近日,鸿石智能正式发布新一代彩色MicroLED光机平台——“云锦”。继上一代3.75μm技术平台之后,鸿石智能再次向更高密度迈进,将像素间距推进至2.4μm,标志着其再次向物理极限发起冲击的重要里程碑。

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2.4μm:逼近物理极点,重塑彩色显示性能底线

在Micro LED微显示体系中,像素间距(Pixel Pitch)是决定性能上限的核心变量之一,也是所有显示性能释放的起点。

鸿石智能选择2.4μm作为云锦平台的起点,并非单纯追求尺寸缩小,而是基于对光学衍射极限与光子激发效率之间平衡关系的深入理解。2.4μm是微缩工艺在跨越波长衍射极限与保持光子激发效率之间的“物理平衡原点”。低于此点,亚微米级的物理挑战将导致光效断崖式下跌;而鸿石通过技术攻关,恰恰是在紧贴物理悬崖的边缘,锁定了这个性能极点。

从3.75μm跨越至2.4μm,带来了一系列连锁性能提升:

  • 10583 PPI像素密度:实现万级像素阵列,大幅降低画面颗粒感,提升沉浸体验;

  • 红色发光效率突破:在极小尺寸下攻克红光效率难题,外量子效率(EQE)超过5%,实现更均衡的全彩显示;

  • 32 PPD角分辨率:将高PPI转化为接近人眼极限的视觉清晰度;

  • MTF > 0.6:在高空间频率下保持优异调制传递函数表现,使高密度像素真正转化为清晰锐利的成像质量;

  • VGA(640×480)分辨率:满足AI多模态交互场景对信息承载能力的基本要求,为AR设备成为“个人AI入口”提供显示基础;

  • 0.16cc体积:将上述性能集成于极小空间内,实现目前全球最小VGA彩色MicroLED光机,兼顾性能与佩戴舒适性。

HB²混合键合:迈入2.4μm时代的关键技术支点

当像素尺寸进入2.4μm区间,传统微触点工艺逐渐逼近物理极限,短路风险、功耗上升与散热瓶颈等问题愈发突出。

针对这一挑战,鸿石智能提出HB²(Hongshi Base × Hybrid Bonding,鸿石基座混合键合技术)混合键合技术,通过铜-铜原子级直接键合,实现驱动电路与Micro LED发光阵列的深度嵌合。

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图1

相较传统互连方式,HB²不仅减少结构占用空间,还具备更低电阻与更优散热性能,从而支撑10583 PPI所带来的超高带宽信号传输需求。可以说,在HB²的支撑下,2.4μm从实验室概念走向工程化落地成为可能。

超表面(Metasurface):从光路设计走向光场编程

在完成电学与结构集成的同时,鸿石智能在光学层面引入超表面(Metasurface)技术,对传统光学路径进行重构。该技术通过对光场进行的“数字化编程”实现光的方向性的深度调制,极大提高了外量子效率(EQE),进而提升整体出光效率。其核心价值体现在:

纳米尺度操控:通过在亚波长尺度上排列成千上万个微纳结构单元,实现了对光波相位、振幅、偏振及传播方向的精准调控。

光路重构:这种“编程”能力可以自由引导每一束光的走向,将MicroLED每一个像素散发的光能精准汇聚、耦合,在极小空间内爆发出惊人的光效表现。

系统级增益:超表面技术让光学模组彻底告别了厚重的镜片堆叠,它是实现0.16cc 极小体积与高亮度显示平衡的关键。

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图2:无超表面结构的光场

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图3:有超表面微纳结构的数字化调控光场

据称,鸿石智能是全球首家将超表面技术带向Micro LED微显示前沿的公司。在该技术加持下,云锦平台实现了0.16cc体积与高亮度输出之间的平衡。同时,超表面也被视为未来实现高保真3D显示的重要基础技术。

画质引擎算法:释放硬件潜能的关键一环

在硬件性能持续提升的同时,鸿石智能强调系统级协同的重要性,并为云锦平台配套自研画质引擎算法。

该算法针对彩色Micro LED发光特性进行像素级的优化,通过增益调节与色彩补偿,不仅弥补微型化带来的物理限制,还进一步强化显示效果,使10583 PPI的优势能够转化为肉眼可感知的画质提升。

在HB²低阻抗架构与算法协同作用下,云锦平台典型功耗控制在90mW,实现高性能与低功耗之间的平衡。这也意味着,即使在高负载运行状态下,系统仍能保持较高能效表现。

此外,HB²与超表面技术并非仅服务于云锦平台,而是已成为鸿石智能全线产品的底层技术能力,推动整体产品体系的持续升级。

结语:Micro LED迈入系统级竞争阶段

“云锦”平台的发布,标志着Micro LED微显示技术的竞争逻辑正在发生变化——从单一指标比拼,转向显示、光学与算法协同优化的系统级竞争。

对于AR终端而言,这一平台不仅带来更高分辨率与更优画质,同时也为设备轻量化设计提供支持:2.4μm像素与HB²技术提升显示能力,0.16cc体积与超表面技术则推动产品形态进一步优化。

从3.75μm到2.4μm,鸿石智能持续推进像素微缩进程。在逼近物理极限的过程中,其也在不断重塑Micro LED微显示的性能边界与应用可能性。

来源:鸿石智能

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