先說結論：這東西根本是光通訊界的「自動穿針引線」神器
今天要來聊聊「LD耦合自動調整設備」這個聽起來有點硬核的東西。老實說，這玩意兒的名字聽起來很勸退，但如果把它想像成一個有超能力、能自動幫你把一根比頭髮還細幾十倍的線（光纖），精準穿進另一個比針孔還小的洞（雷射二極體或矽光子晶片），而且是在一眨眼的功夫完成，是不是就瞬間好懂了？簡單講，這設備的核心價值，就是在解決光通訊元件生產中最頭痛、最花時間的「對準」問題。 沒有它，我們現在講的 AI 高速運算、800G 甚至 1.6T 的網路速度，根本都是空談，因為光訊號要是沒對準，再快的晶片都沒用，就像水管沒接好，水壓再強也只是漏光光。
我自己是覺得，這幾年這個設備會紅起來，跟矽光子（Silicon Photonics）和共同封裝光學（Co-Packaged Optics，簡稱 CPO）的崛起有很大關係。 以前可能老師傅花個半小時還能慢慢調，現在一個晶片上動不動就是幾十上百個通道要對，人工根本不可能。 這也讓整個產業的遊戲規則從「比誰手巧」變成「比誰的自動化演算法更聰明」。
案例直擊：為什麼說 CPO 封裝少了它就等於停擺？
我們直接來看一個最血淋淋的例子：AI伺服器裡面的 CPO 交換器。為了讓晶片跟晶片之間的溝通更快、更省電，現在的趨勢是把負責光電訊號轉換的光引擎（Optical Engine）跟交換器晶片（Switch ASIC）封裝在一起。 聽起來很棒，但這也代表，你必須把一整排的光纖陣列（Fiber Array）一次性地、精準地對上矽光子晶片上那排小到看不見的光波導（Waveguide）。
這有多難？單模光纖的纖芯直徑大概 9 微米，而矽光子晶片上的波導可能連 1 微米都不到。 你要對準的目標，誤差 tolerance 可能只有零點幾微米。這就像是要把一排義大利麵，同時插進遠在幾公尺外、另一排對應的通心粉裡，而且還不能斷。人工去做，光是找到那個「第一道光」（First Light），可能就找到天荒地老，更別說還要一個個微調到功率最高的位置。這就是為什麼整個產業都說，光子學的封裝、組裝和測試成本，佔了總成本的 70% 到 80%。 這聽起來真的很誇張，但卻是事實。
所以，自動調整設備在這裡扮演的角色就是那個超級英雄。它用機器視覺先做一次「粗對位」，大概知道目標在哪，然後啟動精密的壓電陶瓷致動器（Piezo Stage），搭配聰明的搜尋演算法，開始在微米甚至奈米尺度上「找光」並且「爬坡」，直到找到光功率最強的那個甜蜜點，整個過程可能只需要幾秒鐘。 如果沒有這種自動化能力，CPO 的量產根本無從談起。
這台「穿針神器」到底是怎麼運作的？
好，概念上懂了，那它內部到底是怎麼分工合作的？我們可以把它拆成幾個關鍵部分來看：
肌肉與骨骼 (精密運動平台)： 這是整個設備的基礎，通常是一個由壓電陶瓷或音圈馬達驅動的多軸平台（常見的是六軸）。 它的任務是提供奈米等級的移動精度，來細微地調整光纖或晶片的位置跟角度。有些高階的系統甚至會用氣浮軸承（Air Bearings）來達到零摩擦、零磨損，適合 24/7 連續運轉的產線。
眼睛 (機器視覺與功率計)： 「眼睛」有兩種。第一種是傳統的相機，用來做大範圍的圖案識別，快速找到光纖跟晶片的相對位置，完成「粗對位」。但真正關鍵的是第二種眼睛——光功率計（Optical Power Meter）。 它負責即時監測耦合後的光強度，然後把這個數值回饋給大腦，告訴它現在的調整是變好了還是變差了。
大腦 (核心演算法)： 這才是整個設備的靈魂。當「眼睛」回報光功率數值後，「大腦」就要決定下一步平台該往哪裡動。這裡就有很多不同的策略，也是各家廠商的核心技術所在。
說到演算法，這就很有趣了。不同的演算法就像是不同個性的尋寶獵人，各有各的優缺點。我自己是覺得，沒有哪一個是絕對完美的，都是看應用場景取捨。
| 演算法名稱 | 運作方式 (口語版) | 適合情境 | 最大罩門 |
|---|---|---|---|
| 爬山演算法 (Hill Climbing) | 就是最直覺的「哪邊高就往哪爬」。系統會朝一個方向動一小步，如果光功率變強，就繼續走；如果變弱，就換個方向。 | 光斑形狀很單純、像個小山丘的狀況。速度快，原理簡單。 | 很容易被騙！如果光斑不只一個高峰（例如有旁瓣），它可能爬到一個比較矮的「假山頭」就心滿意足地停下來，以為找到最高點了。 |
| 螺旋搜尋 (Spiral/Raster Scan) | 比較像是在地毯式搜索。它會從一個點開始，畫出由內而外的螺旋或網格路徑，直到掃到「第一道光」。 | 完全不知道光在哪裡的「盲耦」情境，用來找「第一道光」（First Light）超好用。 | 效率比較低，因為它會花很多時間在沒有光的地方瞎晃。通常找到光之後，還是得搭配爬山演算法來做最佳化。 |
| 基因演算法 (Genetic Algorithm) | 這個就比較玄了。它會隨機產生一大堆「候選位置」，測試它們的光功率，然後留下比較好的、淘汰比較差的，再讓好的位置「雜交、突變」產生下一代更好的候選位置。 聽起來很像在養蠱。 | 對付那種有很多個自由度（例如 5 軸或 6 軸），而且光斑形狀超複雜、一堆假山頭的變態狀況。 | 計算量超大，速度相對慢很多。有點像為了抓一隻雞，結果出動了一整個軍隊，殺雞用牛刀。 |
對了，說到廠商，這領域也很有意思。國際上像德國的 PI (Physik Instrumente) 就非常有名，他們的演算法跟硬體都很強。 但近幾年台灣廠商也很努力，像是財訊雜誌之前報導過的高明鐵，就主打客製化能力，希望能在標準化機台為主的市場中殺出重圍。 還有像工研院（ITRI）其實在光通訊領域也一直有相關研究，這些在地能量對於整個台灣半導體供應鏈的完整性來說，我自己覺得非常重要。
不只是單點對位：光纖陣列與其他應用變體
剛才我們聊的，大部分都還是在講單一根光纖對單一個點。但現在的挑戰早就升級了。在 CPO 或一些光學 I/O 的應用裡，我們要處理的是「光纖陣列對位」（Fiber Array Alignment）。 這代表你不只要對準一個點，而是要一次讓一整排（可能是 8、16 甚至更多通道）的光纖，同時跟晶片上的波導陣列對準。
這時候，問題就不只是 X、Y、Z 軸的位移了，還多了三個旋轉軸的角度問題（Pitch、Yaw、Roll）。 只要有一點點旋轉誤差，可能陣列兩端的光纖都對準了，但中間的全部跑掉。所以現代的自動對位系統，通常都具備六個自由度（6-DOF）的調整能力，才能應付這種複雜的狀況。 演算法也得更聰明，不能只找單點的最高功率，而是要找到一個讓「整個陣列總功率最高」或「最差通道功率也高於某個門檻」的最佳解。
現實的骨感：自動化耦合的挑戰與限制
講了這麼多好處，好像這設備萬能一樣。但現實總是比較骨感的。在實際產線上，還是有很多鳥事會讓耦合失敗或效率變差。
熱飄移問題 (Thermal Drift)： 這大概是最大的敵人。設備在運作時，雷射本身會發熱，機器馬達也會發熱，甚至環境溫度一變，都會造成材料熱脹冷縮。這種奈米等級的位移，足以讓原本對好的光路整個跑掉。 這也是為什麼高階的設備非常強調溫度控制，甚至有些組裝完成後還要經過嚴格的溫度循環測試。
震動與應力： 任何微小的外部震動，對奈米級的對位來說都像是大地震。所以機台本身都要有很好的避震設計。另外，當你好不容易用 UV 膠把光纖固定好之後，膠水固化過程中產生的應力，也可能會把光纖拉偏一點點，導致功率下降。這就需要靠製程經驗去補償。
元件公差： 自動化設備雖然強，但它不是神。如果送上來的雷射晶片或光纖本身品質就有問題，例如出光角度歪了、光纖切面不平整，那再厲害的演算法也救不回來。所以這其實是一個系統工程，從前端元件的品質就要開始把關。
常見錯誤與修正：別再這樣搞你的耦合機台了！
根據我自己看過跟聽過的一些案例，整理幾個新手或產線常會踩的坑，或許可以幫大家少走點冤枉路。
迷思一：只追求最高功率，忽略光斑品質。 有時候爬山演算法找到一個功率峰值，但那個點可能對熱飄移或震動非常敏感，稍微一動功率就掉一大截。更好的策略反而是找一個稍微低一點、但功率輸岀比較平穩的「平台區」，這樣長期穩定性才會好。
迷思二：忽略清潔。 在微米的世界裡，一粒灰塵就等於一顆巨石。光纖端面或晶片表面只要有一點點髒污，就會嚴重影響耦合效率，甚至燒壞元件。所以操作環境的潔淨度，還有上機前的清潔步驟，絕對不能省。
迷思三：演算法參數萬年不變。 換了一批料、換了一種膠水，甚至只是換了個季節，最佳的演算法參數可能就變了。例如搜尋速度、步進大小、爬山的判斷標準等等，都需要根據實際狀況微調，才能達到最佳的生產效率與良率。
總結來說，LD耦合自動調整設備已經從一個單純的「生產工具」，演變成驅動整個光通訊與半導體產業升級的核心技術。 特別是在 AI 算力需求大爆炸的今天，誰能掌握更快速、更穩定、成本更低的耦合技術，誰就能在下一代的競爭中搶得先機。
最後想問問在產業內的朋友，你們在做耦合對位時，覺得最大的痛點是什麼？是熱穩定性？還是膠水固化的應力問題？或是有其他更奇怪的坑？歡迎在下面留言分享你的經驗！
