觀察全球趨勢，矽光子技術已經邁向「規模化」應用，將是未來資料中心、AI 與高效能運算的關鍵驅動力。在 CPO 研發中，矽光子能解決傳輸瓶頸並降低能耗，同時在感測、生醫檢測與自駕車 LiDAR 等領域展現潛力。該論壇邀集國內外專家與產業代表，分享矽光子於異質整合、測試驗證及新興應用的最新成果。

翔宇科技今年首次受邀於論壇演講，分享全球矽光子研發與 CPO 的市場趨勢、與介紹未來在1.6T 網路世界中，適用相應的光纖、光學檢測技術。

◆ 講座重點：

【 AI/HPC 帶來互連功耗與頻寬密度的極限挑戰 】

．AI 模型與 GPU 能耗暴衝，使銅纜與可插拔光模組的功率、距離與佈線，全部變成系統瓶頸。
．矽光子與 CPO 因能把路徑縮短、效率提升、pJ/bit 降到 5 以下，開始成為 800G/1.6T/3.2T世代的主流答案。
．高階 hyperscale player（NVIDIA / AMD / Broadcom / OpenAI）皆已投入，供應鏈策略全面轉向光靠近晶片。

【 CPO 與 SiPh 的測試複雜度提升：量測思維從「看眼圖」變成「分析光學」】

．CPO 把光學元件直接靠在 ASIC side → 測試方式從 wafer → die → chiplet → system 必須同時 cover。
．設計、佈線、封裝、組裝誤差、光源長期穩定性（ELSFP）、FAU 對準精度都會直接影響良率。
．量測與研發過程不是只看 SerDes eye / jitter，要能看頻譜、隔離度、PDL、RL、PDBW/PDW 等完整光指標。

【 VIAVI 的 Photonic Metrology：把複雜光測→ 變成可重複、自動化的量測流程 】

．MAP / mSWS、distributed sweep、Hybrid OSA/WM 等架構，讓 wafer-level → module-level → system-level 的光測可以串起來做。
．SCPI / Python → 把測試 script 化，製造/驗證流程「往前移」到更早期的段（wafer / die），縮短反覆 debug cost。
．專注測試密度、測試自動化 → 最終目的讓 CPO / SiPh 的量測能跟上 1.6T / 3.2T product cycle 的節奏。

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