本书系统地阐述了后摩尔器件和半导体集成的技术。本书共7章，其中，第1章介绍了能量收集与电源管理，第2章介绍了SiC和GaN功率器件，第3章介绍了柔性和印刷电子器件，第4章介绍了太赫兹超表面、超波导及应用，第5章介绍了布线结构的机械鲁棒性和失效机制，第6章介绍了灵巧型激光雷达系统的神经形态计算，第7章介绍了脑机接口的集成传感器件。
本书可为从事微电子、集成电路相关专业的工程师提供参考，也可为微电子科学与工程、电子科学与技术等相关专业的高年级本科生和研究生提供参考。

目录
译者序
前言
致谢
第1章能量收集与电源管理1
1.1引言1
1.2运动能量收集2
1.2.1质量块的应用2
1.2.2静电式换能器3
1.2.3电磁式换能器6
1.2.4压电效应7
1.2.5换能机制对比9
1.2.6机遇与挑战9
1.3热能10
1.3.1静态热电能量收集11
1.3.2动态热电能量收集14
1.3.3机遇与挑战16
1.4电磁场16
1.4.1交流输电线路的压电能量收集17
1.4.2交流输电线路的静电能量收集17
1.4.3电感耦合能量收集18
1.4.4线圈设计18
1.4.5磁心结构19
1.4.6机遇20
1.5无线波能量收集22
1.5.1太阳能收集22
1.5.2声波能量收集22
1.5.3射频能量收集23
1.6电源管理24
1.6.1主动驱动24
1.6.2整流环节25
1.6.3阻抗匹配25
1.6.4电压升压、降压与稳压26
1.6.5储能27
1.6.6冷启动27
1.6.7数字控制28
1.6.8集成化28
1.7结论29
参考文献30
第2章SiC和GaN功率器件37
2.1引言37
2.2SiC二极管39
2.2.1SiC功率微波二极管39
2.2.2SiC功率二极管40
2.2.3肖特基势垒功率二极管41
2.2.4JBS和MPS二极管42
2.2.5p-i-n功率二极管43
2.2.6边缘终端45
2.2.7SiC功率二极管的要点45
2.3SiC BJT46
2.4SiC结型场效应晶体管47
2.5SiC MOSFET51
2.5.14H-SiC DMOSFET52
2.5.2MOS沟道电阻问题53
2.5.34H-SiC 沟槽 MOSFET54
2.5.44H-SiC超结MOSFET56
2.6SiC IGBT58
2.7Ⅲ族氮化物功率器件61
2.7.1横向GaN HEMT62
2.7.2商用和研发器件63
2.7.3分立器件封装64
2.7.4稳健性和可靠性66
2.7.5GaN集成电路的制造方法67
2.7.6垂直GaN器件67
2.7.7未来与展望70
2.8结论73
参考文献74
第3章柔性和印刷电子器件88
3.1引言88
3.2柔性和印刷电子器件的材料与工艺89
3.2.1印刷方法89
3.2.23D打印电子产品91
3.2.3电子纺织品92
3.3柔性和印刷电子器件技术93
3.3.1OLED技术93
3.3.2有机光伏94
3.3.3印刷TFT96
3.3.4器件建模和设计自动化99
3.4结论102
参考文献103
第4章太赫兹超表面、超波导及应用107
4.1引言107
4.1.1太赫兹间隙107
4.1.2超材料原理108
4.1.3超表面单元108
4.2超表面112
4.2.1幅度控制112
4.2.2相位控制113
4.2.3偏振控制116
4.3太赫兹超波导120
4.3.1超材料波导120
4.3.2拓扑保护波导124
4.4结论与展望127
参考文献127
第5章布线结构的机械鲁棒性和失效机制133
5.1微电子产品的可靠性和失效机制133
5.1.1电效应133
5.1.2应力驱动效应134
5.2微裂纹扩展的风险和设计136
5.3微裂纹行为的表征137
5.3.1微观尺度的断裂试验137
5.3.2裂纹路径和可控转向的模态混合度依赖139
5.3.3X射线显微镜对微裂纹的原位监测142
5.4微裂纹表现的理解144
5.4.1局部能量释放率和断裂阻力（尺度效应）144
5.4.2可控裂纹进入高韧性区域149
5.5总结与展望152
5.5.1未来技术和机械可靠性方面的挑战152
5.5.2仿生学：我们能从大自然中学到什么154
参考文献155
第6章灵巧型激光雷达系统的神经形态计算162
6.1引言162
6.1.1单光子LiDAR系统的背景研究166
6.1.2闪光3D成像激光RADAR及其应用169
6.1.3闪光LiDAR系统面临的挑战174
6.1.4什么是基于神经形态性事件的视觉176
6.23D闪光LiDAR的SPAD阵列传感器的创新180
6.2.1智能SPAD传感器IC设计183
6.2.2通过微透镜实现光学增强185
6.2.3成像SPAD传感器的3D堆叠装配方法186
6.2.4基于帧与基于事件的SPAD架构187
6.3SPAD神经形态事件感知与处理190
6.3.1首个AND SPAD功能事件生成191
6.3.2首个基于SPAD光子计数事件的时间强度成像设计191
6.3.3使用集成SNN进行SPAD数据处理193
6.3.4算法测试和时间约束数据集生成195
6.3.5SNN的趋势与挑战195
6.4未来的概念与总结196
参考文献198
第7章脑机接口的集成传感器件207
7.1引言207
7.2脑信号采集的原则208
7.2.1脑电图测量的工作原理208
7.2.2非侵入式脑电图设置和分析的典型方法209
7.2.3非侵入式脑电图电极类型211
7.3BCI的应用214
7.3.1传统BCI应用214
7.3.2移动BCI应用214
7.3.3其他非脑电图BCI应用214
7.4未来电极的发展方向215
7.5挑战和展望218
参考文献218

前言
“后摩尔”这一概念自21世纪初提出后，迅速被半导体界接纳。在延续遵循著名的摩尔定律——持续数十年专注于缩小逻辑和存储器件尺寸这一传统发展路径的同时，另一个不同维度的电子器件微型化趋势开始加速发展。
与摩尔定律主导的、对计算性能的极致追求所不同的是，后摩尔技术路径聚焦于在微系统中集成日益丰富的功能\[1\]。这一趋势的核心驱动力显然源于智能便携系统的开发需求，其中智能手机正是引领这一趋势的消费级应用代表。
回溯技术发展历程，20世纪90年代末至21世纪初的智能便携设备尚处在萌芽阶段,彼时的移动计算设备以掌上电脑为主流，仅具备初级连接功能且操作界面笨拙。而具有划时代意义的第一代苹果iPhone,作为真正意义上多功能智能移动终端的先驱，也是当今普及技术的原型，在此背景下于2007年横空出世。这种在微型化尺寸规格（后摩尔趋势）下实现系统复杂度、功能多样性及自主性跨越式发展的可能性，实则源于多个关键技术的协同突破，主要包括以下领域的演进：
1）移动通信技术。数字蜂窝网络的成熟发展，得益于无线通信专用集成电路（如功率MOSFET与射频集成电路）的技术突破。
2）集成化电源系统。涵盖能量收集技术的关键领域，构成确保设备自主运行的能量供给基础。
3）低功耗集成电路。专为移动应用场景设计的芯片架构创新。
4）人机交互界面。以先进触控技术为代表的输入革命。
5）微型化功能模块。从技术积累最为深厚的领域开始延伸，并持续微型化进程，例如数字CMOS相机、MEMS(Micro-Electro-Mechanical System,微机电系统)传感器与执行器（涵盖扬声器、传声器、陀螺仪等）、光电子器件（LED等）。
近年来，后摩尔技术体系已被纳入多个国际技术路线框图中，其中以《欧洲纳米电子路线图》（NEREID，见参考文献\[2\]）与《IEEE国际器件与系统路线图》（IRDS，见参考文献\[3\]）最具代表性。尽管硅基技术仍占据绝对主导地位——大量与逻辑/存储器形成功能互补的模块（如MEMS、数码相机、光子器件、功率器件等）仍以硅为核心材料，但后摩尔技术的核心诉求已不同于摩尔数字技术对单一元件微型化的执着追求，而是转向多功能系统整体性能的微型化提升与协同优化。
更重要的是，在硅基材料显露出性能瓶颈的领域（如光电子、功率电子及柔性电子），以Ⅲ-Ⅴ族化合物与有机半导体为代表的新型半导体技术正加速实现与硅基工艺的深度融合。通过异质集成形成技术互补，或建立独立制造体系与硅基技术并行发展\[4-7\]。这不仅意味着硅基制造平台正承载日益复杂的多元半导体集成，更标志着通过先进封装技术实现硅基与非硅基衬底异构集成的系统级创新已成为可能。
后摩尔技术的另一个应用驱动是物联网（IoT）或万物互联（IoE）\[8\]的崛起。物联网通常指由互联的“智能”传感节点构成的网络，这些节点可服务于交通管理、空气与水质监测、医疗健康、能源管理、工业自动化以及众多消费级应用场景。
尽管物联网概念早在20世纪90年代就已被提出［9］，但直到约10年后，在上述1～5项通信技术发展的支撑下，尤其是
AI和大数据分析技术的突破性进展，这一概念才得以大规模实际应用［10］。
图1展示了典型物联网节点的架构及其功能模块。此类节点通常以通用传感单元为核心，该单元可集成多种传感技术（如MEMS、光学传感等）并适配不同的应用场景。节点一般包含模/数转换器（Analog-to-Digital Converter，ADC），可能还集成嵌入式逻辑电路和存储器，用于对采集数据进行不同程度的预处理，处理后的数据通过射频单元（含适配天线）无线传输至其他节点。此外，电源管理模块和集成电源也是物联网节点的关键组成部分。
图1物联网智能节点中所需的典型单元和组件图
根据物联网节点的预期功耗与自主性需求，其电源硬件配置（尤其是供能方式）可能存在显著差异。事实上，功耗管理是后摩尔技术发展的关键要素，也是本书第1章与第2章重点探讨的核心议题。此外，针对具体物联网节点的传感功能需求，其硬件架构可能需在图1所示的基础模块之外增设特定单元。
物联网的快速发展强力推动了多功能系统向更高层次的微型化与自主化演进，从而催生了诸多前沿应用。例如医疗领域中的可吞服式肠道健康监测传感器（具备无线传输能力）［11］，而这仅是微型自主系统所开启的无限可能中的一例。智能传感节点对不间断自主供能的迫切需求，不仅推动了微型储能器件（如微型电池［12］与微型超级电容器［13］）的创新发展，更促进了环境能量收集系统的研发，如Yeatman在第1章所述。对于后摩尔技术体系而言，能量收集、存储与管理技术的持续突破及其协同优化具有不可估量的战略价值。值得关注的是，基于宽禁带材料的电力电子技术近期取得了较大的进展（详见Zekentes等学者在第2章的论述），这为相关领域注入了强劲动能。
推动后摩尔技术持续发展的另一关键驱动力在于异质集成与先进封装技术的突破。过去数十年间，随着在同一芯片内集成不同半导体材料、功能模块及工艺节点的复杂度急剧攀升，传统片上系统（System-on-Chip，SoC［14］，见图2）的发展趋势逐渐放缓。与此同时，基于先进封装技术的异质集成方案正加速演进并呈现高度多样化态势，以适配海量技术组合需求（参见IEEE异质集成技术路线图HIR［15］）。尽管当前涌现的先进封装技术种类繁多且难以逐一详述，但以硅通孔（Through Silicon Via，TSV）技术为支撑的系统级封装（System-in-Package，SiP）与三维系统封装（System-on-Package，SoP）尤为值得关注，两者均致力于通过创新封装架构大幅缩减异质系统的物理体积。前者采用以硅基中介层为主的被动互联方案（2.5D集成［14］），将不同功能芯片或“功能单元”以远高于传统PCB的互联密度集成；后者则通过垂直堆叠有源硅芯片实现三维互联（3D集成［14］）。这两种集成方式如图2所示。其主要目标是将整个系统集成于单一封装中，从而大幅减小系统体积，然而，由于某些特定的封装要求（例如，传感芯片可能需要与周围环境接触才能执行其功能［16］或存在其他限制），这一目标并非总能实现。
图2不同系统集成方案示意图，如片上系统（SoC），以及先进
封装如系统级封装（SiP）和三维系统封装（SoP）
此外，先进封装技术领域还存在若干发展趋势，预计将为后摩尔技术提供重要支撑。其一是“芯粒”或“微芯粒”技术路径，该技术可实现两个芯片在极端节距下的集成，目前已在逻辑芯片领域展现出显著性能提升\[17\]。另一重要创新方向是柔性混合电子技术［18］，该技术突破了传统全刚性硅基封装的限制。在可穿戴设备系统集成领域，这一方法展现出独特的优势，使得基于有机材料或印刷电子学的柔性技术（包括天线、滤波器等3D打印组件\[19\]）能够与最先进的逻辑芯片在单一系统中实现协同集成。如Iiguez教授在第3章所述，柔性电子技术的兴起及其与刚性器件的先进融合，构成了智能传感领域后摩尔技术发展的关键要素。
先进封装技术的快速演进与多维度创新使电子系统（尤其是后摩尔集成技术）能够持续将各类互补性技术及功能模块整合于单一封装体内。其中，微型化光子学技术的突破将有力推动量子计算、高密度互联及智能传感等领域的跨越式发展\[20-21\]。超材料与超表面的出现［22］，以及半导体材料与工艺实现了光学元器件的小型化，不仅填补了电磁辐射谱中长期未被充分开发的太赫兹频段空白，更催生出前所未有的功能集成（详见第4章Atakaramians等学者的论述）。
异质集成复杂度的持续攀升已突破传统制造与可靠性边界，形成亟待攻克的技术新前沿。
值得关注的是，TSV技术使硅材料本身成为封装基体，由此引发晶圆厂与外包封测（Outsourced Semiconductor Assembly and Test，OSAT）企业在技术主导权与产业链分工领域长达十年的博弈。加之异质集成中多元技术（如热膨胀系数、弹性模量、晶格常数等物性参数失配的材料体系，不同工艺节点及封装需求）融合带来的可靠性挑战，使得后摩尔技术集成已具备与摩尔定律微缩同等量级的复杂度。
可靠性作为后摩尔集成的核心挑战［23］，本书将着重探讨机械可靠性维度（详见第5章Zschech与Elizalde的研究），系统剖析断裂机制、失效模式及其检测与抑制策略。除电学与热可靠性外，机械可靠性难题与三维集成中散热技术的瓶颈\[24-25\]，共同制约着该技术的规模化应用。
最后，本书通过典型案例揭示后摩尔技术在AI持续突破背景下的关键赋能作用。第6章（Delic与Afshar）阐释了先进光子学、光电子学与CMOS神经形态计算的三维封装如何赋能基于事件驱动成像［如光检测和测距（Light Detection and Ranging，LiDAR）］的便携导航系统；真正神经形态硬件的演进将推动低延迟、高精度AI运算的自主微型系统发展，实现超低功耗智能体系。第7章（Do、Duong与Lin）则通过脑机接口（Brain Computer Interface，BCI）与AI技术，预演了人机融合的交互范式革新——既重构人类与智能系统的互动方式，又借助后摩尔集成技术推进BCI非侵入式传感的发展。
随着神经接口、神经形态计算、可穿戴技术、集成电源与光子学的协同突破，可以明显预见后摩尔集成技术将推动的下一场颠覆性变革。人机融合\[26\]将彻底重塑电子系统交互逻辑，模糊生物体与电子系统的传统边界。换言之，后摩尔集成技术将成为新一代“身体互联网（Internet of the Bodies）”的核心\[27\]——无论是各类传感器、通信接口、智能假肢设备\[28\]、先进起搏器、人工器官\[29\]，还是其他用于替代或增强人体生物功能的技术装置，可穿戴或植入式的身体延伸技术将与人体实现无缝融合。
我们希望本书能为学术界、工程界以及多技术领域的学生提供兼具实用价值与启发意义的专业参考。