基于逆向设计的薄膜铌酸锂光子器件研究进展

Research Progress on Inverse-Designed Photonic Devices Using Thin-Film Lithium Niobate

摘要

薄膜铌酸锂凭借其优异的光学非线性、电光特性及高折射率对比度，已成为新型集成光电子芯片的重要平台。近年来，逆向设计在硅基光电子集成芯片中得到了广泛应用，同时也逐渐被引入薄膜铌酸锂光子器件的设计。文中首先介绍逆向设计的基本原理，然后阐述其在薄膜铌酸锂光子器件中的应用，包括波长解复用器、耦合器、模式转换器、片上互连器件、功率分束器、阵列波导光栅和反射器等。最后，探讨了相关技术挑战，并对未来研究趋势进行了展望。

Abstract

Thin-film lithium niobate （TFLN） has emerged as a crucial platform for novel integrated photonic chips due to its exceptional optical nonlinearity， electro-optic properties， and high refractive index contrast. In recent years， while inverse design has been widely applied to silicon-based photonic integrated circuits， its application has gradually extended to include the design of thin-film lithium niobate photonic devices. This paper first introduces the fundamental principles of inverse design and subsequently reviews its applications in TFLN photonic devices， including wavelength multiplexers and demultiplexers， couplers， mode converters， on-chip interconnect devices， power splitters， arrayed waveguide gratings （AWGs）， and reflectors. Finally， it discusses the associated technical challenges and offers insights into future research trends.

Graphical abstract

关键词

薄膜铌酸锂 / 逆向设计 / 光子器件

Key words

thin-film lithium niobate / inverse design / photonic device

光子集成技术凭借其带宽高、传输速度快和抗干扰能力强等优势，已成为突破“后摩尔时代”瓶颈的关键方向。在众多光子集成平台中，铌酸锂（lithium niobate， LN）因其优异的非线性光学、电光调制、压电和声光特性，在光子器件的研究和应用中占据重要地位。近年来，薄膜铌酸锂（thin-film lithium niobate， TFLN）相关制备技术的发展与完善，为集成光学提供了新的研究平台与机遇。薄膜铌酸锂不仅保留了体铌酸锂的优越特性，还具有更高的折射率对比度，更强的光场束缚能力以及更小的体积，从而有利于提升光子器件的性能与集成度。近年来，基于薄膜铌酸锂的光子器件，如高性能光波导^［1］、光耦合器^［2］、谐振腔^［3］、非线性光学器件^［4］、电光调制器^［5］、放大器^［6］和激光器^［7］等，已呈现出性能不断优化、从无源到有源器件，以及从单片到混合和异质集成的特点。

目前，基于薄膜铌酸锂的光子器件大多采用正向设计方法，通过扫描参数以获得最佳参数组合。然而，这些方法的设计自由度有限，较难实现功能复杂的器件。传统设计方法依赖于“正向设计”模式，即基于已知物理模型（如麦克斯韦方程组或模式耦合理论）对器件结构进行参数调整。随着对多功能复杂微纳光子器件需求的提升，传统正向设计通常基于经验或简化模型，难以探索全参数空间的最优解，对一些不能通过经验判断的复杂问题也难以进行建模求解。

在此背景下，基于优化算法的逆向设计（inverse design）作为一种“目标驱动”的设计范式应运而生。其核心理念是通过优化算法，直接从目标光学响应（如透射率、损耗、耦合效率）反向求解器件结构参数，从而突破了传统方法的经验依赖。基于优化算法的逆向设计具有更高的设计自由度，可实现功能复杂的器件。近年来，逆向设计在光子器件设计中的应用日益增多。目前，通过逆向设计并采用优化算法实现的光子器件已涵盖多种类型，如偏振分束器^［8］、功率分束器^［9］、波长解复用器^［10］、光学二极管^［11］、交叉波导^［12］、微环^［13］、滤波器^［14］、光栅耦合器^［15］、超透镜^［16］、反射镜^［17］等，如图1所示。其中，多数器件是在硅基平台上实现的，而基于逆向设计的薄膜铌酸锂光子器件的研究还相对较少。

本文总结了基于逆向设计的薄膜铌酸锂光子器件的研究进展。首先，介绍了逆向设计的基本原理；其次，阐述了逆向设计在薄膜铌酸锂光子器件中的应用；最后，对当前研究中的技术挑战和未来发展方向进行了简要展望。旨在为基于逆向设计的高性能、多功能薄膜铌酸锂光子器件的深入研究提供参考，为相关领域的研究人员提供全面的技术背景和研究思路，推动逆向设计在薄膜铌酸锂光子器件设计及性能优化中的应用。

1 逆向设计的原理

传统正向设计方法依赖于物理直觉和解析推导。然而，随着器件功能复杂度的提升，这种基于人工经验的方法面临诸多局限，例如：复杂问题难以通过解析方法求解；无法满足多目标约束；非直观问题难以预先建模；多波长、偏振、角度功能的协同优化困难等。逆向设计通过将物理问题转化为数学优化问题，并利用优化算法进行自动优化，从而突破了这些限制。其核心思想可表示为

\mathrm{最小}\mathrm{化}\Delta (E\left(\epsilon \right),E_{\mathrm{t}\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{g}\mathrm{e}\mathrm{t}})。

其中：\epsilon为材料介电常数分布；E为实际电磁场分布；E_target为目标场分布；\Delta为损失函数。通过优化算法在超参数空间中自动搜索最优解，逆向设计展现出以下优势： 无需先验物理知识即可发现非直观结构；可系统处理多物理约束的权衡；能探索传统方法无法触及的设计空间。逆向设计的流程包括以下4个关键步骤。

1）初始化。定义由可调参数x组成的器件或模型；

2）建立目标函数。建立可测量的目标 f （x），如最大化效率或最小化损耗；

3） 优化。采用优化算法迭代调整x，以优化

f （x）；

4） 输出。获得满足目标的最优参数。

目前用于逆向设计的算法已经有很多种，如直接二进制搜索法^［8］、梯度下降法^［15］、伴随法^［10］、遗传算法^［17］、粒子群优化算法^［19］、蚁群优化算法^［20］和深度神经网络^［21］等。

2 逆向设计在TFLN光子器件中的应用

2.1 波长解复用器

近年来，逆向设计在薄膜铌酸锂光子器件领域取得了多项突破性进展。以波长解复用器为例，Lü等^［22］针对传统逆向设计方法无法处理各向异性材料光学特性的难题，提出了一种结合张量介电常数建模与伴随方法的优化框架。铌酸锂因其优异的电光特性成为集成光子学的关键材料，但X切薄膜铌酸锂（TFLN）在x/y平面表现出各向异性，其介电常数为三维对角张量。传统标量逆向设计方法因忽略晶体方向依赖的折射率差异，导致器件性能严重偏差。为解决这一问题，研究团队首次将介电常数扩展为三维张量形式，在时域有限差分（FDTD）仿真中独立处理各方向分量，并通过改进的伴随方法计算目标函数的梯度，优化设计区域内介电张量的空间分布。同时，引入Heaviside滤波器实现结构二值化，以生成可制造器件。

为验证该方法的有效性，研究人员设计了16 μm×16 μm的四通道波长解复用器（工作波段1 510~1 580 nm），如图2所示。对比实验表明：传统标量方法设计的X切器件因各向异性未被补偿，出现波长偏移，且串扰高达-8.6 dB。而采用新方法设计的器件，插入损耗降低至1.69~2.02 dB，串扰改善至-9.32~-11.96 dB，且波长偏差显著减小（如端口2为仅0.6 nm）。通过将设计区域优化为25 μm×10 μm的矩形结构，器件性能进一步提升，串扰达到-16.1~-17.5 dB，接近各向同性Z切器件的水平，同时器件面积较传统模式干涉结构缩小了3 000倍。该研究不仅填补了各向异性光子器件逆向设计的空白，还为X切TFLN平台的高密度电光调制器与无源器件的单片集成提供了关键技术支持，并可拓展至其他各向异性材料体系。

2.2 耦合器

宽带高效耦合器是TFLN芯片与光纤互联的关键。在光栅耦合器领域，Xie等^［23］报道了一种基于逆向设计方法的高效宽带低损耗光栅耦合器的设计与实验验证，该耦合器在700 nm厚的Z切TFLN平台上实现。传统均匀周期光栅耦合器在厚层平台上存在效率低、带宽窄的问题，而引入底部反射或金属覆盖的改进方案则会破坏平台的兼容性。通过逆向设计方法，Xie等^［23］突破了这些限制，兼顾了高耦合效率、宽带性能和工艺可行性。

研究团队首先通过线性变迹和啁啾光栅对光栅参数进行初步优化，但发现其效率与带宽仍存在局限。随后，他们采用基于梯度下降算法的逆向设计，在二维时域有限差分（FDTD）仿真中解除了传统设计对周期和占空比的限制，并以1 555~1 595 nm带宽内的平均耦合效率为目标函数。通过伴随法快速计算梯度并迭代优化每个光栅柱与沟槽的独立宽度，实现了进一步优化。

在设计过程中，团队特别引入两个关键工艺约束：一是基于电子束光刻测试确定的70°基底倾角；二是150 nm的最小特征尺寸限制，以确保结构可以通过单次电子束光刻和刻蚀实现。优化后的光栅由15个非周期排列的沟槽和光栅柱构成。仿真结果显示，该光栅在1 572.4 nm处达到-2.94 dB的峰值效率，而1和3 dB带宽分别为69和113 nm。

工艺容差分析表明，当刻蚀深度为400~500 nm、基底倾角为65°~75°，或结构尺寸存在±5%随机偏差时，器件性能仍保持稳定。这一研究展示了逆向设计在提升光栅耦合器性能方面的显著优势，并为TFLN芯片与光纤互联提供了高效、宽带、低损耗的解决方案。

实验制备方面，研究团队在700 nm厚的TFLN上通过电子束光刻和氩离子刻蚀实现了450 nm深的光栅结构，并采用RCA清洗工艺降低侧壁粗糙度，如图3所示。在测试中，使用可调谐激光器（1 500~1 640 nm）和偏振控制器测量光纤到光栅的耦合效率。

实验结果显示，逆向设计的光栅在1 574.93 nm处达到了-3.8 dB的峰值效率，1 dB带宽为71.7 nm，3 dB带宽超过120 nm。与传统线性变迹设计（-6.33 dB的峰值效率、45.7 nm的 1 dB带宽）相比，性能显著提升。此外，两个测试样品的性能一致，验证了该设计的高容差性。尽管在测试中观察到了由法布里-珀罗腔反射引起的干涉纹波，但在目标波段内，反射损耗低于-18 dB，与文献结果相当。该光栅无需底部反射层或额外包层结构，完全兼容厚层LNOI平台的其他功能器件。这一特性使其成为高效非线性光学、宽带频率梳和量子光学系统的关键耦合解决方案。此外，通过调整目标函数，该方法可进一步扩展到不同晶向、厚度或特定带宽需求的器件设计，展现了逆向设计在复杂光子器件优化中的巨大潜力。

He等^［24］报道了一种基于逆向设计的低损耗、高带宽X切薄膜铌酸锂光栅耦合器，如图4所示。针对TFLN平台中波导模式与光纤模式失配的关键问题，研究团队采用基于伴随优化的逆向设计方法，突破了传统参数扫描和遗传算法时间成本高、自由度受限等局限性。该方法通过定义光栅结构参数向量（包含刻蚀/非刻蚀区域长度、光纤入射角度和刻蚀深度）构建多目标优化模型，结合FDTD仿真，在保证制造可行性的前提下，实现了对耦合效率与带宽的协同优化。设计的光栅结构仅需单步刻蚀工艺，且无需底部金属反射层，显著降低了制造复杂度。

实验结果显示，在1 550 nm波段，TE偏振的最高耦合效率达到了-3.3 dB，而3 dB带宽为78 nm；针对更大带宽优化的版本在保持-3.9 dB效率的同时，带宽扩展至90 nm，较传统LNOI光栅耦合器性能显著提升。研究还通过扫描波导宽度（±40 nm）和刻蚀深度（±20 nm）的工艺容差，验证了器件对制造误差的鲁棒性。与同类工作相比，该设计在效率、带宽和工艺简化（单步刻蚀、无金属层）等方面均取得了突破，为LNOI光子集成电路的高效光纤耦合提供了新方案。此外，该方法通过调整目标函数，进一步优化背向反射和偏振敏感性，展现了梯度优化框架在复杂光子器件设计中的拓展潜力。

除了直接刻蚀铌酸锂来制备光栅耦合器，还可以通过薄膜铌酸锂与其他材料结合制备耦合器，从而将光耦入铌酸锂波导中。Wei等^［25］报道了一种基于逆向设计的高效宽带超表面耦合器，该耦合器在薄膜铌酸锂平台上实现，旨在解决自由空间光与芯片系统任意位置宽带耦合的挑战，如图5所示。传统的光栅耦合器和端面耦合器存在带宽有限、效率低或位置灵活性差等问题。而该研究通过结合超表面技术和逆向设计优化，开发了一种新型超表面耦合器。

研究团队首先基于广义斯涅尔定律设计了1 550 nm波长的相位梯度超表面作为初始结构，随后利用遗传算法对超表面进行逆向设计，以同时优化1 460和1 550 nm波长的耦合效率。该超表面耦合器采用非晶硅纳米结构单元，通过腐蚀二氧化硅基底增强折射率对比度，使光场更好地限制在铌酸锂波导中。仿真结果显示，逆向设计后的超表面耦合器在1 550 nm波长处的耦合效率达到83%，在1 460 nm处的效率提升至77%，其1 dB带宽覆盖138 nm（1 450~1 588 nm），3 dB带宽扩展至300 nm（1 425~1 725 nm），远超传统铌酸锂光栅耦合器的性能。

研究进一步分析了波导宽度、蚀刻深度、薄膜厚度及制造误差对效率的影响，证明该结构具有优异的工艺容差。通过全波仿真模拟，验证了TE偏振光在波导中的有效传输模式分布，并对比了TM偏振下的低效耦合，表明器件对偏振敏感。与现有文献中基于正向设计的光栅耦合器相比（典型3 dB带宽为35~120 nm，最高实验效率约为-0.89 dB），该逆向设计超表面耦合器在带宽和效率上均实现了显著突破，尤其适用于需要S/C/L多波段（1 425~1 725 nm）工作的集成光学系统，如多波长激光器、放大器和光通信器件。这项工作展示了逆向设计在超表面器件开发中的巨大潜力，为高密度光子集成电路中光耦合问题的解决提供了新的思路。

2.3 模式转换器

Kwon等^［26］报道了基于逆向设计的TFLN模式转换器，如图6所示，并实现了高效光子对生成的实验研究。研究人员通过三维伴随优化算法设计了一种紧凑的TFLN模式转换器，该器件能够在1 550 nm波段将基模（TE₀₀）高效转换为775 nm波段的高阶模（TE₂₀）。数值模拟显示，在理想垂直侧壁和实际67°倾斜侧壁条件下，其转换效率分别达到75%和49.4%。

实验制备的器件包含9 mm长的相位匹配波导和3 \mathrm{\mu }m×15 \mathrm{\mu }m的逆向设计模式转换器。在二次谐波生成（SHG）测试中，该器件实现了3.95%/（W·cm²）的片上转换效率，测得的二次谐波功率超过20 μW。在自发参量下转换实验中，器件在5 mW泵浦功率下达到21.2 kHz的符合计数率，相比无模式转换器的传统结构提升了2.38倍。同时，最高符合-偶然计数比（CAR）达到250.9，显示出良好的单光子对生成质量。

研究还揭示了TFLN波导厚度不均匀性对相位匹配波长的影响，并分析了转换效率差异的主要原因。这些原因包括波导传输损耗、模式转换器性能限制和光纤耦合损耗。研究团队还进一步探讨了通过优化逆向设计工具整合倾斜侧壁参数、改进光纤耦合结构（如双层锥形结构）以及结合周期性极化的混合相位匹配策略来提升性能的可能性。

该工作首次将逆向设计方法引入非线性铌酸锂量子光子器件领域。它不仅展示了在保持紧凑尺寸和单步纳米加工优势的同时显著提升非线性光学效率的潜力，还为未来高密度集成量子光源的开发提供了新思路。此外，补充研究还验证了该方法在Z切TFLN和不同类型相位匹配条件下的通用性，表明逆向设计在拓展非线性铌酸锂器件功能多样性方面具有重要的应用价值。

2.4 片上互连器件

复杂互连需要低损耗波导结构。针对复杂互连器件的设计，2023年Shang等^［27］报道了一种面向TFLN纳米光子器件的逆向设计方法，成功突破了传统设计方法的局限，并实验验证了多种高性能器件的可行性。传统TFLN器件设计依赖于经验模型和低效的参数扫描，难以充分探索复杂设计空间，限制了器件的性能与功能多样性。为此，研究团队开发了一种三维梯度优化的拓扑优化模型，首次将TFLN平台特有的制造约束（包括最小特征尺寸限制、侧壁角度以及未蚀刻的肋状波导结构）系统性地纳入优化算法。该方法基于混合时域/频域算法，通过伴随优化和多约束函数处理，利用开源Meep软件包进行三维全波模拟，逐步优化材料分布。具体步骤包括：首先通过连续介质平滑和投影函数实现初步拓扑；随后引入几何约束消除亚微米级特征；最后结合实验，添加侧壁倾角，确保设计结果与实际刻蚀工艺兼容。

研究团队基于该框架设计并制备了3种片上互连器件：交叉波导、模式复用器和紧凑型弯曲波导，如图7所示。交叉波导器件在相同面积下实现了0.48 dB的低插入损耗和-36 dB的串扰性能。其非直观拓扑结构通过逆向设计自动生成，避免了传统锥形或MMI结构的参数扫描需求。模式复用器在12 \mathrm{\mu }m×12 \mathrm{\mu }m的面积内实现了TE₀与TE₁模式的有效分离，实验测得单器件插入损耗约为1.5 dB，串扰低于-15.8 dB。相比传统非对称定向耦合器或级联MZI结构，其尺寸缩小了两个数量级。紧凑型弯曲波导以6 μm的弯曲半径实现了0.41 dB的损耗。相比传统30 μm半径结构，其尺寸缩小了5倍，且损耗降低了8倍。其设计通过布拉格反射抑制了辐射损耗。所有器件在1 500~1 600 nm波段均表现出良好的宽谱特性，实验与仿真结果高度吻合，验证了设计模型对制造误差的鲁棒性。该研究为复杂功能器件的开发提供了新的范式。该方法可进一步扩展至电光调制、非线性频率转换等场景，利用铌酸锂的优异非线性与电光特性，设计高速可调谐开关、色散调控频率梳等先进器件。此外，该框架可迁移至其他具有类似制造挑战的材料平台，推动多材料光子集成技术的发展。通过放宽最小特征尺寸限制，未来设计还可适配步进式光刻工艺，提升制造规模与成本效益，为高密度光子集成电路在光互连、量子信息处理和片上非线性系统中的应用奠定基础。

2.5 功率分束器

Xu等^［28］报道了一种基于智能算法设计的超紧凑铌酸锂功率分束器，如图8所示。该设计旨在解决传统设计方法在TFLN平台中器件尺寸过大、难以实现高密度集成的问题。研究团队通过结合遗传算法与类光子晶体（PhC-like）结构，创新性地设计了Y型与T型两种1×2功率分束器，显著缩小了器件尺寸并优化了光学性能。其中，Y型分束器的功能区域尺寸仅为2.6 \mathrm{\mu }m×2.6 \mathrm{\mu }m，T型分束器为2.85 \mathrm{\mu }m×4.94 \mathrm{\mu }m，均远小于传统基于定向耦合器或多模干涉仪的结构。

在设计方法上，研究人员将功能区域划分为纳米级像素单元。每个单元通过蚀刻形成圆柱形空气孔或保留铌酸锂材料。利用遗传算法对二元矩阵排列进行全局优化，以最大化传输效率（FOM）。数值模拟显示，Y型分束器在1 550 nm波长处的插入损耗低至0.1 dB，且在1 530~1 565 nm的C波段内损耗始终低于0.2 dB；T型分束器在1550 nm处的插入损耗为0.7 dB，并在1 500~1 600 nm宽光谱范围内保持低于1.3 dB的损耗。

研究还深入分析了制造误差对器件性能的影响，发现当蚀刻孔宽度偏差在±10 nm时，Y型分束器在C波段的损耗仍低于0.55 dB，展现出良好的工艺容差。与传统铌酸锂分束器相比，该设计在保持低损耗（小于0.3 dB）的同时，将器件长度从传统方案的数十分之一微米缩短至微米量级，突破了集成度瓶颈。

2.6 阵列波导光栅

Wang等^［29］提出了一种高效的逆向设计方法。该方法结合了反向传播神经网络（BPNN）与粒子群优化（PSO）算法，用于阵列波导光栅（AWG）的优化设计，如图9所示。AWG作为密集波分复用（DWDM）系统中的关键无源器件，其传统设计方法依赖于物理模型的正向仿真，存在参数空间大、计算耗时长的问题。而逆向设计方法能通过直接根据目标光学响应反推结构参数，能够显著提升设计效率。

研究以LN材料平台为基础，利用其优异的电光特性与低传输损耗优势，设计了基于脊型波导结构的AWG。针对其结构参数与光谱响应之间的复杂非线性关系，研究团队提出了一种结合神经网络与优化算法的创新方法。在正向预测部分，研究团队将AWG划分为输入波导、自由传播区（FPR）、阵列波导等区域进行分段仿真，准确模拟了AWG的光谱响应特征。在此基础上，选择输出波导间距、阵列波导间距、相邻波导长度差、输入/输出波导宽度及阵列波导数量这5个关键结构参数作为输入，以3个输出通道的243个光谱采样点作为输出，训练了一个具有3个隐藏层的BP神经网络。通过优化隐藏层神经元数量（最终确定为每层60个神经元），显著提升了网络的预测精度。实验验证表明，该神经网络在预测光谱响应时的速度较传统仿真方法提升了约12 180倍。同时，主峰带宽、插入损耗等关键性能参数的预测误差极小，验证了正向模型的高可靠性。

在逆向设计部分，研究团队提出将训练好的BP神经网络与PSO算法相结合。具体而言，引入第二个BP神经网络（BPNN2），将目标性能参数（如插入损耗、3 dB带宽、中心波长）映射为光谱响应曲线。随后，利用PSO算法在结构参数空间中搜索满足目标光谱的多种解。PSO算法通过粒子群的位置更新机制，结合神经网络快速评估每个候选结构的适应度（即光谱匹配度），从而实现多组结构参数的并行优化。实验结果表明，该方法能够在15次迭代内找到多个满足目标性能的结构参数组合，且结构参数误差在合理范围内（如相邻波导长度差误差小于0.36 μm）。这些结果验证了逆向设计的可行性与多解分析能力。

该方法不仅显著提升了AWG的设计效率，还突破了传统逆向设计对物理模型的依赖，适用于不同材料平台（如SiO₂，Si₃N₄，SOI）的AWG设计。此外，通过灵活选择目标输入（光谱响应或性能参数），该方法增强了设计的灵活性，为复杂光子器件的多目标优化提供了新思路。研究团队进一步指出，该方法可通过扩展神经网络输入参数范围与调整隐藏层规模，适应更复杂的AWG结构设计需求，为未来大规模光子集成器件的快速开发奠定了基础。

2.7 反射镜

Wei等^［30］报道了一种基于逆向设计的片上反射器，并将其应用于增强掺铒铌酸锂波导放大器的性能，实现了显著的增益提升。研究团队在3.6 cm长的掺铒铌酸锂波导末端集成了一种通过逆向设计优化的空气孔反射器，如图10所示。该器件针对1 531.6 nm信号波长进行了优化，采用遗传算法对空气孔的位置和尺寸进行了智能优化。与传统布拉格反射器相比，逆向设计使反射率提升了14%，达到0.49，同时展现出优异的工艺容差。

通过准二能级模型理论分析发现，反射器的引入有效改善了双向泵浦条件下的增益分布。信号光在波导末端反射后，泵浦光强度随着传播距离逐渐增大，从而突破了单向泵浦时因传播距离增加导致的泵浦衰减对增益的限制。实验验证表明，在1 460 nm泵浦光功率为16.7 dBm、输入信号功率为-42.9 dBm的条件下，反射器增强型放大器实现了-12.8 dBm的输出功率，内部净增益达到40.5 dB。与同等条件下的无反射器放大器相比，增益提升了17.3 dB（对应53.7倍），增益提升了输出信号功率提升了12.9倍。

3 技术挑战与未来发展方向

3.1 技术挑战

目前，实验上成功实现的基于逆向设计的薄膜铌酸锂光子器件主要包括光栅耦合器、模式转换器和片上互连器件（如交叉波导、模式复用器和紧凑型波导弯曲）。而仅在仿真层面验证的器件则包括功率分束器、波长解复用器、阵列波导光栅等。尽管已取得显著进展，基于逆向设计的薄膜铌酸锂（TFLN）光子器件的发展仍面临以下核心挑战。

（ⅰ）制造工艺限制（侧壁倾角问题）​​。当前TFLN刻蚀工艺普遍存在侧壁倾角（非垂直侧壁），这对逆向设计构成了显著限制。当设计结构单元尺寸过小时，实际刻蚀形成的微结构深度较浅，对光场调控作用有限；若采用过大的设计单元，则可能牺牲逆向设计探索最优结构的潜力，导致器件性能下降。具体的改进方案可深入探讨以下技术路径。

1）高精度刻蚀工艺优化。持续优化电感耦合等离子体（ICP）刻蚀参数组合（如气体比例、压强、功率、偏压），探索引入脉冲等离子体刻蚀或低温刻蚀技术，以改善各向异性，减小侧壁倾角，逼近垂直侧壁目标。

2）原子层沉积（ALD）技术。研究在刻蚀后利用ALD技术在TFLN侧壁沉积保形、高质量的超薄介质层。这有望修饰侧壁粗糙度，补偿因倾角导致的光学性能偏差，甚至为设计提供新的自由度（如通过侧壁介质层调控）。

3）机器学习辅助工艺优化。利用机器学习模型（如神经网络、贝叶斯优化）分析海量刻蚀实验数据，建立刻蚀参数（输入）与关键输出指标（如侧壁角度、粗糙度、选择比）之间的复杂非线性关系，快速预测最优工艺窗口，指导逆向设计中的制造约束设定。

（ⅱ）计算效率瓶颈​​。逆向设计过程涉及大量的电磁场仿真迭代，计算开销巨大。对于尺寸较大或涉及复杂物理效应（如非线性、电光效应）的器件，这一问题尤为突出。解决之道在于开发更高效的优化算法（如改进的伴随法、迁移学习），利用高性能计算（HPC）或云计算资源，以及探索基于深度学习的替代模型（surrogate model）来加速正向性能预测。

3.2 未来发展方向

相对于硅基平台已经实现的丰富多样的逆向设计光子器件，薄膜铌酸锂（TFLN）平台上的逆向设计应用仍处于起步阶段，蕴含着巨大的发展潜力，未来还有许多可以发展的方向。

（ⅰ）器件类型拓展。逆向设计有望应用于更多类型器件的性能优化，如偏振分束器、光学隔离器（光学二极管）、微环谐振腔、滤波器和超透镜等。这些器件在TFLN平台上结合其材料特性，有望实现更优的性能或更紧凑的尺寸。

（ⅱ）高性能电光调制器。逆向设计结合TFLN的优异电光特性，为设计新一代高速、低损耗、紧凑型电光调制器开辟了新途径。可设计具有特殊电极结构（如亚波长结构电极）的调制器单元，通过逆向优化电极形状与光场模式的相互作用，实现更高效的电光重叠因子，从而降低驱动电压。进一步而言，可探索集成多个此类单元，并利用逆向设计优化其互联和相位调控能力，实现动态可重构的光开关、移相器阵列或光束成形网络。这些器件应用于可编程光子处理器或光通信系统。针对高速通信需求，利用逆向设计协同优化调制器的光学带宽、微波特性（如阻抗匹配、传输损耗）和光学模式，设计非传统的行波电极结构和波导构型，实现超宽带（大于100 GHz）和低啁啾的调制性能。

（ⅲ）高效非线性与量子光子器件​​。​TFLN强大的二阶光学非线性使其成为非线性光子学和量子光源的理想平台，逆向设计可在此领域发挥关键作用。针对量子信息处理的核心需求（如高亮度、高纯度、高不可区分性的单光子源或纠缠光子对源），逆向设计可用于优化高效的自发参量下转换（SPDC）源。通过优化非线性波导或微腔的结构（如光子晶体缺陷腔、特殊模式转换区域），精确调控泵浦光与目标信号/闲频光模式的相位匹配、空间重叠和模式纯度，从而最大化双光子的产生效率和收集效率 。结合集成量子点或色心（未来可能实现），设计优化的光提取结构（如逆向设计的纳米天线或微腔），可以提升单光子发射的方向性、收集效率和Purcell因子。

逆向设计还用于提升转换效率，设计用于和频产生（SFG）、差频产生（DFG）或光学参量振荡（OPO）的波导结构。通过逆向设计实现超宽相位匹配带宽和高效率转换，这些结构应用于波长转换或频率梳生成。此外，利用逆向设计精确调控波导或微腔的色散特性（如群速度色散、高阶色散），为高效非线性光学过程（如孤子光频梳产生、超连续谱产生）或量子态操控提供理想的光学环境。

未来，随着薄膜铌酸锂（TFLN）刻蚀工艺的不断进步（如侧壁接近垂直）和计算设计方法的持续创新，逆向设计有望在TFLN光子集成领域释放更大潜力。这将推动实现性能更高、功能更复杂、集成度更高的下一代光电子芯片，并在光通信、光计算、量子信息处理和传感等领域发挥重要作用。

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基金资助

国家自然科学基金资助项目(12134009)

国家自然科学基金资助项目(12474335)