可编程光学市场规模和份额

全球可编程光学市场趋势和见解

自动驾驶汽车中激光雷达的采用激增

汽车原始设备制造商正在用可编程光束控制模块取代笨重的机械扫描仪，这些模块可减少 40% 的组件数量，同时保留 200 m 的范围，如下图所示MicroVision 的 MOVIA 平台。中国和美国对 4 级自动驾驶的监管势头将每辆汽车转变为多传感器中枢，从而扩大了可寻址的可编程光学市场。大陆集团与 NVIDIA 等合作伙伴将自适应光学与人工智能融合在一起，实现针对雨、雾或眩光的动态调整。 2024 年的半导体紧缩进一步加速了这一转变，因为多功能光学引擎减少了芯片需求。

需要带宽的光通信网络

AI 训练集群现在需要具有亚微秒重新配置功能的 51.2 Tbps 光学结构，由调整波长 p 的相干交换机提供实时的。中国耗资 82 亿元人民币的硅光子计划为国内可编程互连提供资金，而 IOWN 全球论坛则将微软、谷歌和英特尔联合起来支持全光子网络。随着 6G 迈向光学前传，Lumen 等运营商正在重新定位为人工智能基础设施提供商，将可编程光学器件嵌入骨干路由深处。

高分辨率 AR/VR 显示需求

企业 XR 的推出需要能够在多个小时的会话中根据用户任务调整焦距的眼镜。 Meta 申请的梯度折射率液晶光学专利解决了长期存在的聚散调节冲突。三星的波导堆栈通过集成可编程全息层，每眼达到 4 K，从而在医疗可视化和工程设计领域带来新的高价机会。学术进步，包括普林斯顿大学的裸眼全息术，增强了娱乐之外的应用。

光子神经网络硬件要求

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麻省理工学院展示的光学张量处理器与电子产品相比，能效高出 137 倍，验证了 Celestial AI（1.75 亿美元 C 轮融资）等初创公司的资本流入^{[1]Febin Sunny， “OPIMA：用于卷积神经网络加速的内存光学处理”，arXiv，arxiv.org}。清华大学的 Taichi 芯片通过嵌入可编程波导驱动 160 TOPS/W，从而削减数据中心的能源预算。算法定义的光学支持训练和推理模式之间的动态转换，无需更换硬件，从而巩固了人工智能集群中自适应光子学的长期吸引力。

SLM 的制造成本较高

液晶对准和微镜阵列依赖于主流 CMOS 生产线之外的专业晶圆厂，限制了良率经济性。 Fraunhofer IPMS 展示了 220 万镜面 SLM，技术上取得了成功，但成本障碍限制了消费量^{[2]Fraunhofer IPMS，“空间光调制器”ipms.fraunhofer.de}。 OPTICS48 项目将在 48 小时内试验激光打印光学器件，这暗示了近期的成本压缩路径。直到替代工作流程达到规模、价格点限制了大规模采用。

稀土材料供应风险

中国对镓和锗的出口限制推动锗现货价格自 2023 年以来上涨了 75%，危及自适应镜头的介电层供应。对氧化石墨烯超透镜的研究提供了功能对等，而不严重依赖受限元素^{[3]Yuxi Chen，“可见光多波长消色差氧化石墨烯超透镜的设计，”光子学， doi.org。然而，资质和工具转换需要 3-5 年时间，使得可编程光学市场在中期对地缘政治冲击敏感。}

细分市场分析

按产品类型：超颖表面挑战 SLM 主导地位

空间光调制器 (SLM) 保持 42.5% 的市场份额到 2024 年，可重构超表面将以 17.16% 的复合年增长率扩大，随着电子级光刻降低单位成本，稳步缩小差距。这一转变奠定了宏像素 SLM 阵列和纳米结构薄膜之间可编程光学市场规模领先地位的竞争。 

超表面通过在晶胞级别雕刻相位来重写光束控制物理原理，从而为 LiDAR 反射镜或 AR 波导提供晶圆级光学器件。加州理工学院的电可调超表面将一个脉冲分成多个转向光束，消除了机械倾斜阶段^{[4]Margo Anderson，“光学超表面为 Li-Fi、激光雷达带来光明”，IEEE Spectrum， spectrum.ieee.org}。随着增材纳米打印的成熟，超表面成本轨迹与 SLM 定价相交叉，加速替代。

按最终用户行业：汽车分销upts 电信领导地位

电信和数据通信在 2024 年贡献了最大的收入份额，达到 28.4%，主要集中在光纤交换和 ROADM。然而，随着 3-4 级自动驾驶和自适应车头灯在传动系统、驾驶室和底盘中嵌入光学元件，汽车行业每年复合增长率为 18.76%。 

大陆集团的智能头灯将导航提示直接投射到沥青上，展示了软件定义车辆的发展趋势。消费电子和医疗保健紧随其后，将天线封装光学器件用于计算成像和精密手术工具。

按波长范围：红外扩展推动增长

近红外保持最大份额，为 38.5%，但随着电信运营商利用低损耗大气窗口，短波红外的复合年增长率为 17.96%。热成像和化学传感中的中红外采用受益于片上可调谐超表面滤波器，而紫外仍然是小众市场，但对于半导体光刻来说是不可或缺的。 

氧化石墨烯超透镜研究显示了可见光到短波红外窗口的消色差响应，暗示了单透镜多波段产品^{[5]Yuxi Chen，“Design of a achromatic graphene Oxide Metalens with multi-wavelength forvisible light,”可见光多波长”，Photonics，doi.org}。

地理分析

北美在 2024 年创造了最大的收入，占可编程光学市场份额的 36.2%。以空军与波音公司签订的价值 2.77 亿美元的自适应光学合同为主导的国防拨款支撑了稳定的需求。风险投资聚集在硅谷周围，Celestial AI 和 Lumotive 分别获得了 1.75 亿美元和 4500 万美元的融资，收紧了初创企业和超大规模企业之间的创新循环。联邦激励措施尽管原材料受到中国限制仍然是一个战略弱点，但《CHIPS 法案》的规定降低了国内晶圆厂成本。 

得益于中国耗资 82 亿元人民币的硅光子学建设以及日本滨松在精密光学领域的领先地位，预计到 2030 年，亚太地区的复合年增长率将达到 19.15%。韩国的逻辑光学联合封装路线图加速了集成，而台湾的代工厂则为光子集成电路准备多项目晶圆。区域性 5G 到 6G 升级要求自适应光学交换，而国内汽车制造商采用 LiDAR 则将销量拉入当地供应链。 

欧洲是一个技术丰富但机会基础分散的国家。 Fraunhofer IPT 等德国机构开创了 48 小时光学制造的先河，而欧盟数字主权政策则直接向本土超表面初创公司提供资助。大陆汽车等汽车巨头对自适应车头灯和座舱显示器的燃料需求，但多国监管障碍相对于美国或中国市场，这可能会延迟商业化。

竞争格局

竞争适度分散。现有企业 Hamamatsu Photonics 和 Santec 利用数十年的涂层和探测器专业知识，捍卫在工业和生物医学渠道的份额。 Disruptors Celestial AI、Lumotive 和 Lightmatter 凭借风险资本支持的敏捷性瞄准光子计算和 LiDAR 利基市场。 

战略合作模糊了行业界限：NVIDIA 与大陆集团合作，融合可编程光学器件和自动驾驶人工智能； Microsoft 共同领导 IOWN 全球论坛，以引导光互联网架构。围绕超表面相位工程和神经网络拓扑的专利竞赛愈演愈烈，Meta 和 Google 申请了倾斜光栅和全息 IP。随着 Torrent Photonics 收购 Knight Optical 以巩固中端产能，2024 年至 2025 年收购活动有所增加ies 和艾迈斯半导体欧司朗将激光资产剥离给炬光，以实现占地面积合理化。 

成本领先优势正在从晶圆体积转向算法设计；加州大学洛杉矶分校的 OptoGPT 使用更少的图案步骤生成多层布局，这是传统光学室无法实现的软件优势。标准参与带来了额外的影响力 - ISO/TC 172 委员会的参与者可以制定有利于其组件组合的合规路径。