隨著AI資料中心對高速互連頻寬的需求快速攀升，矽光子(Silicon Photonics)與Co-Packaged Optics(CPO)等技術，正逐步從實驗室走向量產。然而，在市場關注焦點多半集中於光引擎、封裝架構與系統功耗的同時，另一個問題也開始浮上檯面：測試。對產業鏈而言，當矽光子開始進入高產量製造階段，測試已不再只是產品開發流程中的配角，而是影響良率、產能與系統可靠度的重要關鍵。

對此，艾默生(Emerson)旗下測試與量測集團(NI)半導體方案總經理Robert Manion指出，相較於傳統半導體，矽光子測試最大的挑戰並不在電性量測本身，而是光學耦合與對準(Alignment)所帶來的複雜性。尤其在高產量製造環境下，如何縮短對準時間、提高自動化程度，將成為產業能否順利擴大量產的重要因素。

默生測試與量測集團半導體方案總經理Robert Manion表示，矽光子測試極為複雜，促使業界必須在傳統ATE之外，尋找新的解決方案。

光學測試仍是最大瓶頸

Manion表示，目前客戶在電性測試領域其實已經解決了大部分問題，但光學測試仍然是整體流程中最耗時、最難自動化的環節。「真正困難的部分，其實是光學耦合與對準。這些步驟往往需要花費大量時間，而這對高產量製造來說並不是理想狀態。」

在傳統半導體測試架構中，自動測試設備(ATE)主要處理的是電性量測問題。隨著測試技術發展成熟，無論是高速數位訊號、RF測試或高密度電源量測，多數流程都已建立高度自動化與標準化架構。然而，當測試對象開始從純電子元件延伸至矽光子與CPO模組後，測試問題也開始產生本質上的變化。

不同於傳統IC，矽光子測試不只是量測電訊號，還涉及光學訊號、RF訊號與封裝結構之間的整合問題。除了晶片本身的功能驗證外，還需要處理光纖耦合、光路對準、熱效應，以及模組整合後的系統級驗證需求。這也意味著，過去以純電測為核心所建立的ATE架構，開始面臨新的挑戰。

Manion指出，未來的測試平台將不再只是單一類型的量測設備，而是整合電氣、光學與RF技術的混合式測試架構(Hybrid Test Architecture)。在這樣的發展方向下，NI目前的策略並不是自行開發所有光學量測設備，而是透過模組化平台與第三方儀器廠商合作，將不同工具整合至同一測試框架中。

「我們看到的趨勢，是客戶希望能在單一平台中整合多種量測能力，而不是建立大量彼此獨立的測試系統。」他表示。

這個變化也反映出矽光子測試與傳統ATE之間的一項重要差異。在傳統半導體領域，由於介面與測試流程相對成熟，因此ATE具備高度標準化特性；但在矽光子領域，目前無論是光學介面、封裝架構或光引擎設計，都仍處於快速演進階段。這也使得測試流程很難像傳統IC那樣快速建立統一標準。

Manion認為，未來矽光子測試是否能朝向更標準化的平台發展，很大程度上仍取決於光學介面的普及程度與產業收斂速度。若產業鏈能逐步形成較一致的架構與接口，測試自動化與平台標準化才有機會進一步加速。

應對複雜測試需求　DFT成趨勢

除了測試平台本身，Design for Test(DFT)也是矽光子領域中逐漸受到重視的課題。隨著元件整合度持續提高，光子晶片內部的光路與結構變得更加複雜，測試可接觸性(Test Accessibility)也同步下降。這使得業界開始重新思考：測試不應只是在產品完成後才開始進行，而是應該在產品設計階段就納入考量。

Manion指出，目前產業界已開始討論如何在矽光子設計中導入DFT概念，以減少最終製造階段的測試負擔。他認為，未來測試將越來越需要與設計流程協同進行，而不是彼此獨立。

「如果能在設計階段就考慮測試需求，最終可以大幅減少製造端的測試複雜度與成本。」他表示。

這樣的發展方向，也與目前AI資料中心對矽光子與CPO的需求高度相關。隨著光學互連逐步從單一元件，走向整機與系統級應用，測試需求也開始從晶片層級擴展至模組與系統層級(System-level Validation)。

過去，測試工作的重點多半集中在元件本身是否正常運作；但在CPO架構下，測試範圍開始涵蓋封裝、散熱、訊號完整性與長時間穩定性等問題。這使得測試責任不再只屬於晶片供應商，而是逐漸擴展至封裝廠、模組廠與系統廠之間的協同合作。

Manion指出，隨著系統複雜度提升，未來產業對系統級測試的需求將持續增加，而這也可能反過來推動元件級測試逐漸標準化。

測試資料指數暴增　AI成為資料治理利器

除了測試架構本身，AI也開始被視為未來測試系統中的重要工具。由於先進封裝與矽光子模組會產生大量測試與製程資料，業界對於資料治理(Data Governance)、品質追蹤與根因分析(Root Cause Analysis)的需求正快速升高。

Manion表示，目前許多客戶都希望能取得更完整的測試歷程與品質資料，以利後續分析與產品改善。而AI的價值，將不只是自動化測試流程，更重要的是協助工程師從大量資料中找出關聯性與異常模式。

「AI在測試領域最大的潛力之一，是協助進行資料洞察(Data Insight)與效率最佳化。」他指出。

在AI資料中心、高速光互連與先進封裝技術持續推動下，矽光子產業正逐步從技術驗證階段，邁向真正的量產與系統化應用。然而，當產業開始追求更高頻寬、更高整合度與更低功耗時，測試問題也不再只是單純的電性驗證，而是涵蓋光學、封裝、熱管理與系統整合的複合型工程挑戰。

對ATE產業而言，矽光子的興起並不意味著既有測試架構被取代，而是代表測試系統本身正在進入新的演進階段。未來的測試平台，將不再只是單一儀器，而是整合電、光、RF與資料分析能力的混合式架構；而測試，也將從傳統製造流程中的最後一道關卡，逐漸成為影響矽光子量產與AI基礎設施發展的重要核心能力。