甚至出现了独角兽。

比如，今年第三季度就已经出现了两笔1亿美元以上的融资。

先是来自欧洲的超导量子计算公司IQM宣布获得世界基金(World Fund)领投的1.28亿欧元A2轮融资，在7月刷新了欧洲量子计算公司的融资记录；而且值得支持的是，腾讯在2020年的3900万欧元A1轮融资中首次参投IQM，本轮融资继续跟进。

紧接着，国内的本源量子宣布正式完成近10亿元的B轮融资，其投资方不可谓不壮大，除了深创投下设红土基金领投，还包括中金、中信、中银投、各地方政府注资基金等国内17家知名机构，这也是中国公司第一次登顶当年全球量子计算融资榜首。

此外，国外的量子计算公司确实在不断拿到大额的融资：加拿大的光量子计算公司Xanadu获得了1亿美元的融资，美国中性原子量子计算公司Atom Computing获得了6000万美元的融资，牛津量子电路公司(OQC)宣布A轮融资3800万英镑，以色列量子算法设计平台提供商Classiq宣布B轮融资3300万美元，法国量子计算公司Alice & Bob也拿到了2700万欧元融资……

而国内也在展开融资竞争赛，这边创始团队来自清华的华翊量子已拿到高榕资本、奥锐特药业股份有限公司、红杉中国、奇绩创坛及图灵创投投资的超亿元人民币；那边美国斯坦福、麻省理工等创始团队背景的玻色量子就在去年成立后连续获得三轮融资。

这些量子计算公司融资的特点是，不仅金额大，一线机构多，还表现在融资轮次密。

再以光量子计算公式图灵量子为例，其成立于2021年，不到一年的时间就完成了三轮大额融资，累计融资额超过5已元，且Pre-A+轮和Pre-A轮融资之间仅有不到3个月。

且据行业咨询公司光子盒研究院报告数据，2021年量子科技公司完成融资共计49笔，全年融资总额近32亿美元（约202亿人民币），是2020年全年融资规模的3倍多。

现如今，国内已经有8家量子计算企业完成融资不说，融资额在亿元以上的就有5家，包括量旋科技、图灵量子、华翊量子、未磁科技、本源量子。

中国科学院院士薛其坤在近期指出，在众多科技领域中，包括量子计算的第二代量子技术作为一种颠覆性技术，一旦实现实用化，有可能会引发一场新的工业技术革命。

当下，就正处于第二次量子技术革命的前夜，量子计算、量子通讯和量子精密测量等三大技术赛道在国防、金融、大数据、生物制药等领域的巨大潜在应用价值，主要世界科技强国和高科技公司都高度重视量子科技领域。

而这其中，百度的段润尧也指出关键所在，一家公司，一个组织不可能完全把整个产业链的链条打通，需要尽可能把相关的科研力量和群体组织在一起，形成一个可以持续发展的生态链。而这就给了众多公司成长的机会。

在其背后，IDC曾预计，全球量子计算市场将从2020年的4.12亿美元（约26亿人民币）增长至2027年的86亿美元（约543亿人民币），年复合增长率达50.9%。

国内已经跑出三家独角兽
在过去的几十年，经典计算机的集成度和计算能力大约每18个月增加一倍，这就是著名的“摩尔定律”。

与经典计算机不同，量子计算机的算力比特的数目不是线性增加的，而是指数增加的。此前，中科院院士向涛曾阐述过，每增加一个量子比特，量子计算机的算力就会增加一倍，这就是量子计算对信息处理的指数加速作用，也是经典计算机可望而不可及的。

这种指数加速作用一旦实现，必将带来信息处理的革命性变革。

向涛指出，量子计算给人类带来的回报是巨大的，从原理上讲，如果实现了量子计算的指数加速作用，一台100个容错量子比特量子计算机的算力就可超越目前世界上所有计算机的算力之和。

这也是IBM总裁著名的那句话，“全世界只需要五台计算机”的原因所在，也是各国政府和巨头都把量子计算认为是关键技术和产业的原因所在。

据不完全统计，全球已有超过25家银行及金融机构与量子计算企业开展合作。谷歌也曾透露，其将在2029年前，投入数十亿美元，建造一台可准确无误地执行大规模商业和科学计算的量子计算机。

到了国内，创业公司也正在跑步入场，我在本文开篇提到的，本源量子、图灵量子、国盾量子就是这其中的佼佼者。

比如，本源量子已经与建设银行、中信银行、浦发银行等共同研发的系列量子金融算法，正在深度布局金融工程的下一站，以期突破量子计算行业渗透、加速产业协同。

图灵量子也已启动国内第一条光子芯片中试线建设，两年内有望建成专注于新一代信息技术需求的光子芯片前沿研究和产业化支撑平台。

而且更有意思的是，在这三家公司的背后，是人称“中科大量子GDP”的存在，也就是郭光灿院士、杜江峰院士和潘建伟院士。

1984年郭光灿回国，并主持召开了全国第一个量子光学学术会议，其团队最早开展量子信息领域的研究，并于1997年完成了完成了该领域的第一项重要工作——量子编码；1985年，杜江峰保送中科大少年班；1987年，潘建伟也考入杜江峰所在的中科大近代物理系，两人先后接触到了量子力学。

也是在先后脚，1999年和2000年，潘建伟先获得突破性进展，其实验还被公认为量子信息实验领域的开山之作，郭光灿团队后凭借“利用光腔制备两原子纠缠的方案”的研究再次轰动世界。

随后，郭光灿在“973”项目中担纲首席科学家，并邀约杜江峰和潘建伟加入该项目，而该项目也走出了包括郭光灿、潘建伟、杜江峰、彭堃墀、孙昌璞五位院士。

随着技术成果的不断展现于人前，潘建伟最早成立公司，其2009年创办了国盾量子的前身，紧随其后，郭光灿、韩正甫团队成立了问天量子，而杜江峰团队直到2016年才成立了国仪量子。

而2016年的“墨子号”量子卫星发射成功后，潘建伟团队又成立了国盾量子；2017年郭光灿也开始二次创业，成立了本源量子。

三家背后，国家队也是迅速进场。再以本源量子的数亿元A轮融资为例，中网投领投，国新基金、中金祺智、成都产投、建银国际、中科育成、中天汇富等知名机构跟投，国家队用真金白银砸出了这些独角兽。

不过值得指出的是，华映资本合伙人章高男表示，量子计算还处于非常早期阶段，量子计算的各种技术路线都在刚起步，远没有实现技术收敛，且10年之内肯定无法在普通商业环境中跟传统计算抗衡。

当然，当下投资量子计算也并不是毫无成算，章高男说，目前量子比特的数量已经可以达到近百的数量。IBM等巨头经过长期已经验证了量子计算的可行性，行业中逐渐开始关注量子计算从1到100、100到1000、到10000的突破。

毕竟，面对这样极其具备颠覆性的技术，能与之匹敌、称得上“颠覆性技术”的或许只有生物工程学中的对于人类寿命方向的突破。这也是吸引投资人的重要原因，毕竟一旦技术突破回报将是惊人的。

更不要说，各国当下正在进行一场量子科技领域的军备竞赛、量子计算博弈，纷纷争夺下一步的技术战略制高点，布局量子计算具备极大的社会价值意义。正是在政策的推导之下，量子计算被推向快车道。

量子计算到底能带来什么？
2021年3月，国家发布的“十四五”规划中指出，要打造数字经济的新优势，加快布局量子计算、量子通讯、神经网络、DNA重组等前沿技术。

而目前，章高男告诉投中网，量子计算国内外投资火热，全球全年相关的投资额为27亿美金左右，其中美国接近17亿美金，中国接近7亿美金，美国等海外市场的确领先。美国和中国代表着全世界最顶尖的水平，中国可能稍微落后于美国，但二者均属于全球第一梯队。

这其中，全球80%的投资都投在量子计算机硬件本身，硬件是当下的投资重点，软件生态可能占据不到20%。

用中科院院士潘建伟的话来说，就是量子计算的发展有三个阶段：第一阶段的目标是实现量子计算优越性，即量子计算机对特定问题的计算能力超越超级计算机，这一目标已经有美国、中国和加拿大先后达到；

第二阶段的目标是实现专用的量子模拟机，可以应用于组合优化量子化学、机器学习等特定问题，来指导材料设计、药物开发等，达到这一阶段，按照目前的估计还需要5到10年，是当前学术界主要的研究任务；

第三阶段是在实现量子纠错的基础上，构建可编程通用量子计算机。由于技术上的难度，何时实现通用量子计算机尚未明确，学术界一般认为还需要15年至20年，甚至更长的时间。

这就不能不提，IBM的路线图中提出，到2030年量子计算可能达到上百万量子比特，互联网上所有的通讯都将完全处于裸奔状态，所以即便量子计算基础发展高门槛、高投入、高风险、高回报，但作为下一代算力“核武器”，产业发展也迫在眉睫。

以上文中拿到巨额融资的IQM为例，其当下正在试图寻找用量子计算解决气候问题的解决方案。麦肯锡就预测，使用量子计算开发的气候技术可以在2035年之前每年减少七十亿吨的二氧化碳排放量。

当然，清华大学段路明博士也指出，现在量子计算产业最大的挑战就是硬件，量子比特的规模太小。而真正需要应用，就需要在保证质量的同时要大规模提高量子比特的数量，所以要很快推到几百、几千、几万，甚至是百万量子比特的规模，而这也是当下硬件投资比较火热的原因。

而现在，量子计算的佼佼者IBM云平台上已经有几十万用户，每天所执行的量子计算任务是几十亿个。不过，中国科学院物理所范桁博士也表示，当下量子计算就像刚开始跑的马拉松。

“如果马拉松是4.2万个量子比特，我们现在连100个量子比特还没有到，中国确实是有机会的。我们必须从现在开始，有机会追上国际最先进的水平。”

只是，现在面临的三个关键问题是，硬件能不能做到非常准确，软件用户是不是愿意用，应用程序时不时可以做到人人皆可量子？

所以可以看出，量子计算距离实用化和产业化还有很长的路要走，只是在这过程中，最好不要炒作概念，蜂拥而上，而是政产学研用各个方面的积极参与和密切配合，才能最终实现厚积薄发。

本文来自微信公众号“投中网”（ID：China-Venture），作者：张丽娟，36氪经授权发布。